74% do varejo espera que a IA venda por ele: por que a integração de dados ainda trava essa promessa

by Redação · 22 de setembro de 2026

Existe um contraste que resume bem o momento atual do varejo brasileiro em relação à inteligência artificial. De um lado, quase três quartos das empresas já esperam que agentes de IA respondam por uma parcela relevante de suas vendas digitais em pouco tempo. Do outro, a maioria dessas mesmas empresas ainda não resolveu o problema básico que sustenta qualquer agente inteligente, que é ter dados de estoque, cliente e preço confiáveis e conectados entre sistemas. Antes de contratar a IA que o consumidor já espera encontrar, o varejo precisa fechar essa lacuna.

A virada comportamental do consumidor já aconteceu

Do lado do comprador, a mudança de comportamento é rápida e mensurável. O uso de ferramentas de IA generativa para pesquisar produtos saltou de 2% em 2024 para 32% em 2026, segundo o Global Digital Shopping Index 2026, estudo da PYMNTS Intelligence em parceria com a Visa. Para os próximos dois anos, 70% dos consumidores brasileiros afirmam que esperam usar agentes de IA para apoiar suas compras, desde a descoberta do produto até a decisão final. O mesmo levantamento mostra que 53% dos brasileiros já utilizaram IA em algum momento da jornada de compra, um percentual acima do registrado nos Estados Unidos (46%). O consumidor, portanto, não está esperando o varejo se preparar. Ele já está mudando o próprio jeito de comprar.

A expectativa de 74% das diretorias e a lacuna de preparo

Do lado das empresas, a expectativa também é alta. Segundo o mesmo estudo, 74% dos estabelecimentos comerciais brasileiros esperam que agentes de IA representem ao menos 5% de suas vendas digitais nos próximos dois anos. O problema aparece no dado seguinte: apenas 15% afirmam estar de fato preparados para operar em um ambiente de compras mediado por esses agentes, e somente 21% conseguem identificar quando uma venda teve origem em uma interação com uma plataforma de inteligência artificial.

Esse último número talvez seja o mais revelador de todos. Não é só uma questão de a empresa ainda não usar IA. É que, mesmo quando a IA já está influenciando a venda, a maioria das operações não tem visibilidade técnica suficiente para rastrear essa origem. Isso não é um problema de estratégia de IA. É um problema de integração de dados que já existia antes da IA chegar, e que a IA apenas tornou mais visível.

O atrito invisível dos sistemas legados

Esse tipo de lacuna costuma nascer de um padrão bem conhecido em operações de varejo com múltiplos canais: ERP, e-commerce, CRM e PDV crescem cada um com sua própria lógica, muitas vezes implantados em momentos diferentes da história da empresa, sem um plano de integração desde o início. O resultado é o atrito que qualquer gestor de operações reconhece, um estoque que aparece disponível no site, mas está zerado na loja física, cadastros de clientes duplicados entre o CRM e o sistema de PDV, conciliações fiscais feitas manualmente porque os sistemas não trocam informação automaticamente. Como resume uma especialista em varejo omnichannel, estar presente em vários canais não significa que eles conversem entre si, e o consumidor não enxerga departamentos internos, apenas uma marca única, de modo que qualquer inconsistência de preço ou informação entre canais já compromete a experiência antes mesmo de qualquer IA entrar em cena.

O risco de aplicar IA sobre um back-end fragmentado

A pressão para adotar agentes de IA vem crescendo rápido. Segundo dados do Gartner citados pela Forbes, até o final de 2026, 40% das aplicações corporativas estarão integradas a agentes de IA desenhados para tarefas específicas, um salto expressivo em relação aos menos de 5% de hoje. Mas o mesmo material chama atenção para um ponto técnico importante: um agente de IA só funciona bem como camada de defesa comercial, por exemplo evitando que uma falha de sistema interrompa uma compra, quando ele tem acesso confiável ao estado real do pedido, do estoque e do pagamento. Um agente aplicado sobre dados desatualizados ou inconsistentes não evita o problema, ele apenas responde de forma mais rápida e mais convincente com informação errada, o que costuma frustrar o consumidor de um jeito mais visível do que um sistema simplesmente lento.

O ERP como plataforma centralizadora de dados

Esse é exatamente o ponto que ficou mais claro na NRF 2026, o maior evento de varejo do mundo, realizado em janeiro em Nova York. Segundo a head of Retail na Databricks, Silvia Somazz, se a empresa não tem o dado estruturado e governado, não existe inteligência artificial capaz de resolver esse problema por conta própria. O ERP, nesse cenário, deixa de ser apenas um sistema administrativo de retaguarda e passa a ser tratado como a plataforma que centraliza as regras de negócio, o inventário e o histórico de consumo que qualquer camada de IA precisa consultar para tomar uma decisão confiável.

Um roteiro técnico em cinco fases

Resolver essa lacuna antes de contratar um agente de IA costuma passar por cinco etapas técnicas:

Mapeamento: identificar todos os sistemas em uso (ERP, CRM, PDV, e-commerce) e onde exatamente cada um guarda a informação de estoque, cliente e preço.
Integração de barramentos: construir as conexões (APIs, plataformas de integração) que permitem que esses sistemas troquem dados em tempo real, em vez de depender de planilhas ou de rotinas manuais de conciliação.
Higienização: limpar cadastros duplicados de clientes, corrigir divergências históricas de estoque e padronizar a forma como cada sistema registra a mesma informação.
Governança: definir quem é a fonte oficial de cada dado (qual sistema é o dono do cadastro de cliente, qual é o dono do preço, qual é o dono do estoque), para que não existam duas versões diferentes da mesma verdade circulando pela operação.
IA aplicada: só depois das quatro etapas anteriores, conectar o agente de IA a essa base já integrada e saneada, para que ele opere sobre dados confiáveis desde o primeiro dia.

Pular direto para a última fase, contratando a tecnologia antes de resolver as quatro anteriores, é o padrão mais comum de projeto de IA que decepciona na prática, mesmo quando o algoritmo escolhido é tecnicamente avançado.

A vantagem das redes regionais

Existe um ponto pouco discutido nesse debate: redes de varejo regionais, particularmente no Norte e no Nordeste, que ainda estão em fase de digitalização de sua operação, têm uma oportunidade que grandes redes nacionais mais antigas não têm mais. Elas podem desenhar a arquitetura de integração entre ERP, e-commerce, CRM e PDV desde a origem, sem carregar décadas de sistemas legados sobrepostos uns aos outros. Isso não significa que essas redes já estejam prontas para IA por padrão, mas significa que o custo de construir uma base de dados limpa, sem o débito técnico acumulado das operações maiores, tende a ser menor quando a decisão é tomada agora, antes da complexidade de múltiplos sistemas se acumular.

Por que a integração de dados é pré-requisito para IA no varejo?
Porque um agente de IA toma decisões com base nos dados disponíveis. Se estoque, cadastro de cliente e regras de preço estão fragmentados entre sistemas diferentes, o agente vai operar com informação incompleta ou desatualizada, mesmo sendo tecnicamente avançado.

O que são agentes de IA no varejo?
São sistemas autônomos capazes de interagir com o consumidor, recomendar produtos, responder dúvidas ou até concluir uma compra em nome dele, com base em dados da operação e no histórico da jornada do cliente.

Quais os riscos de adotar IA sem base de dados integrada?
Respostas inconsistentes ao consumidor, informação de estoque ou preço errada repassada com aparência de confiabilidade, e dificuldade de medir corretamente o impacto real da IA nas vendas.

O varejo precisa trocar o ERP para adotar IA?
Não necessariamente. Na maioria dos casos, o caminho mais eficiente é integrar e higienizar os dados do ERP já existente, em vez de trocar o sistema, desde que ele consiga se conectar de forma confiável aos demais canais da operação.

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Tags: tecnologia varejo

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