Menos milagre, mais processo
CLEBER VIEIRA
Colunista
8/25/20266 min read
Por: Cleber Vieira
Com mais de 20 anos de trajetória no varejo e 15 liderando operações digitais, Cleber Vieira é o atual Gerente de E-commerce do Grupo CVLB (Casa&Video e Le biscuit). Sua bagagem prática é sustentada por uma sólida formação em Administração, MBA em Gestão de Varejo e E-commerce, além de especializações em Analytics e Técnicas Avançadas de Gestão. Apaixonado por compartilhar conhecimento, Cleber também é o idealizador, coordenador e professor do curso de Pós-Graduação em E-commerce e Omnichannel da UNIG (Universidade Iguaçu).
IA não vai salvar sozinha o seu final de ano
Nos últimos meses ficou praticamente impossível abrir o LinkedIn sem encontrar alguém dizendo que a Inteligência Artificial vai revolucionar o e-commerce. Em poucos minutos aparecem promessas de aumento de conversão, atendimento totalmente automatizado, previsões perfeitas de demanda, campanhas hiperpersonalizadas e uma série de soluções que parecem resolver qualquer problema da operação.
Não tenho dúvidas de que a IA está mudando a forma como trabalhamos. O ponto é outro, ela não vai fazer milagre justamente no trimestre mais importante do ano.
Existe uma percepção perigosa surgindo em algumas empresas. A ideia de que ainda existe tempo para iniciar grandes projetos de IA e colher resultados expressivos no final do ano. Como se fosse possível apertar um botão hoje e chegar na Black Friday com uma operação completamente diferente.
Na prática, quem já vinha estruturando dados, organizando processos e testando ferramentas ao longo do ano realmente chega em vantagem.
Quem não caminhou até aqui dificilmente conseguirá recuperar esse tempo em poucas semanas. E tudo bem, isso não significa que seja tarde para utilizar Inteligência Artificial. Significa apenas que o objetivo muda.
Neste momento, o papel da IA deixa de ser revolucionar a empresa e passa a ser reduzir atritos, acelerar atividades repetitivas e proteger a operação.
No último trimestre, menos milagre. Muito mais processo.
O aquecimento silencioso que pouca gente percebe
Sempre que falamos em preparação para a Black Friday, a conversa acaba girando em torno de mídia. Mais orçamento, mais campanhas, mais investimento em Google, Meta, Retail Media e marketplaces. Faz parte do jogo.
Mas existe uma preparação muito menos visível que, na minha opinião, costuma gerar um retorno muito maior. Enquanto todo mundo está discutindo quanto investir para trazer novos clientes, poucas equipes estão perguntando quanto ainda conseguem vender para quem já conhece a marca.
É aqui que entra aquilo que gosto de chamar de aquecimento silencioso.
Muito antes das grandes campanhas começarem, existe um enorme trabalho de organização que pode ser acelerado pela Inteligência Artificial. Não estamos falando de modelos sofisticados de Machine Learning nem de hiperpersonalização em tempo real. Estamos falando do básico, bem feito.
Enriquecer a base de CRM, eliminar cadastros duplicados, identificar clientes inativos, acelerar segmentações, reorganizar clusters de consumo, localizar consumidores com maior probabilidade de recompra e criar jornadas simples de relacionamento.
Parece pouco, mas não é.
Imagine entrar em novembro com campanhas específicas para clientes que abandonaram carrinhos, consumidores que compraram há seis meses e nunca mais voltaram, pessoas que costumam comprar eletroportáteis, ou clientes que sempre respondem bem às campanhas de WhatsApp.
A IA consegue acelerar praticamente toda essa preparação.
Ela também reduz drasticamente o tempo gasto para criar diferentes versões de e-mails, mensagens de WhatsApp, push notifications e campanhas segmentadas. Em vez de a equipe gastar horas produzindo conteúdo, passa a investir esse tempo pensando na estratégia.
Existe ainda outro benefício que muitas vezes passa despercebido. Quanto melhor estiver sua base de relacionamento, menor será sua dependência da mídia paga justamente no período em que ela fica mais cara.
No auge da Black Friday, praticamente todos os varejistas disputam os mesmos consumidores. Os custos aumentam naturalmente. Quem chega com uma base bem organizada entra nessa disputa precisando comprar menos audiência, e isso normalmente aparece diretamente na margem.
Antes da IA sofisticada, faça uma pergunta simples
Existe uma pergunta que poucas empresas fazem antes de iniciar projetos complexos de Inteligência Artificial.
O caminho de compra do meu cliente realmente funciona?
Parece uma pergunta óbvia, mas basta acompanhar algumas operações para perceber que ainda existem problemas extremamente básicos acontecendo todos os dias. Carrinhos que travam, botões que deixam de responder, erros no cálculo do frete, parcelamentos inconsistentes, páginas lentas, mensageria não disparando nos status certo, e-mails transacionais que nunca chegam e falta de rastreio para o cliente
São problemas pequenos quando vistos isoladamente, mas enormes quando multiplicados por milhares de acessos durante novembro. É curioso observar empresas discutindo agentes inteligentes, IA generativa e automações sofisticadas enquanto ainda convivem com um checkout que perde vendas todos os dias.
Nenhuma Inteligência Artificial recupera um cliente que desistiu da compra porque o botão "Finalizar Pedido" deixou de funcionar.
Nenhum algoritmo corrige uma experiência ruim causada por um cálculo de frete incorreto. E nenhuma inovação tecnológica substitui uma jornada de compra simples, rápida e confiável.
Talvez o maior ganho de conversão esteja justamente onde quase ninguém está olhando.
Logística não precisa de mágica. Precisa de menos erro.
Outro tema que costuma aparecer quando falamos de IA é previsão de demanda. Parece ótimo imaginar um algoritmo dizendo exatamente quanto venderemos de cada SKU durante a Black Friday.
Na prática, porém, nenhuma tecnologia faz previsão de qualidade quando aprende com históricos incompletos, cadastros inconsistentes e estoques que nunca refletiram a realidade.
A boa notícia é que ela pode ajudar muito em outra frente.
Revisar automaticamente descrições de produtos, encontrar atributos ausentes, comparar informações entre marketplaces, identificar cadastros inconsistentes, revisar imagens, sinalizar possíveis erros que aumentam devoluções e automatizar conferências operacionais que normalmente ocupam horas das equipes.
Nada disso costuma aparecer nas grandes apresentações sobre IA, mas tudo isso reduz erro operacional, e reduzir erro operacional em novembro quase sempre significa preservar margem.
A governança que realmente importa
Quando falamos em governança, muita gente pensa imediatamente em processos, aprovações e burocracia. No e-commerce, governança tem outro significado, ela significa descobrir um problema antes do cliente.
Pense em uma situação simples. Os pedidos aprovados deixam de entrar durante vinte minutos, ninguém percebe, a equipe continua investindo mídia normalmente, quando alguém descobre, centenas de pedidos deixaram de acontecer.
Agora imagine outro cenário. Um dos dez produtos mais vendidos entra em ruptura logo pela manhã, o anúncio continua ativo, o tráfego continua chegando, a equipe comercial só percebe horas depois.
Esses problemas não costumam acontecer porque faltou Inteligência Artificial. Eles acontecem porque faltou monitoramento.
Na minha visão, uma das aplicações mais valiosas da IA para o último trimestre está justamente aqui. Criar dashboards realmente inteligentes, capazes de identificar comportamentos fora do padrão e avisar a equipe imediatamente.
- Nenhum pedido aprovado nos últimos quinze minutos.
- Queda brusca na conversão do checkout.
- Aumento inesperado na reprovação de pagamentos.
- Produto do Top 10 entrando em estoque crítico.
- Falha no cálculo do frete.
- Integrações paradas.
- Picos de abandono de carrinho.
Esses alertas talvez nunca apareçam em uma demonstração bonita de Inteligência Artificial. Mas são exatamente eles que mantêm uma operação saudável quando o volume de pedidos começa a crescer.
O indicador que realmente importa
No fim do ano, poucas empresas serão lembradas pela quantidade de ferramentas de IA que contrataram. O mercado continuará olhando para aquilo que sempre olhou.
- Conversão.
- Disponibilidade do site.
- Margem.
- Prazo de entrega.
- Nível de serviço.
- EBITDA.
Não só as Empresas, mas o cliente também.
Ele não quer saber se a descrição do produto foi escrita por uma pessoa ou por uma Inteligência Artificial. Ele quer encontrar o produto, comprar sem dificuldades, receber no prazo e ser informado corretamente durante toda a jornada.
No final das contas, a IA deve servir exatamente para isso. Fazer a operação funcionar melhor.
Menos espetáculo. Mais execução.
Talvez essa seja a principal mensagem que trouxe nesse artigo.
Ainda existe muito espaço para usar Inteligência Artificial no último trimestre. Existe tempo para enriquecer bases de clientes, acelerar campanhas de CRM, reduzir tarefas repetitivas, revisar cadastros, fortalecer dashboards, automatizar monitoramentos e eliminar desperdícios.
O que provavelmente já não existe é tempo para reinventar completamente a empresa. No varejo, as melhores operações raramente são aquelas que parecem mais modernas. São aquelas que conseguem executar bem o básico, todos os dias, mesmo quando a pressão aumenta.
A Inteligência Artificial veio para potencializar esse trabalho, não para substituí-lo. Porque, no fim das contas, tecnologia acelera processos, mas somente processos bem construídos conseguem acelerar na direção certa
Leia também
© 2026 ExpoEcomm. Todos os direitos reservados.
