IA preditiva remodela setor de bens de consumo e varejo

Assim como em muitos outros setores, o uso da inteligência artificial (IA) no setor de bens de consumo (CPG) e no varejo não é apenas uma tendência, mas uma necessidade estratégica. As empresas estão acelerando seus investimentos e redefinindo sua forma de operar, impulsionadas pelo potencial da IA para otimizar processos, antecipar rupturas e gerar valor em larga escala.

A conclusão vem do relatório “Consumer Goods & Manufacturing alimentado por IA”, publicado pela Globant – companhia nativa digital que ajuda organizações a liderar em um futuro impulsionado pela tecnologia digital e pela inteligência artificial.

Segundo o documento, a IA está transformando a forma como a cadeia de suprimentos e as operações são geridas, indo além da mera otimização, oferecendo às empresas mais resiliência, agilidade e capacidade de antecipação em um mercado cada vez mais turbulento.

Conforme a Boston Consulting Group, apenas 5% das empresas no mundo estão conseguindo capturar valor da IA em larga escala, enquanto a IA agentiva (como copilotos generativos) representa 17% do valor total gerado pela tecnologia. Esses dados confirmam que os primeiros adotantes com modelos operacionais sólidos obtêm vantagens desproporcionais.

De acordo com o diretor de tecnologia para mercados de consumo e varejo da Globant, Marcos Caruso, a adoção da IA tem adquirido uma condução mais estratégica e assertiva.

“É verdade que, num primeiro momento, houve uma euforia, um uso massivo, gerando uma certa falta de governança, mas de toda forma, esse período acelerou a adoção da IA pelas companhias, evitando o uso individual sobre o corporativo. Esse boom, porém, gerou um resultado pouco efetivo. Agora as empresas estão entendendo como lidar no dia a dia, refletindo em iniciativas mais focadas e monitoradas com indicadores de negócios”, explica Caruso.

O relatório da Globant identifica cinco áreas críticas em que a IA já está mostrando resultados concretos no setor de bens de serviço e varejo:

• Orquestração em tempo real da cadeia de suprimentos: as empresas enfrentam uma volatilidade crescente devido a rupturas logísticas, flutuações nas matérias-primas e mudanças nas preferências dos consumidores. Com um orquestrador de IA, as equipes passam a contar com informações em tempo real, análises preditivas e recomendações automatizadas que permitem tomar decisões rápidas e assertivas, melhorando a eficiência operacional e a coordenação com parceiros e distribuidores.
• Previsão de demanda: os modelos de IA processam dados históricos, sazonalidade, movimentos da concorrência e impactos promocionais para oferecer previsões de demanda com alta precisão. Isso permite otimizar os níveis de estoque, reduzir desperdícios e planejar a produção de forma mais inteligente.
• Gestão e colaboração com fornecedores: a IA automatiza tarefas repetitivas e administrativas, como conciliação de faturas ou gestão de conformidade regulatória, liberando as equipes para se concentrarem em atividades estratégicas. Essa evolução impulsiona cadeias de suprimentos mais ágeis, colaborativas e resilientes.
• Agentes de IA nas fábricas: os agentes de IA, combinados com dados de IoT e análises preditivas, antecipam falhas antes que ocorram e orientam os operadores na resolução eficiente de problemas. Isso fortalece a continuidade produtiva e melhora a capacidade de resposta diante de imprevistos.
• Compras inteligentes: as ferramentas de compras baseadas em IA monitoram o desempenho dos fornecedores, as tendências de mercado e as flutuações de preços em tempo real, permitindo decisões mais informadas e fortalecendo a competitividade das empresas.

“Todos os processos que, geralmente nós, inclusive, desenvolvemos para os nossos clientes, têm um ponto que a gente coloca sempre, que é o human in the loop, ou seja, o humano está sempre no ciclo, porque a cada etapa eu posso ter um papel de qualidade, de realmente tomar decisões a favor ou contra baseado em um indicador, em um número ou uma projeção”, explica Caruso.

Ele acrescenta que, para alguns cenários, ainda é necessário melhorar a qualidade das respostas e o treinamento dos algoritmos, que são base para os agentes efetivamente indicarem uma tomada de decisão. “Tomar decisões automáticas pode trazer riscos. O humano ainda tem um papel importante, existe sempre um treinamento, existem guardrails, em termos de políticas, que precisam ser colocados dentro dos mecanismos agênticos pra que as decisões sejam mais seguras e monitorar essas decisões para que não aconteça nada grave em termos éticos e morais”, destaca.

De acordo com o IBM Institute for Business Value (2025), mais de 80% das empresas de bens de consumo consideram a IA generativa como transformadora e avançam em casos de uso como criação de conteúdo, análise preditiva e automação da cadeia de suprimentos.

Adiar a adoção de IA implica ficar para trás em relação a concorrentes que já estão otimizando custos, tomando decisões em tempo real e construindo cadeias de suprimentos resilientes. Como mostram os estudos da Gallup 2025, o uso de IA entre os funcionários quase dobrou em dois anos, embora muitas organizações ainda careçam de uma estratégia clara para sua implementação em escala.

“Em países como o Brasil, adoção de tecnologias disruptivas pelas grandes empresas gera nas menores o receio de um aprofundamento das desigualdades e que, com isso, que as menores tenham, ainda, menos oportunidades”, observa.

Marcos Caruso acrescenta que a IA facilitou o uso dessas tecnologias. “O que vemos com a IA, porém, é que ela se tornou fácil. O Google, por exemplo, lançou o Gemini, que qualquer pessoa não técnica pode usar e criar ferramentas de previsão, de marketing e muitas outras funcionalidades que podem ajudar a evitar a criação de um degrau tão alto entre o grande e o pequeno. Então, no quesito uso, diminuiu a desigualdade, mas obviamente, não na capacidade de investimento em tecnologia em geral, inclusive a IA”, pontua o diretor de tecnologia para mercados de consumo e varejo da Globant.