Resumo Executivo

Samia Claudilene do Nascimento; Pablo Henrique Paschoal Capucho

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

O objetivo desta pesquisa é analisar os impactos da Inteligência Artificial na transformação digital do varejo, considerando a percepção de colaboradores e gestores sobre seus efeitos na inovação, eficiência operacional, competitividade e personalização do relacionamento com clientes. O avanço das tecnologias digitais impulsionou uma reconfiguração nos modelos de negócios, tornando a transformação digital um imperativo estratégico. Este processo exige uma reestruturação cultural, operacional e estratégica para otimizar processos e gerar valor (Westerman et al., 2014). Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) emerge como uma tecnologia disruptiva, por sua capacidade de processar vastos volumes de dados para gerar insights acionáveis em tempo real, redefinindo a competitividade.

A aplicação da IA no varejo concentra-se na personalização da experiência do consumidor. Ferramentas baseadas em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e análise preditiva permitem que empresas ofereçam recomendações de produtos individualizadas, automatizem interações com chatbots e antecipem comportamentos de consumo com alta precisão (Davenport e Ronanki, 2018). Essa customização em massa eleva a satisfação e a lealdade dos clientes, além de gerar ganhos operacionais e otimização de custos, fatores cruciais em um mercado competitivo (PwC, 2021). A personalização avançada transforma a relação transacional em um diálogo contínuo e contextualizado.

Estudos de mercado confirmam o impacto financeiro dessa estratégia. Organizações que implementam personalização em escala com IA registram aumentos de receita entre 10% e 20% anualmente (McKinsey & Company, 2022). Essa vantagem é construída sobre a capacidade de criar jornadas de compra mais fluidas e alinhadas às expectativas individuais. Ferramentas como reconhecimento facial em lojas físicas, assistentes virtuais em e-commerce e sistemas de recomendação dinâmica são exemplos de como a tecnologia cria experiências memoráveis e fortalece o vínculo emocional entre a marca e seu público.

Contudo, a adoção da IA no varejo é complexa e vai além da aquisição de tecnologia. A implementação bem-sucedida depende da compreensão de suas implicações organizacionais, éticas e culturais. A coleta e análise de dados sensíveis dos consumidores levantam debates sobre privacidade e uso ético da informação, exigindo uma governança de dados robusta e em conformidade com regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Além disso, a capacitação das equipes e a adaptação dos processos internos para absorver os insights da IA são desafios centrais para o sucesso da transformação digital (Brynjolfsson & McAfee, 2017).

Este estudo investiga como a implementação de soluções de IA no varejo contribui para a personalização da experiência do cliente, analisando os desdobramentos em inovação, redução de custos e competitividade. A pesquisa busca preencher uma lacuna ao examinar o fenômeno a partir de uma perspectiva interna, capturando as percepções de colaboradores e gestores que vivenciam diretamente os efeitos dessa transição, oferecendo uma visão aprofundada dos benefícios e desafios do processo.

A pesquisa foi estruturada como um estudo de caso aplicado em uma empresa de médio porte do setor varejista em Fortaleza, Ceará, que opera em canais físicos e digitais. A metodologia foi escolhida para aprofundar o entendimento do fenômeno em seu contexto real. Para garantir a robustez dos achados, adotou-se uma abordagem mista, combinando técnicas quantitativas e qualitativas. Conforme Creswell e Plano Clark (2018), a triangulação de métodos favorece a validação dos resultados e proporciona uma compreensão mais completa do objeto de estudo.

A coleta de dados primários ocorreu em duas fases. A primeira, quantitativa, foi realizada entre março e abril de 2024, com a aplicação de 50 questionários estruturados. Os instrumentos utilizaram escalas do tipo Likert de cinco pontos, de “discordo totalmente” a “concordo totalmente”. O público-alvo foi composto por colaboradores das áreas de atendimento, marketing, operações e tecnologia. O objetivo foi mensurar a percepção dos funcionários sobre os efeitos da IA na personalização, inovação, eficiência e competitividade.

A segunda fase, qualitativa, ocorreu em maio de 2024 e envolveu entrevistas semiestruturadas com três gestores de nível estratégico. Os participantes foram selecionados por amostragem intencional, priorizando indivíduos com envolvimento direto no planejamento e execução de projetos de transformação digital. O roteiro da entrevista foi projetado para coletar informações aprofundadas sobre os resultados estratégicos percebidos com a IA, bem como os desafios culturais, técnicos e éticos enfrentados. Essa abordagem permitiu capturar as narrativas dos líderes, complementando os dados numéricos.

Os dados quantitativos foram analisados com Microsoft Excel e Google Sheets, utilizando estatística descritiva para calcular médias, frequências e percentuais, identificando tendências nas percepções dos colaboradores. Para os dados qualitativos, as entrevistas foram gravadas, transcritas e submetidas à análise de conteúdo temática, seguindo a metodologia de Bardin (2011). Este processo envolveu pré-análise, exploração do material e interpretação, resultando na identificação de categorias emergentes. Todas as etapas respeitaram princípios éticos, garantindo o anonimato da empresa e dos participantes.

A análise dos 50 questionários revela uma percepção predominantemente positiva dos colaboradores sobre a adoção da IA. Os resultados foram agrupados em cinco eixos: Inovação e Cultura Digital, Eficiência e Redução de Custos, Competitividade, Personalização do Cliente e Avaliação Geral. O eixo de Eficiência e Redução de Custos obteve a maior média (3,94), indicando que os funcionários reconhecem os ganhos operacionais da tecnologia, alinhado à literatura que aponta a automação como ferramenta para otimizar recursos (Madureira, 2024). O eixo de Inovação e Cultura Digital apresentou média de 3,83, sugerindo que a IA é vista como um catalisador para novas práticas, fomentando um ambiente adaptativo, o que corrobora a visão de que a transformação digital depende de uma cultura de experimentação (Ranieri, 2025).

Os eixos de Competitividade e Personalização do Cliente registraram médias idênticas (3,79), demonstrando que os colaboradores percebem a IA como estratégica para a diferenciação no mercado e para o relacionamento com o consumidor. A capacidade de usar dados para antecipar tendências é vista como uma vantagem competitiva (Busnelo, 2024), enquanto a oferta de experiências individualizadas aumenta o engajamento, confirmando o impacto positivo da personalização na receita (McKinsey & Company, 2022). Por fim, o eixo de Avaliação Geral, embora positivo, teve a menor média (3,62). Este dado sugere cautela ou desafios residuais, possivelmente relacionados à adaptação cultural e à necessidade de capacitação, como alertam Brynjolfsson e McAfee (2017).

A distribuição percentual das respostas oferece insights adicionais. Na afirmação “A utilização de IA contribuiu para redução de falhas e retrabalhos”, 70% dos respondentes concordaram (36% parcialmente, 34% totalmente). Da mesma forma, 68% concordaram que a IA melhora a tomada de decisões com base em dados, confirmando que os impactos positivos na eficiência são amplamente reconhecidos. No entanto, em itens sobre cultura organizacional, a dispersão foi maior. Na questão “A cultura organizacional estimula o uso de tecnologias digitais”, 26% dos colaboradores discordaram, indicando que a transformação cultural não é homogênea, um desafio recorrente em processos de digitalização (Carvalho, 2024).

As entrevistas com os três gestores aprofundaram os achados quantitativos. A análise de conteúdo revelou que, para a liderança, a IA é um pilar da estratégia de longo prazo. Os gestores foram unânimes ao destacar que ferramentas como chatbots e sistemas de recomendação não apenas otimizaram processos, mas transformaram a cultura. Um entrevistado afirmou: “a maior mudança não foi apenas nos processos, mas na forma como os colaboradores passaram a enxergar a inovação como parte do trabalho diário”. Em relação à eficiência, relataram ganhos como a redução no tempo de espera para atendimento, liberando a equipe para casos de maior valor.

No que tange à competitividade, os líderes destacaram que a análise preditiva permitiu um posicionamento mais assertivo frente à concorrência. A personalização foi enfatizada, com relatos de que a customização de ofertas aumentou os índices de fidelização. Um gestor exemplificou: “Antes fazíamos promoções genéricas; hoje conseguimos sugerir produtos que realmente fazem sentido para cada cliente, e isso tem aumentado o nível de fidelização”. Este depoimento alinha-se à literatura que conecta personalização ao fortalecimento de laços com a marca (Figueiredo, 2024). Os gestores também reconheceram desafios como a resistência cultural, a dificuldade de integrar sistemas legados e as preocupações com a privacidade de dados e a conformidade com a LGPD.

A triangulação dos dados revela convergências e divergências. A principal convergência é o reconhecimento dos benefícios da IA em eficiência e personalização. Colaboradores e gestores concordam que a tecnologia otimiza processos e melhora a experiência do cliente. Os dados dos questionários são validados pelas narrativas dos gestores, que fornecem exemplos concretos de como esses ganhos se materializam. Essa sinergia reforça que a IA já gera valor perceptível no negócio.

A principal divergência está na avaliação geral e na percepção dos desafios. Enquanto os gestores demonstram otimismo, vendo a IA como um motor para o futuro, os colaboradores apresentam uma visão mais cautelosa, refletida na menor média do eixo de Avaliação Geral. Essa diferença sugere uma lacuna entre a visão estratégica e a experiência operacional. Os desafios mencionados pelos gestores, como resistência cultural e necessidade de capacitação, ajudam a explicar essa cautela. Fica evidente que, embora os benefícios tecnológicos sejam claros, as barreiras humanas e organizacionais ainda são um obstáculo para a plena aceitação da IA.

Outro ponto de tensão que emergiu com mais força nas entrevistas foi a dimensão ética e a privacidade dos dados. Os gestores demonstraram consciência dos riscos associados ao “capitalismo de vigilância” (Zuboff, 2019) e da importância da conformidade regulatória como diferencial (Martin, Borah & Palmatier, 2017). Essa preocupação, menos explícita nas respostas quantitativas, revela a complexidade da governança de dados e a necessidade de equilibrar inovação com responsabilidade. A análise integrada confirma que a adoção da IA no varejo envolve uma profunda transformação estrutural, cultural e estratégica, cujos benefícios são inegáveis, mas cuja sustentabilidade depende da gestão dos desafios humanos e éticos.

Este estudo demonstrou, por meio de uma abordagem mista, os múltiplos impactos da IA na transformação digital de uma empresa varejista. A integração de dados validou que a IA atua como vetor para inovação, eficiência, competitividade e personalização da experiência do cliente. Academicamente, a pesquisa contribui ao aplicar a triangulação de métodos para analisar o fenômeno, oferecendo uma visão que equilibra tendências estatísticas com percepções aprofundadas. Na prática, os resultados fornecem subsídios para gestores do varejo, destacando os benefícios da tecnologia e alertando para os desafios culturais, técnicos e éticos. Os achados confirmam que os maiores ganhos percebidos pelos colaboradores estão na otimização de processos, enquanto a liderança valoriza a IA por sua capacidade de gerar diferenciação e fidelizar clientes.

O estudo possui limitações, como ser um estudo de caso único, o que restringe a generalização dos resultados. Futuras pesquisas poderiam incluir múltiplas organizações para permitir análises comparativas. Outra limitação é o recorte temporal; sendo a transformação digital um processo dinâmico, as percepções captadas refletem um momento específico. Recomenda-se a realização de estudos longitudinais para acompanhar a evolução dos impactos da IA. Sugere-se também que futuras investigações incorporem métricas objetivas de desempenho, como indicadores de vendas e satisfação do cliente, para correlacionar a percepção dos stakeholders com os resultados de mercado. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a adoção da Inteligência Artificial no varejo gera impactos positivos em eficiência, inovação e personalização, mas sua consolidação depende de investimentos contínuos em capacitação, governança ética e gestão cultural para que o potencial tecnológico se converta em vantagem competitiva de longo prazo.

Referências:
ALMEIDA BOTASSIM, G. de; MAFRO, G. R. Transformações tecnológicas e os impactos das mudanças no mercado financeiro: o caso dos bancos digitais. Revista Eletrônica Acervo Saúde, Ciências e Educação, 2024.
BARDIN, Laurence. Análise de conteúdo. São Paulo: Edições 70, 2011.
BRYNJOLFSSON, Erik; MCAFEE, Andrew. Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. New York: W. W. Norton & Company, 2017.
BUSNELO, M. R. Artefato de inteligência artificial generativa para personalização da estratégia Omnichannel no varejo. 2024.
CARVALHO, A. L. Capacidades dinâmicas de marketing com IA (CDMIA): uma proposta de framework conceitual. 2024.
CRESWELL, John W.; PLANO CLARK, Vicki L. Designing and conducting mixed methods research. 3. ed. Thousand Oaks: Sage Publications, 2018.
DAVENPORT, Thomas H.; RONANKI, Rajeev. Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review, Jan.–Feb. 2018.
FIGUEIREDO, L. F. D. Os efeitos da inteligência artificial na experiência e no relacionamento do cliente em supermercados do Brasil. 2024.
MARTIN, Kelly D.; BORAH, Abhishek; PALMATIER, Robert W. Data Privacy: Effects on Customer and Firm Performance. Journal of Marketing, v. 81, n. 1, p. 36-58, 2017.
MADUREIRA, Paulo Sérgio Cesar de. A transformação digital do pequeno varejo alimentar. 2024. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo.
MCKINSEY & COMPANY. The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying. 2022.
PWC – PRICEWATERHOUSECOOPERS. AI Predictions 2021: Confidence in AI grows. 2021.
RANIERI, C. L. B. Micro e pequenas empresas sob a ótica de competências críticas na era digital: tendências no uso da informação, da mídia e das ferramentas de inteligência artificial. 2025.
WESTERMAN, George; BONNET, Didier; MCAFEE, Andrew. Leading Digital: Turning Technology into Business Transformation. Boston: Harvard Business Review Press, 2024.
ZUBOFF, Shoshana. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. New York: PublicAffairs, 2019.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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