Existe uma corrida nos escritórios do varejo para colocar Inteligência Artificial em tudo: robôs de atendimento, assistentes que respondem sobre estoque, agentes que decidem compra e preço sozinhos. A promessa vendida ao conselho é sedutora. Já a realidade do chão de loja é implacável; a IA mais avançada do mundo não entrega resultado quando o cadastro de produtos é um campo minado de duplicidades, unidades trocadas e tributações inconsistentes.
Até aqui, nenhuma novidade. Essa frase já virou consenso, e consenso não protege ninguém. Estimativas que circulam no setor apontam que a maioria esmagadora dos projetos de IA falha por dados inadequados, não por limitação do modelo, e o Gartner prevê que 40% dos projetos com agentes de IA sejam encerrados até 2027. O diagnóstico todo mundo já fez. O que quase ninguém entendeu é que duas coisas mudaram de lugar, e as duas mudam a resposta.
A primeira: o erro deixou de ser consultivo e virou executivo. Durante décadas, dado sujo produziu relatório errado, e relatório errado passa por um humano antes de virar decisão. Agente autônomo não. Ele lê o histórico corrompido pela promoção mal saneada, calcula a reposição sobre um código de barras duplicado e dispara a ordem de compra. O centro de distribuição recebe o volume errado, a gôndola rompe, o capital de giro trava em mercadoria que não gira. O cadastro sujo saiu do relatório de BI e entrou no balanço.
Vivi essa fronteira na prática, na nossa operação com dezenas de lojas no Centro-Oeste. Um assistente de conferência de notas e abastecimento no centro de distribuição rodou impecável em homologação. Em produção, a fatura da inteligência foi a menor das dores: o custo real apareceu na equipe de analistas auditando as discrepâncias que o modelo gerava a partir das inconsistências da própria base. A lição que ficou é que o agente não errou. Ele executou, com precisão, a desordem que encontrou no cadastro.
A segunda mudança é maior e é comercial, não técnica. O seu cadastro deixou de ser um problema interno. Ele virou a sua vitrine.
O comércio agêntico saiu do slide. A Inteligência Artificial já ajuda o consumidor a pesquisar, comparar e escolher, enquanto a infraestrutura de pagamentos que permitirá ao próprio agente concluir a transação já está sendo construída pelas bandeiras. O diagnóstico do próprio setor financeiro é que o varejo chegou a essa fronteira sem uma integração estruturada entre catálogo, inventário e pagamento.
Traduzindo para a mesa de decisão: em pouco tempo, quem lê a sua prateleira não é mais só o cliente, mas o agente de compras do cliente. E agente não tem paciência com descrição truncada, atributo faltando ou saldo defasado. Ele simplesmente pula para o concorrente cujo catálogo é legível por máquina. Cadastro sujo deixou de ser custo operacional escondido. Virou invisibilidade comercial, a venda que você perde sem nunca saber que ela existiu.
É aqui que o conselho conservador erra junto com o eufórico. A reação clássica ao diagnóstico é o projeto-monumento: sanear a base inteira antes de qualquer IA. Parece prudência; é armadilha. Saneamento total é o projeto de três anos que nunca termina, consome o orçamento e vira a desculpa perfeita para não colocar nada em produção. Quem sequenciar primeiro limpa tudo, e só depois usa IA, vai chegar em breve com o cadastro oitenta por cento limpo e zero valor entregue.
A inversão que funciona: a IA é hoje a ferramenta mais barata que já existiu para limpar cadastro. Deduplicar itens, casar registros entre bases legadas, normalizar descrições, apontar divergências de unidade é exatamente o que modelos de linguagem fazem melhor do que qualquer regra fixa, e o próprio mercado de governança de dados já constrói agentes para padronização automática de cadastros. O primeiro agente da sua operação não deve decidir preço nem compra. Deve faxinar a base, começando pela categoria que mais rompe, entregando valor no primeiro trimestre e preparando, de quebra, o terreno onde os agentes de decisão vão pisar depois.
A ordem certa, portanto, não é arrume os dados e depois pense em IA, nem compre IA e reze. É: use a IA nos casos em que o dado sujo é o alvo e só dê autonomia de execução onde o dado já provou que aguenta. Autonomia é privilégio que a base conquista, categoria por categoria, não por decreto.
O varejo passou vinte anos tratando cadastro como tarefa de estagiário e depósito de pendência. Essa conta chegou com juros: de um lado, agentes internos que executam erros na velocidade da máquina; do outro, agentes externos que decidem onde o seu cliente compra, lendo exatamente o dado que você nunca teve pressa de arrumar. A pergunta para a próxima reunião de diretoria não é quanto custa o projeto de qualidade de dados. É quantas vendas o seu catálogo ilegível já está perdendo hoje, em silêncio.
Gerardo Carvalho é diretor de TI & Inovação do Atacadão Dia Dia.
*Este texto reproduz a opinião do autor e não reflete necessariamente o posicionamento da Mercado&Consumo.
Fonte: Mercado&Consumo
