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A inteligência artificial (IA) avança no varejo. Começa no chão de loja, ao responder a dúvidas de clientes e vendedores, e se estende ao administrativo, com cálculos de preços e impostos e controle de estoque. “E segue em ritmo rápido”, afirma Daniel Sakamoto, gerente executivo da Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas (CNDL). O próximo passo é chegar à diretoria, usando análise de dados em tópicos como melhoria do mix de produtos ou escolha do local de um novo ponto.
Quatro em cada dez empresários do setor acreditam que a tecnologia vai ajudar sua empresa a ser mais competitiva nos próximos anos, aponta pesquisa realizada entre junho e julho de 2025 pela CNDL, com negócios predominantemente de pequeno porte. Usar essas ferramentas já não é mais um diferencial. “É uma questão de sobrevivência no mercado, porque impacta as margens de contribuição e lucro, a eficiência operacional e a velocidade das decisões”, aponta Maurício Salvador, analista de negócios sênior do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas de São Paulo (Sebrae-SP).
Na outra ponta, uma fatia semelhante de empreendedores (37,1%) não sabe ainda como a IA afetaria sua competitividade. “A maioria começa automatizando atendimento e marketing, mas o salto competitivo acontece com previsão de vendas, estoque e movimentos do mercado”, pontua Elaine Coimbra, vice-presidente de marketing da Associação Brasileira de Inteligência Artificial (Abria). “É como enxergar o futuro baseado nos dados do seu negócio e dos demais.”
A aplicação da inteligência artificial é mais sofisticada no varejista de médio porte, em especial naqueles que contam com equipes de tecnologia e análise avançada de informações. Isso não significa que seus ganhos estejam fora do alcance de empresas menores. “Tomar decisões baseadas em dados era algo distante da realidade de micro e pequenos [negócios]. Hoje, as fornecedoras de software e ferramentas estão adicionando funcionalidades com IA em sistemas de gestão de vendas e de estoque, por exemplo. Assim, não é preciso desenvolver essa tecnologia nem contratar novos sistemas”, explica Sakamoto.
Essencialmente, a IA pode impulsionar os negócios em três frentes: automação de processos, personalização da experiência do cliente e previsões para a tomada de decisões. Nem sempre dá para atacar tudo logo de cara, mas é possível entender qual é a dor mais urgente e começar por ela, recomenda Patrícia Cotti, professora de varejo da FIA Business School (Fundação Instituto de Administração): “Para todas, existem as ferramentas de entrada e as mais sofisticadas. As funcionalidades mais básicas são a personalização das ofertas e a previsão de estoque. Mas a IA é capaz de melhorar até a localização dos produtos nas gôndolas, cruzando dados de consumo”.
Descubra, a seguir, como a tecnologia está em ação no varejo brasileiro, quais resultados traz para os negócios e os avanços esperados para os próximos anos.
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Nível de adoção da IA no varejo brasileiro

Pesquisa realizada entre junho e julho de 2025, com predominância de micro e pequenas empresas
- 14,7% dos negócios usam alguma solução baseada em IA
- 71% dos que adotaram começaram há menos de um ano (40% nos seis meses anteriores à pesquisa)
- 51% acreditam que a IA pode aumentar as vendas (principalmente pela melhora do atendimento e da experiência do cliente)
* Respostas de múltipla escolha; consideram empresas de varejo (52,3%) e serviços (47,7%) - Fonte: Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas (CNDL)
PEGN
Os 3 pilares da tecnologia

1- Personalização escalável
Essencial para aprimorar a experiência do cliente e o vínculo com a empresa, a IA analisa grandes volumes de informações e personaliza a jornada de milhares ou até milhões de consumidores, ao indicar o momento ideal para a recompra ou sugerir ofertas alinhadas a cada perfil. Esse mesmo princípio orienta experimentos com portfólio, preços e descontos. “Em vez do teste A/B [duas versões de um mesmo elemento], a IA permite análises mais granulares, [com recortes] hipersegmentados, para ter conclusões mais precisas”, afirma Paulo Costa, CEO do Cubo Itaú.
Como funciona: O núcleo da personalização em escala é a plataforma de dados do cliente (CDP). Ela centraliza as informações reunidas pela empresa em diferentes pontos de contato – como sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), cadastros em loja, interações no site ou em aplicativos e programas de fidelidade. Com esses dados integrados, a CDP segmenta perfis de consumo e viabiliza o disparo de campanhas e recomendações personalizadas. Para ampliar esse efeito, empresas podem adotar sistemas de recomendação baseados em IA e machine learning, capazes de sugerir produtos e ofertas de forma automática. Outra possibilidade é evoluir o próprio CRM, incorporando modelos preditivos que estimam a intenção de compra e ajustam, em tempo real, o conteúdo das campanhas e as condições comerciais.
2- Automação cognitiva
Ganhar eficiência operacional vai além de automarizar. A chamada automação cognitiva aposta em sistemas inteligentes capazes de interpretar informações, aprender com elas e sugerir ou executar ações de forma autônoma, com possibilidade de supervisão humana. No varejo, isso se traduz em chatbots avançados e soluções baseadas em IA para atendimento, triagem de demandas e gestão dinâmica de preços, o que reduz erros, acelera processos e libera as equipes para atividades de maior valor agregado.
Como funciona: As soluções de automação cognitiva se integram aos softwares já usados pela empresa, como CRM, sistema de planejamento de recursos empresariais (ERP) e ferramentas de atendimento e vendas. Com as informações unificadas, esses recursos aplicam modelos preditivos, técnicas de machine learning e processamento de linguagem natural para interpretar o contexto, antecipar cenários e orientar decisões, aprendendo continuamente com os resultados. Um exemplo é o de um agente de IA que identifica a alta na demanda de determinado produto e antecipa, de forma automática, a reposição do estoque.
- 51% das empresas implementam IA de maneira isolada, como um assistente ou um chatbot
- 85% não começaram a usar (nem planejam) sistemas com múltiplos agentes de IA
3 - Previsão aumentada
Para aprimorar a tomada de decisão, entram em campo modelos que analisam grandes volumes de dados históricos e atuais, em tempo real, para antecipar cenários de vendas e padrões de comportamento do consumidor, entre outros. Nesse contexto, a IA apoia a previsão de demanda, o gerenciamento de estoques para evitar rupturas e excessos, o ajuste dinâmico de preços e a otimização do planejamento logístico antes de períodos de maior consumo. “Modelos de previsão consideram variáveis que antes eram humanamente impossíveis de cruzar, trazendo insights que não teríamos”, pontua Mariah Sathler, consultora em inteligência artificial aplicada a negócios.
- 24% das empresas têm uma IA que toma decisões de forma autônoma
Fonte: relatório TCS Global Retail Outlook Report 2025, da tata consultancy services
GLOSSÁRIO
Agente de IA: É um sistema programado para agir de maneira autônoma e tomar decisões baseadas em regras predefinidas
Automação cognitiva (ou inteligente): Combina IA, machine learning e processamento de linguagem para tomar uma decisão que leva em conta o contexto do negócio
CDP (Customer Data Platform): Software que coleta dados de clientes nos canais da empresa e os unifica em perfis de consumidores para criar campanhas e experiências personalizadas
Dados estruturados: São informações – como cadastros e registros de vendas – organizadas e tratadas para alimentar os sistemas de IA
Decisões adaptativas: Ajustam-se continuamente ao contexto do mercado; em vez de obedecerem a regras fixas, são baseadas em novos dados e aprendizado de máquina
Fonte da verdade: Base única onde os dados são registrados, mantidos e utilizados como referência para todas as decisões e sistemas da empresa
IA generativa: Cria conteúdo (como textos, imagens, músicas ou códigos de programação) a partir dos dados com os quais foi treinada
Machine learning: É quando sistemas “aprendem” com dados; quanto mais informações analisam, mais precisas tendem a ser suas previsões e decisões, sem necessidade de ajustes manuais constantes
Modelo preditivo: Algoritmo que usa dados históricos para identificar padrões e prever resultados futuros
Multiagentes de IA: Arquitetura em que diferentes sistemas trabalham em conjunto, trocando informações para tomar decisões autônomas mais avançadas
Processamento de linguagem natural: Tecnologia que permite que computadores entendam, interpretem e “falem” a linguagem humana
O que vale implementar agora e o que é melhor esperar

PARA JÁ
- Chatbots de atendimento ao cliente
- Criação de conteúdo com IA generativa
- Automação de tarefas
"Um caminho é começar a usar IA nas atividades de atendimento, marketing e comunicações, que é mais fácil e traz resultados rapidamente”, sugere Sakamoto, da CNDL.
UPGRADE
- Agentes autônomos
- Machine learning
- Previsão de demanda e estoque
- Relatórios de previsão de vendas
- Análise para tomada de decisões de negócio
"Uma boa análise de IA depende da qualidade dos dados. Para que ela seja inteligente, é preciso fazer uma consolidação inicial da base, porque eles estão em formatos diferentes, como texto, áudio e imagem”, explica Cotti, da FIA Business School.
PARA O FUTURO
- Multiagentes de IA
- Decisões adaptativas
- Otimização de rotas logísticas
- Hiperpersonalização em massa
- Agentes de IA auxiliando a compra

Ilustração: Malte Mueller/Getty Images
CHATBOT
Passo a passo para aplicar IA
Defina seu objetivo: tirar dúvidas, aumentar conversão ou melhorar o serviço pós-venda?
Estipule em qual momento da jornada de compra a solução vai atuar e quando deve transferir o atendimento para os vendedores
Liste as perguntas frequentes (FAQ) recebidas no atendimento e crie respostas objetivas
Escolha a ferramenta: o chatbot vai rodar em uma plataforma de atendimento multicanal (omnichannel) com IA embarcada ou em um chatbot (ou IA conversacional) que se conecta ao WhatsApp?
Integre-o com seus sistemas de CRM, ERP e plataforma de comércio eletrônico, para trazer respostas em tempo real (como status do pedido)
Dicas
Na preparação para adotar o chatbot, revise e padronize o conteúdo disponível em FAQs e nas políticas da empresa (de entrega, troca e devolução, por exemplo)
Utilize sempre exemplos reais de pergunta, baseando-se no histórico de dúvidas recebidas pelos vendedores ou nos canais da empresa
Escolha um fornecedor que permita personalizar a conversa para ajustar o tom de voz e a linguagem que a marca já adota na interação com os clientes
Bot tira-dúvidas
PROXIMIDADE - Brenda Prates, do Clube Raiz, usa IA para automatizar o atendimento e enviar comunicações personalizadas
Divulgação
O WhatsApp sempre foi o canal mais direto de contato com as clientes do Clube Raiz. Em 2017, a advogada Brenda Prates, 37 anos, criou uma conta no Instagram para compartilhar sua transição capilar do alisamento para os cabelos cacheados. O engajamento das seguidoras impulsionou as vendas, feitas inicialmente a partir de casa, com atendimento pelo aplicativo de mensagens. Em 2019, veio a loja física, no centro de Cuiabá (MT), onde passou a comercializar cosméticos como cremes, xampus e máscaras capilares.
Durante a pandemia, o canal digital assumiu papel central e mudou a forma de relacionamento com o público. A nova dinâmica levou a empreendedora a apostar no uso de inteligência artificial para ganhar eficiência na comunicação via WhatsApp. “Os hábitos mudaram: hoje as consumidoras buscam mais informações online e querem respostas rápidas, então precisávamos dar mais agilidade ao atendimento”, diz. Para isso, a empresa adotou duas soluções com IA: uma voltada a responder questões de forma automatizada e outra para disparar mensagens personalizadas sobre promoções e eventos presenciais.
A partir da própria experiência, ela mapeou as principais dores desse público e as transformou em um banco de perguntas e respostas, que serviu de base para a configuração da ferramenta. Com isso, a IA tornou-se responsável por esclarecer dúvidas recorrentes e a conduzir a conversa no WhatsApp até a finalização do pedido – etapa em que o atendimento é assumido por uma das duas vendedoras. “Essa solução evita a perda de vendas por falta de resposta, especialmente nos dias de maior movimento, quando a equipe está mais sobrecarregada”, explica.
O resultado aparece na prática: com o apoio da tecnologia, o ponto físico fecha de cinco a dez vendas adicionais por semana. “No início, eu tinha dúvidas se a IA melhoraria nossas vendas. Agora, vejo que é de grande valia. Encontrei uma ferramenta que me permitiu personalizar o meu conteúdo, e eu pude fazer isso sozinha”, afirma Prates, que fechou 2025 com faturamento de R$ 600 mil. Sua meta é avançar mais um passo no uso dessa tecnologia e testá-la no sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM).

Ilustração: Malte Mueller/Getty Images
Precificação e tributação dinâmica
Passo a passo para aplicar IA
Organize a base de produtos e custos: reúna informações como código do produto (SKU), descrição e categoria, além de registrar corretamente valores de compra, frete e outras despesas
Estruture os sistemas de gestão: adote um ERP e uma solução de controle de estoque para garantir dados consistentes da operação
Unifique os dados financeiros: consolide vendas, tributos, margens e custos em uma base, facilitando a análise e o cruzamento de informações
Escolha a ferramenta de IA: opte por uma solução plug and play, integrada ao ERP, ao PDV e ao e-commerce ou aos marketplaces, capaz de importar histórico de vendas, preços, custos e impostos
Defina regras e valide os resultados: configure os critérios de precificação e tributação, revise os alertas de inconsistências e acompanhe as sugestões da IA, mantendo supervisão humana antes da aplicação final
Dicas
A correta classificação dos produtos é essencial, já que a tecnologia não “adivinha” impostos, mas aplica automaticamente regras e cálculos definidos
O modelo também não funciona quando os preços são ajustados apenas em planilhas: para sugerir valores, é necessário analisar de forma integrada informações de vendas, estoque e tributos, reunidas em uma única base
O ideal é iniciar a automação com itens de menor risco e manter a aprovação humana nos produtos mais estratégicos
Impostos e preços no automático
CONTROLE - Antonio e Maria Queiroz, sócios do Mercado Z+, e o filho do casal, Júnior, usam uma ferramenta para classificar produtos e atualizar tributos
Divulgação
Quando o Mercado Z+ deixou o Simples Nacional e migrou para o regime de Lucro Real, o cálculo dos tributos sobre cada um dos 10 mil itens do catálogo tornou-se bem mais complexo. Com duas unidades em Taboão da Serra (SP), os sócios-fundadores – Antonio Ferreira de Queiroz, 69 anos, Maria Zena de Queiroz, 61 – e o filho do casal, Antonio Ferreira de Queiroz Júnior, 33, recorreram a um escritório de contabilidade para assumir a tarefa, mas o resultado ficou aquém do esperado. “Era muito difícil encontrar profissionais especializados, e nenhum de nós tinha tempo para isso, porque abrimos e fechamos as lojas todos os dias”, conta a empreendedora. Foi então que Júnior sugeriu aos pais o uso de inteligência artificial para enfrentar o desafio.
Há cinco anos, o estabelecimento adotou uma ferramenta da Mix Fiscal que embarca essa tecnologia para classificar produtos e atualizar diariamente seus tributos, evitando que a empresa pague a mais ou a menos (e depois tenha de acertar contas com a Receita). “Nem tivemos que nos preocupar com as mudanças de janeiro”, diz Maria, referindo-se à adaptação para recolher a CBS (Contribuição sobre Bens e Serviços) e o IBS (Imposto sobre Bens e Serviços), que foram atualizados automaticamente.
No dia a dia da operação, Júnior é quem mais utiliza a plataforma para monitorar preços, identificar situações de queima de caixa (quando produtos são vendidos abaixo da média dos concorrentes próximos) e ajustar a precificação com margens mais saudáveis, com apoio da calculadora de tributos, que também aponta onde a empresa possui créditos fiscais.
Além disso, a inteligência artificial elabora análises sobre como aumentar a margem e o lucro das lojas, cujo faturamento mensal médio de R$ 1 milhão. “A IA reduziu muito o nosso tempo de cadastro e os custos da operação. Sem ela, precisaríamos contratar duas pessoas para essa operação”, comenta Júnior, que tem três funcionários administrativos nas duas unidades, além de outros 36 colaboradores. “Quanto mais automatizamos os processos e reduzimos custos, mais conseguimos lucrar.”

Ilustração: Malte Mueller/Getty Images
Treinamento de vendedores
Passo a passo para aplicar IA
Organize métricas: defina um objetivo (KPI) para o uso da IA, como aumentar a conversão e o tíquete médio, além de melhorar o desempenho e o onboarding de vendedores
Organize e classifique o conteúdo existente: consolide em uma só fonte da verdade manuais e descritivos de produtos, roteiros de atendimento, políticas comerciais da empresa e materiais de treinamento atualizados
Implante um assistente com IA: integre-o aos sistemas de venda da empresa, como CRM, soluções de PDV e plataformas de e-learning
Faça um teste piloto: experimente a solução em uma única unidade por um ou dois meses, com um grupo reduzido de vendedores, para ajustar o modelo e comparar os resultados com períodos anteriores e com o desempenho de outro ponto de venda semelhante da empresa
Estabeleça um cronograma: adote a automação do treinamento de forma progressiva, em grupos maiores de vendedores, até abarcar 100% deles
Dicas
A IA pode atuar como chatbot, apoiando o atendimento e os argumentos de venda, ou integrada ao CRM e aos PDVs, orientando treinamentos direcionados aos vendedores
A capacitação pode ser otimizada para contemplar diferentes perfis do time, como líder de loja, experiente e iniciante – e, no último caso, direcionado a chegar mais rapidamente ao nível de performance esperado (ou ramp-up)
Defina quais competências a empresa espera melhorar em seu time de vendas (como aprofundar o conhecimento sobre os produtos, saber usar as ferramentas de PDV e CRM ou sugerir produtos para uma venda de maior valor)
Respostas na palma da mão
DOSE DUPLA - Edmar Mothé, da Bio Mundo, investe em tecnologia para capacitar vendedores e oferecer suporte em tempo real na venda
Divulgação
O conhecimento sobre alimentos naturais sempre foi a principal aposta da franquia Bio Mundo para impulsionar a conversão e a fidelização. “Desde o começo, investimos muito em capacitação, porque nossos vendedores atuam de forma consultiva, explicando para que servem os produtos e quais são complementares para resolver a dor do cliente”, diz o fundador, Edmar Mothé, 72 anos.
O negócio, sediado em Brasília (DF), começou em 2015 com uma loja e sete integrantes da equipe comercial, descritos por ele como “verdadeiras autoridades no assunto”. Em uma década, tornou-se uma rede com 171 pontos de venda e 855 profissionais no atendimento a cerca de 300 mil pessoas por mês. Para padronizar o nível de conhecimento desse time, a empresa recorreu à Mari, uma IA que, há cerca de um ano, atua na capacitação da equipe.
Ao ingressar no negócio, cada profissional passa por uma formação inicial com vídeos sobre as propriedades dos produtos e orientações sobre itens complementares, que podem ser sugeridos no momento da venda. No dia a dia, a IA fica à mão para esclarecer questões sobre o portfólio e reforçar conteúdos sempre que necessário. “Ela traz eficiência especialmente para os novos vendedores, além de agilizar o tempo de treinamento”, diz Marcelle Nicolino, 37, gerente de marketing da rede.
Agora, a Bio Mundo testa uma evolução da Mari, a Bia, que agrega o mesmo conhecimento, mas é voltada para conversar com os clientes nos canais online, entender seu histórico de compras e melhorar a indicação de produtos para aumentar a conversão e o tíquete médio. A ferramenta está em fase piloto desde o final de 2025, e a expectativa é a de que eleve em 30% o faturamento.
As duas soluções foram treinadas a partir de uma base própria, construída com contribuições de nutricionistas e especialistas, o que reduz o risco de respostas incorretas – as chamadas “alucinações”, comuns em modelos generativos abertos. O sistema é atualizado continuamente com informações sobre novos produtos. “Hoje, o cliente já chega à loja informado, inclusive por IA. Os primeiros minutos de conversa são essenciais; se os vendedores não se prepararem, não vendem”, diz Mothé.

Ilustração: Malte Mueller/Getty Images
Segmentação de consumidores
Passo a passo para aplicar IA

Defina o objetivo: determine o que se busca com a iniciativa, como criar ofertas personalizadas, rodar campanhas segmentadas ou estreitar o relacionamento com clientes de maior valor
Unifique as informações dos clientes: reúna cadastro, histórico e canais de compra que hoje estão dispersos em sistemas como CRM e ERP em uma “fonte da verdade”, como uma CDP
Prepare a base de dados: elimine duplicidades, padronize categorias e trate lacunas de informação; plataformas de CDP costumam automatizar parte desse processo
Escolha os critérios de segmentação: selecione as variáveis que serão cruzadas – visitas à loja, tíquete médio, categorias adquiridas, margem de lucro e sensibilidade a promoções – para chegar ao insight desejado
Teste e ative as ações: com os segmentos validados, atribua tarefas automáticas para cada perfil, como campanhas de reativação para clientes inativos; execute um piloto com parte da base, e compare indicadores como conversão e tíquete médio com um grupo de controle
Dicas
Antes de escolher uma CDP, é importante verificar se os sistemas da empresa (como ERP, PDV e plataformas de comércio eletrônico) conseguem exportar dados de forma adequada
A adoção dessa solução é especialmente indicada para negócios que atuam tanto no ambiente físico como no digital, já que ela unifica as informações de compra dos dois canais e viabiliza a criação de perfis de consumo
Para garantir análises mais precisas, o ideal é contar com, no mínimo, seis meses de histórico de dados
Personalização em massa
NO DETALHE - Com IA, Julio Monteiro, da Megamatte, consegue segmentar grupos específicos de consumidores, como “quem come salgado na mesa”
Divulgação
Para o CEO da Megamatte, Julio Monteiro, 44 anos, a inteligência artificial resgata um valor antigo do varejo: conhecer bem quem entra na loja para fazer a melhor oferta. Nada fácil para uma rede com 150 unidades franqueadas, que recebem 1 milhão de pessoas por mês. Por isso, a marca carioca de bebidas e salgados saudáveis usa essa tecnologia desde 2019 para entender o comportamento dos consumidores e trazer novidades no atendimento e em produtos.
A franqueadora contratou uma ferramenta de IA e a integrou a seus sistemas de CRM, ERP e PDV para cruzar informações que antes estavam isoladas. Um dos primeiros insights foi o de que quem era atendido em até quatro minutos tinha 90% de chance de sentir encantamento com a marca.
O cruzamento de dados também mostrou, em 2022, que os clientes consumiam expresso, mas ficavam menos tempo na loja da Megamatte do que em uma cafeteria. “A IA nos apontou uma oportunidade de vender produtos mais sofisticados. Criamos uma carta de bebidas à base de café e trocamos o mobiliário para ter sofás e mesas mais espaçosas, melhorando o conforto e o tempo de permanência. Aumentamos em 138% as vendas da bebida”, diz. O faturamento foi de R$ 130 milhões em 2025.
A IA classifica os consumidores de cada loja em perfis bastante específicos – como “quem consome salgado na mesa”. “Olhamos para diversas variáveis para analisar grupos de comportamento e saber como cada segmento quer ser atendido. Usar uma média é muito genérico e não satisfaz mais o consumidor”, afirma.
A Megamatte coleta os dados e entrega relatórios para as lojas, com recomendações específicas para cada uma. E usa IA na expansão, para encontrar pontos comerciais de alto potencial e analisar candidatos a franqueados. “Há três anos, a gente contratava uma pessoa para ficar cinco horas contando pessoas no local que nos interessava para um novo ponto. Com a IA, essa análise ficou mais assertiva, especialmente porque avaliamos 40 por mês. Os dados nos mostram novos caminhos.”
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