A inteligência artificial deixou de ser tema distante e incerto para virar uma pauta estratégica urgente nas empresas em todo o mundo. E no Brasil não está sendo diferente. Segundo pesquisa da CNDL, publicada em agosto de 2025, 87% dos empresários conhecem ou já ouviram falar de soluções de IA, mas apenas 14% fazem uso efetivo dessas tecnologias em seus negócios.
Em paralelo, estudos e relatórios de mercado apontam que a IA está ganhando ainda mais protagonismo nos planos empresariais: em 2025, cerca de 67% das empresas colocam a IA como prioridade estratégico, e, aproximadamente 25% já contam com pelo menos um caso de uso ativo, frente a aproximadamente 12% em 2024. E a tendência é que esse número cresça ainda mais.
Neste artigo, faremos uma leitura atualizada do cenário da IA no varejo brasileiro, apontaremos os principais obstáculos à adoção, exploraremos aplicações práticas e realistas da IA no dia a dia e discutiremos como mensurar resultados concretos, tudo isso para que você possa enxergar caminhos tangíveis e aplicáveis na sua operação. Preparado? Então vamos em frente!
Panorama atual da IA no varejo brasileiro
Conhecimento elevado, adoção limitada
Embora quase nove entre cada dez empresários digam saber o que é IA ou já terem tido algum contato com o tema, a parcela que de fato incorpora a tecnologia em processos internos segue modesta: apenas 14%. Esse hiato entre conhecimento e execução revela o grande desafio de transformar teoria em prática.
Áreas com maior interesse e aplicação
Segundo levantamento da Adyen, áreas como marketing (recomendações, campanhas personalizadas), atendimento automatizado (chatbots, assistentes virtuais) e previsão de demanda tendem a liderar o uso de IA nas empresas varejistas.
Ferramentas de recomendação já são adotadas por varejistas digitais há anos, e a automação do atendimento, especialmente em picos de demanda, se tornou um ponto crítico. O relatório dedicado ao varejo mostra que muitos consumidores já esperam que marcas usem IA para sugerir produtos ou guiar decisões de compra.
Expectativas de ganhos
As expectativas são altas: empresas que adotam IA esperam ganhos em eficiência operacional, redução de custos, maior personalização e melhora na alocação de recursos humanos para tarefas de maior valor. No entanto, essas expectativas precisam ser calibradas com realismo, pois os benefícios dependem de qualidade de dados, maturidade tecnológica e governança.
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Comportamento do consumidor e impacto da IA na jornada de compra
Uso de IA pelos consumidores
Ainda de acordo com o Relatório do Varejo 2025 da Adyen, 52% dos brasileiros afirmam ter utilizado assistentes de IA (como ChatGPT ou ferramentas similares) nos últimos 12 meses para auxiliar suas decisões de compra. Desse total, 18% são novos usuários que experimentaram a tecnologia no último ano. Além disso, 74% dos participantes afirmaram que a IA influenciou suas escolhas de produtos — seja para roupas, alimentos ou outras categorias.
Gerações mais conectadas e as que mais cresceram
As gerações Z e Millennials lideram o uso: 62% dos Millennials e usuários da geração Z indicam uso de IA na jornada de compras. Mas o dado mais expressivo é o crescimento entre os Baby Boomers (nascidos entre 1946 – 1964), cujo uso das IAs generativas aumentou 135% em um ano.
Expectativa de experiência
De um modo geral, os consumidores esperam que as empresas incorporem inteligência artificial não apenas nos bastidores, mas na jornada visível: recomendações relevantes, buscas inteligentes, atendimento via chat mais humano, personalização em tempo real. Aqueles que percebem essa diferença tendem a valorizar mais a marca; segundo relatório da Zendesk citado pela CNDL, 70% dos clientes afirmam notar diferença entre empresas que usam IA eficazmente no atendimento e as que não usam.
Principais desafios para adoção da IA no varejo
Falta de capacitação e equipe técnica
O maior obstáculo apontado por 52% dos empresários na pesquisa da CNDL é falta de conhecimento técnico ou de equipe preparada para implantar IA. Não basta saber o conceito, é necessário entender dados, arquitetura de sistemas, integração e governança para viabilizar.
Custos e infraestrutura
Implementar e manter modelos de IA exige investimento em hardware (servidores, GPUs, cloud), em pipeline de dados (ETL, limpeza, compressão, padronização), e em licença de software e modelos. O custo de manutenção, ajustes contínuos e escalabilidade pode ser uma barreira especialmente para empresas de menor porte.
Privacidade, ética e transparência
Modelos de IA dependem de dados muitos sensíveis e devem cumprir legislações como LGPD. É essencial garantir transparência (o consumidor sabe que está sendo atendido por IA?), didatismo nos modelos, evitar vieses e manter governança de dados.
Cultura organizacional e legados
Implementar IA não significa simplesmente “instalar um software”. Exige uma mudança cultural, na qual equipes de marketing, operações, atendimento e TI devem dialogar. Sistemas legados que não conversam dificultam a integração e a adoção efetiva, gerando resistência interna e visões fragmentadas do negócio.
IA generativa aplicada ao dia a dia do varejo
A chegada da IA generativa tem ampliado o leque de possibilidades no varejo. Mais do que automatizar tarefas repetitivas, ela passou a criar conteúdos, simular cenários e apoiar decisões de forma dinâmica. Isso torna a tecnologia útil não apenas em áreas de marketing, mas também no atendimento, na gestão interna e até no desenvolvimento de produtos.
Veja a seguir algumas das aplicações desses modelos na atualidade:
Marketing e comunicação
A IA generativa pode produzir conteúdos segmentados: descrições de produtos, posts para redes sociais, campanhas personalizadas com base em comportamento de usuário, variações de copy otimizadas por testes A/B. Isso acelera os fluxos de criação e reduz o esforço manual.
Atendimento ao cliente
Chatbots capazes de entender a linguagem natural e responder com empatia transformam SACs. Perguntas frequentes podem ser resolvidas automaticamente, fazendo com que o atendimento humano seja acionado apenas quando necessário, gerando uma cobertura 24/7 com custo menor.
Produtividade interna
Tarefas rotineiras como geração de relatórios mensais, resumos de reuniões, correção de dados em planilhas, consolidação de métricas podem ser automatizadas. A IA libera equipe para foco estratégico.
Inovação em produtos e serviços
Modelos podem simular cenários, por exemplo, testar promoções hipotéticas, gerar ideias de produtos, auxiliar na precificação dinâmica com aprendizado de valor, criar slogans ou campanhas baseadas em perfis reais de consumidor.
IA no varejo: presente estratégico, não futuro
Se servir como alerta, os dados e as tendências mostram que a IA já deixou o terreno da inovação e se tornou parte essencial da estratégia competitiva. Ainda assim, a discrepância entre o alto índice de conhecimento e o uso efetivo da tecnologia, evidencia que estamos num momento de transição: quem ultrapassar essa falha de execução, pode se posicionar na dianteira do mercado.
Para avançar, gestores devem mapear sua maturidade, definir um caso de uso de impacto (não exagerado), investir em equipe, cuidar da governança de dados e mensurar resultados.
Anote aí: esse é um ponto de virada. A IA no varejo não é mais uma promessa e, a cada dia, ganhará mais força como critério de competitividade no presente. Quem não se modernizar agora, corre o risco de ficar para trás.
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FAQ
O que significa “usar IA no varejo”?
Empregar modelos e algoritmos para automação, recomendação, previsão, atendimento ou geração de conteúdo de forma integrada ao processo comercial.
Quais são os benefícios tangíveis da IA para supermercados / atacarejos / varejo de alimentos? Personalização de ofertas, automação do atendimento, alívio operativo e melhor uso de equipe.
Quanto custa implementar IA no varejo?
Os custos podem variar bastante, mas o importante é que já existem opções acessíveis. Muitas empresas começam utilizando IAs generativas gratuitas ou de baixo custo, como ChatGPT, Gemini ou DeepSeek, que ajudam a criar campanhas, gerar conteúdos, organizar planilhas e até apoiar decisões do dia a dia. A partir daí, é possível evoluir para soluções mais robustas e personalizadas, conforme a necessidade e maturidade do negócio.
Quais os principais riscos ao usar IA e como mitigá-los?
Riscos: vieses nos modelos, exposição de dados sensíveis, falhas de previsão, dependência de tecnologia. Mitigação: validação constante do modelo, auditoria de dados, explicabilidade e governança de IA.
