3 erros que as altas cúpulas executivas e os conselhos de administração do varejo cometem em relação à IA

No início deste ano, minha empresa entrevistou CIOs e CTOs de empresas com receita anual superior a US$ 500 milhões sobre a abordagem de suas marcas em relação à IA. Entre esses executivos, 84% concordaram que apenas os projetos de IA que gerassem ROI sobreviveriam ao ano, e 82% concordaram que seus conselhos estavam questionando cada vez mais quanto estavam gastando com IA.

Na minha opinião, essa pressão de dois gumes é em grande parte responsável por empresas — especialmente varejistas — recorrerem a um velho hábito ao incorporar a mais recente onda tecnológica: o que gosto de chamar de “atos aleatórios de [fill in latest technology here]”. Ao longo da minha carreira, testemunhei atos aleatórios de tecnologia móvel, atos aleatórios de IoT e, agora, chegamos aos atos aleatórios de IA.

Mais do que em qualquer onda tecnológica anterior, classificar a adoção da IA como uma “questão tecnológica” sob a responsabilidade exclusiva do CIO ou CTO é não enxergar o todo. Para os líderes do varejo que levam a sério a busca por vantagem competitiva na atual onda de IA, há três grandes erros que devem evitar.

Erro 1: Deixar os anticorpos corporativos vencerem

Como a IA tem potencial para ser uma força tão transformadora dentro de uma empresa, um dos maiores obstáculos para aproveitá-la de verdade é ter uma visão fixa do que uma empresa é ou pode se tornar. No varejo, em particular, isso costuma se manifestar como uma mentalidade centrada primeiro no produto — ou seja: “vendemos camisetas, não somos uma empresa de tecnologia”.

Essa inflexibilidade é um anticorpo corporativo que impede a verdadeira inovação em nome da manutenção do status quo. Como resultado, os orçamentos de IA são delegados aos CTOs, que recebem ordens para cortar custos. Sem uma orientação estratégica ou uma visão de longo prazo que os guie, não é de surpreender que recorram a um terreno conhecido: investimentos apressados em soluções pontuais complementares, como mecanismos de recomendação, chatbots ou plug-ins de busca visual.

Na melhor das hipóteses, essa abordagem gera um pequeno ganho, embora imediato. Na pior, porém, essas ferramentas fragmentadas de IA não têm a estrutura de back-end necessária para funcionar em toda a organização e, por isso, acabam com mais frequência criando experiências “descoordenadas” que frustram os clientes. Em última análise, já vi isso terminar em projetos-piloto abandonados e orçamentos desperdiçados. Uma situação em que todos perdem.

Erro 2: Tese de investimento inflexível

Uma questão relacionada à visão inflexível da empresa é a existência de uma tese de investimento inflexível. Ao investir em IA, executivos da alta direção e membros do conselho precisam conversar honestamente sobre se realmente têm interesse na transformação por IA (e em tudo o que ela envolve) ou se seria melhor economizar tempo e dinheiro evitando-a por completo. Para orientar a conversa, ajuda recorrer a um exemplo concreto e amplamente conhecido, como a Amazon.

Não é segredo que a Amazon se tornou a potência que é hoje porque passou mais de uma década sem obter retornos significativos. Durante esse período, a tecnologia e a visão de longo prazo foram consideradas valiosas o bastante para justificar os investimentos e a ausência de retorno imediato sobre o investimento (ROI). Reestruturar uma empresa em torno da IA exige o mesmo nível de comprometimento total.

Em um evento recente do setor, a varejista on-line Stitch Fix revelou que estava conduzindo cerca de 40 projetos-piloto de IA simultaneamente, em sua obstinada busca por experiências de compra personalizadas. É isso que significa ter uma “visão inabalável” quando se leva a sério a transformação por IA. E, se você arregalou os olhos ao pensar que não tem orçamento para algo assim, saiba que não está só.

Recomendo abordar a IA como uma carteira de investimentos diversificada em três níveis: ganhos rápidos (iniciativas de baixo risco que geram impulso rapidamente, como chatbots), apostas graduais (iniciativas de médio prazo para “investir e aprender”, como mensagens personalizadas para clientes) e apostas capazes de mudar o jogo (iniciativas de alto risco e alto retorno, como assistentes de compras com IA totalmente integrados, capazes de redefinir uma empresa). Buscar os três tipos simultaneamente gera resultados no curto prazo e, ao mesmo tempo, cria a resiliência e o impulso necessários para mudanças maiores e transformadoras.

Erro 3: Doce de IA no café da manhã

Abordar a IA como pouco mais do que uma ferramenta de corte de custos ou um truque de marketing é como comer doces no café da manhã: a novidade não dura muito mais do que o Red 40 na língua, e logo você vai precisar se alimentar de algo mais substancial. O sinal mais claro de que uma ferramenta é um doce de IA é ela impedir que sua empresa realize transações, cumpra pedidos ou aprenda de forma transparente por meio dela.

Por isso, não comece sua jornada de IA no varejo com um chatbot pronto para uso. Comece investindo na infraestrutura que abre caminho para um chatbot próprio, capaz de aprender com sua base de clientes e proporcionar uma verdadeira vantagem competitiva. Isso começa com a preparação dos seus dados para agentes.

Você provavelmente já está pensando em como enriquecer os dados dos seus produtos para que sejam encontrados por LLMs, considerando que essas plataformas estão se tornando cada vez mais o ponto de partida padrão para as buscas. Além disso, você também vai querer investir em uma camada de inteligência que compreenda o contexto do cliente (comportamento, fidelidade, histórico de pedidos e intenção declarada), o contexto da sessão (o que a pessoa comparou, perguntou, sobre o que hesitou e o que deixou no carrinho) e o contexto do negócio (estoque, margem, promoções e regras de merchandising). Ao estruturar e organizar os dados dessa forma, cria-se um ciclo virtuoso que aprende e se aprimora continuamente.

Mais importante, porém, é que as etapas iniciais da sua jornada com a IA também sejam o momento de criar a estrutura de governança e tolerância ao risco que permitirá que os agentes atuem de forma realmente autônoma. Embora hoje se fale muito em manter “um humano no circuito”, essa abordagem não é escalável nem eficiente em termos de custos.

Para os varejistas de grande porte, certamente é mais fácil falar dessas etapas do que colocá-las em prática. Mas levar a IA a sério como tecnologia exige um trabalho substancial desde o início, que pode levar a inovações capazes de transformar o setor em um futuro próximo. É claro que sempre existe a opção de continuar fazendo as coisas como de costume, mas, à medida que a IA se aproxima de se tornar o padrão, o prazo para recuperar o atraso fica cada vez menor. Não recomendo ficar para trás.