Transformando o varejo com Inteligência Artificial: da eficiência operacional à lógica dos agentes

Durante o evento de abertura da missão NRF 2026 da delegação Central do Varejo, nexta sexta (09), Gutemberg Almeida, do Google Cloud, abriu um debate sobre como a Inteligência Artificial no varejo foi colocado em um patamar mais técnico e decisório. O foco deixou de ser apenas eficiência pontual e passou a tratar a IA como infraestrutura estratégica de inovação, com impactos diretos em conversão, custos, modelo operacional e desenho de novos negócios.

A adoção de IA pelo Google não é recente. Desde 2016, a empresa vem estruturando produtos, serviços e processos internos com base em machine learning e, mais recentemente, em modelos generativos e sistemas baseados em agentes. Esse histórico explica por que a discussão atual não está centrada em “se usar IA”, mas em como escalar maturidade, governança e impacto econômico real.

A evolução da maturidade em Inteligência Artificial

A aplicação de IA no varejo pode ser analisada por níveis de maturidade, cada um com implicações práticas distintas para operação e estratégia.

No nível 1, a IA é aplicada em tarefas específicas e bem delimitadas. Entram nesse grupo chatbots de atendimento básico, sistemas de recuperação de informação, mecanismos de busca interna e geração de imagens para apoio a marketing. O critério de sucesso aqui é eficiência operacional pontual, com redução de tempo humano em tarefas repetitivas.

No nível 2, surgem as aplicações baseadas em agentes de IA. Esses agentes são capazes de executar sequências de ações com autonomia limitada, a partir de um objetivo definido. No varejo, isso se traduz em agentes de atendimento que resolvem demandas completas sem intervenção humana ou agentes criativos que geram peças, variações de campanhas e testes de comunicação com base em dados históricos. A implicação prática é a redução de gargalos operacionais e maior velocidade de execução.

No nível 3, o avanço ocorre com a orquestração de múltiplos agentes. Nesse cenário, diferentes agentes especializados atuam de forma coordenada dentro de workflows estruturados. Um agente pode analisar dados de estoque, outro ajustar campanhas de mídia, enquanto um terceiro redefine rotas logísticas ou prioriza canais de venda. Essa abordagem, conhecida como inteligência artificial agêntica, desloca a IA do apoio à decisão para a execução contínua de decisões operacionais.

Da IA preditiva à IA agêntica

A trajetória tecnológica apresentada aponta uma progressão clara: IA preditiva, IA generativa e IA agêntica. A IA preditiva se concentra em antecipar comportamentos, como demanda, ruptura ou churn. A IA generativa amplia a capacidade de criação, automatizando conteúdos, simulações e propostas. A IA agêntica integra essas capacidades em sistemas que tomam decisões encadeadas e executam ações em tempo real.

Para o varejo, essa transição altera a forma como processos são desenhados. Em vez de fluxos rígidos dependentes de intervenção humana constante, surgem operações adaptativas, nas quais agentes ajustam parâmetros de preço, estoque, mídia e atendimento conforme dados de contexto.

Segurança e governança entre agentes

A ampliação do uso de agentes traz riscos operacionais e reputacionais. Por esse motivo, o Google tem direcionado investimentos relevantes para a criação de protocolos de segurança que regulem a interação entre agentes. Esses protocolos definem limites de autonomia, regras de validação de decisões e mecanismos de auditoria.

Na prática, isso permite que empresas adotem IA agêntica sem abrir mão de controle. Para o varejo, esse ponto é crítico, pois decisões automatizadas impactam diretamente experiência do cliente, margem e conformidade regulatória.

Casos de uso com impacto mensurável

A aplicação de IA pelo Google em seus próprios produtos oferece referências concretas para o varejo. No eixo de aceleração de crescimento, sistemas de busca e recomendação baseados em IA geraram aumento médio de até 3% em conversão e receita. Esse dado indica que pequenas melhorias algorítmicas, quando aplicadas em escala, têm impacto financeiro relevante.

No atendimento, a ampliação do autoatendimento digital resultou em aumento de aproximadamente 50% no uso desses canais, reduzindo carga sobre equipes humanas e melhorando tempo de resposta ao consumidor.

No eixo de operação eficiente, algoritmos de otimização de rotas permitiram redução entre 10% e 20% nos custos de entrega. Em gestão de estoque e distribuição, o uso de IA reduziu rupturas em patamares estimados entre 5% e 10%. Esses números influenciam diretamente margem operacional e nível de serviço.

No campo da inovação, a IA tem sido usada tanto no marketing, com geração de mídia e testes rápidos de campanhas, quanto na transformação de ideias em execução. A redução do tempo entre concepção e lançamento de novas iniciativas amplia a capacidade de experimentação, fator decisivo em mercados competitivos.

Implicações para o modelo de negócio

Uma das projeções apresentadas é a de que a próxima startup unicórnio poderá surgir nos próximos três anos com apenas uma pessoa. Essa afirmação não se baseia em especulação abstrata, mas na capacidade da IA agêntica de substituir estruturas inteiras de operação, marketing, atendimento e análise.

Para o varejo, a implicação é clara: vantagem competitiva não estará apenas no acesso à tecnologia, mas na capacidade de estruturar processos, dados e governança para operar com IA em escala. Empresas que tratarem a IA apenas como ferramenta isolada tendem a capturar ganhos marginais. Organizações que a incorporarem como camada estrutural de decisão e execução tendem a redefinir custo, velocidade e alcance de seus modelos.

*A missão NRF 2026 é uma realização da Central do Varejo, com patrocínio da TOTVS e Getnet.

(*) Patricia Cotti – Ganhadora do Digital Transformation Awards, Sócia Diretora da Goakira, Diretora de Pesquisa do IBEVAR, Colunista Central do Varejo, Professora dos MBAs da FIA, ESPM, ESECOM, USP. Saiba mais sobre as soluções da Goakira em https://goakira.com.br/

Imagens: Patricia Cotti