Os avanços das plataformas de IA estão redefinindo a tomada de decisões no setor de bens de consumo.

Se há um tema que define a IA em 2025, é a aceleração. De fato, o ritmo de avanço não apenas aumentou, mas cresceu exponencialmente. Este ano, o setor viu tarefas que simplesmente não eram viáveis ​​com a geração anterior de modelos se tornarem possíveis, como os LLMs (Modelos de Aprendizagem Baseados em Lógica) expandindo as fronteiras do raciocínio matemático, gerando interfaces de software funcionais a partir de comandos de texto e produzindo vídeos longos a partir de um único comando. O que antes era imaginação agora é realidade.

Essas inovações não apenas elevaram o patamar do desempenho da IA, como também aumentaram as expectativas em todo o ecossistema de software, especialmente em setores como o de bens de consumo embalados (CPG), onde a fragmentação de dados, sistemas desconectados e fluxos de trabalho manuais há muito tempo dificultam a tomada de decisões. A adoção da IA ​​já é alta no setor de CPG, com 89% de marcas usando-o regularmente.

Em 2025, tudo mudou. As ferramentas legadas que antes funcionavam não conseguiam mais acompanhar o volume e a velocidade das decisões exigidas hoje. As equipes precisam de plataformas inteligentes que consigam analisar silos de dados, revelar insights de forma autônoma e impulsionar os ciclos de planejamento. Esse imperativo definiu um novo patamar: agora, todas as ferramentas precisam ser nativas em IA.

A Era das Expectativas das Plataformas: Por que Todas as Ferramentas de Bens de Consumo Embalados Precisam Agora Ser Nativas em IA

Uma das tendências mais surpreendentes deste ano foi a rapidez com que as expectativas dos clientes acompanharam o progresso tecnológico. Não foi uma mudança gradual como se esperava; Foi instantâneo.

Os clientes agora esperam que as empresas lancem mais produtos, mais rapidamente e que transformem seus produtos em fluxos de trabalho integrados e de ponta a ponta, fáceis de usar. Para as marcas de bens de consumo, isso significa migrar de ferramentas independentes de comércio, precificação e demanda para plataformas nativas de IA, onde o planejamento de promoções, a precificação, a gestão de deduções e a análise pós-evento coexistam em um único lugar, em vez de sistemas desconectados.

Em todo o setor de bens de consumo embalados, as empresas já perceberam como a IA capacita as pessoas por trás de seus fluxos de trabalho. Os sistemas atuais conseguem analisar planilhas completas e revelar insights em segundos, elaborar apresentações de vendas estruturadas que seguem as diretrizes da marca e criar automaticamente painéis de controle que se integram diretamente às ferramentas de vendas e finanças existentes, tudo em uma única interface.

Pesquisas recentes com compradores mostram sobre% 90 Atualmente, há uma preferência por softwares com IA integrada, uma tendência que está se acelerando rapidamente no setor de bens de consumo. As equipes desejam fluxos de trabalho unificados, insights explicáveis, suporte automatizado ao planejamento e menos ferramentas para gerenciar. Na prática, a IA deixou de ser um recurso e está se tornando o sistema operacional para a tomada de decisões operacionais.

Por que 2026 será o ano em que a IA finalmente dominará a análise de dados?

Se 2025 fosse sobre avanços multimodaisEm 2026, o foco será em algo mais tranquilo, porém de maior impacto: matemática e raciocínio estruturado.

Apesar de todo o progresso, os modelos atuais são ainda não confiável Quando se trata de cálculos complexos, raciocínio estatístico e interpretação precisa de dados, felizmente, há pesquisas em andamento para tornar os modelos mais eficientes em matemática e análise. Quando isso acontecer, desbloqueará os casos de uso subsequentes que estamos aguardando.

As empresas de bens de consumo embalados (CPGs) verão isso aplicado por meio de:

• Previsão automatizada em que podem confiar – Sistemas que geram previsões de volume semanais e promocionais para cada combinação de SKU e varejista, com intervalos de confiança claros e a capacidade de rastrear exatamente quais fatores influenciaram o número.
• Modelagem de cenários de margem em tempo real – Ferramentas que permitem que as áreas de receita, vendas e finanças vejam instantaneamente como as mudanças de preço, percentual de desconto ou gastos do varejista impactam a margem bruta e o retorno sobre o investimento (ROI) comercial antes que um plano seja aprovado.
• Análises simples sobre a elasticidade da promoção. – explicações como “um desconto 10% maior nesta loja provavelmente gerará um aumento de volume de 6 a 8%, mas apenas um aumento de margem de 2 a 3%”, em vez de coeficientes opacos.
• Otimização para planos comerciais, restrições de fornecimento e variabilidade do varejista. – recomendações que levam em conta promoções sobrepostas, espaço nas prateleiras, estoque limitado e as regras de cada varejista, para que as equipes vejam o melhor plano viável, e não apenas o teórico.
• Recomendações prescritivas que sejam de fato confiáveis. – Classificamos os calendários promocionais “próximos ideais”, as alterações de preços e as mudanças de investimento que as equipes podem aceitar, ajustar ou rejeitar, com justificativas transparentes para cada sugestão.

Essa inovação não apenas aprimorará a IA; ela ajudará as organizações a reformular decisões de negócios essenciais, tornando visíveis, testáveis ​​e replicáveis ​​as complexas compensações financeiras e promocionais em um único ambiente de planejamento.

Operações com IA se tornam comuns: todos os departamentos agora são departamentos de IA.

Durante anos, "AI Ops" foi mais uma palavra da moda do que uma prática. Em 2025, tornou-se algo comum não porque as empresas de repente passaram a se importar com a sigla, mas porque as ferramentas melhoraram tanto que todos os departamentos encontraram casos de uso eficazes.

A maioria das agências já possui aplicações de IA válidas implementadas em todos os setores de sua força de trabalho.

As equipes de Sucesso do Cliente estão usando IA para propor soluções para chamados. Os profissionais de marketing estão usando IA para análise da concorrência e rascunhos iniciais de textos publicitários. As equipes de vendas usam IA para gerar mensagens de prospecção e pesquisas.

Empresas que escalam IA generativa irão Aumentar a produtividade em todas as áreas.A IA não vai substituir esses empregos essenciais; ela vai aprimorá-los.

O que isso significa para o planejamento comercial: Humanos + IA, e não Humanos vs. IA

Uma das aplicações mais claras dessas inovações é o planejamento comercial no setor de bens de consumo embalados (CPG), uma área historicamente limitada por sua própria complexidade.

As equipes possuem amplo conhecimento tácito sobre seus negócios, mas o que lhes falta é tempo e dados unificados. É por isso que investir em plataformas de Gestão de Promoção Comercial (TPM) ou Otimização de Promoção Comercial (TPO) com inteligência artificial integrada, capazes de analisar dados fragmentados, gerar opções automaticamente e incorporar recomendações explicáveis, tornou-se um pré-requisito para um planejamento comercial competitivo.

A automação deve gerar opções, e os humanos devem tomar as decisões finais. Na prática, isso significa usar ferramentas de planejamento comercial com inteligência artificial para:

• Execute milhares de cenários promocionais e de margem em minutos.
• Elasticidade de promoção de superfície e restrições de oferta em linguagem simples, e
• Fornecer recomendações de planejamento prescritivas que as equipes de receita, vendas e finanças possam revisar e aprimorar em conjunto.

Independentemente do tamanho da empresa, não existe uma fórmula matemática ou estatística única para criar os melhores planos promocionais, pois milhares de fatores podem influenciar o resultado de uma promoção, desde a magnitude e o momento do desconto até as regras do varejista, a atividade da concorrência e as restrições de fornecimento. A IA preenche essa lacuna para atender às necessidades específicas de cada promoção. Ainda assim, os humanos precisam definir o objetivo, gerenciar os relacionamentos e validar as premissas da IA, pois somente eles podem fornecer a lógica de negócios que a IA não consegue. Para a maioria das empresas de bens de consumo, o próximo passo prático é abandonar as planilhas legadas e as soluções pontuais e padronizar o planejamento comercial em um sistema TPM/TPO nativo de IA que possa se integrar às fontes de dados e fluxos de trabalho existentes.

Esse processo permite que o planejamento comercial se torne um esforço colaborativo, não substituindo o julgamento pela automação, mas expandindo o alcance da automação. As organizações que se destacarem serão aquelas que tratarem o planejamento comercial com IA como infraestrutura essencial, e não como um experimento: colocando uma plataforma nativa de IA nas mãos de cada gerente de contas e de crescimento de receita e tornando a revisão humana, a supervisão e os ciclos de aprendizado uma parte padrão do processo de planejamento.

Construindo confiança nas decisões da IA: a explicabilidade é tudo.

O maior desafio na implementação da IA ​​para decisões de alto risco, sejam elas comerciais ou de qualquer outra natureza, é a confiança. Não uma confiança cega, mas uma confiança justificada.

Ao projetar recursos de IA, os desenvolvedores precisam perguntar diretamente aos usuários quais pré-requisitos devem ser atendidos para que confiem nos resultados da IA. As respostas podem variar desde pontuações de confiança e resumos de tendências até etapas de raciocínio e restrições explícitas do modelo.

Bons produtos de IA não escondem seu raciocínio dos usuários. Eles o tornam transparente.

A explicabilidade definirá os vencedores na próxima era da IA ​​empresarial, pois, sem ela, nenhuma organização transformará insights em ação.

A mentalidade de liderança necessária para 2026: primeiro a exploração, depois a definição.

A exploração da IA ​​de cima para baixo será essencial no próximo ano. Os líderes não podem implementar ferramentas práticas de IA sem usá-las pessoalmente e entender como funcionam. Se o líder não entender ou não usar as ferramentas, será impossível impulsionar a adoção.

Para que a IA tenha sucesso, também é necessário cultivar uma cultura de experimentação. Teste diferentes usos dos programas e compartilhe os melhores casos de uso com as equipes. Compartilhe vídeos que mostrem como usar essas ferramentas de maneiras inovadoras para que outros possam aprender e sejam incentivados a fazer o mesmo.

É crucial demonstrar o valor imediato das funcionalidades da IA ​​para as operações diárias internas. As equipes não explorarão as ferramentas se não souberem o que elas podem fazer. É muito mais fácil continuar operando como antes se não perceberem os benefícios.

O que vem a seguir: Plataformas nativas de IA irão redefinir a forma como o setor de bens de consumo opera.

Olhando para o futuro, muitas coisas que estão por vir em 2026 irão remodelar as operações de bens de consumo embalados, incluindo avanços de plataforma em matemática e resolução de problemas, consolidação acelerada de plataformas e explicabilidade e confiança no cerne das integrações de IA.

A transformação mais significativa, no entanto, é conceitual. A inteligência deixará de ser algo que o software possui; ela será a essência do software. E as marcas que prosperarão não serão aquelas que substituem o julgamento humano pela automação, mas sim aquelas que utilizam a IA para aprimorá-lo. O futuro da tomada de decisões no setor de bens de consumo não reside na IA ou nos humanos, mas sim em ambos, operando em sincronia.