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Varejo aposta em IA para prever e evitar perdas

Uso de dados e modelos preditivos conecta estoque, preço e logística, aumentando eficiência e protegendo margens

Por: Redação Fonte: Agência Dino
24/04/2026 às 17h14

A prevenção de perdas no varejo deixou de ser sinônimo de controle de furtos e inventários. Em um cenário de margens comprimidas, juros elevados e comportamento de consumo cada vez mais imprevisível, proteger resultados passou a depender da capacidade de antecipar movimentos de demanda.

A prevenção de perdas tornou-se um dos pilares da competitividade do setor varejista brasileiro, de acordo com a Pesquisa Abrappe de Perdas no Varejo Brasileiro 2025, realizada pela KPMG e pela Associação Brasileira de Prevenção de Perdas (Abrappe). O estudo mostra que o índice médio de perdas caiu de 1,57% no ano anterior para 1,51% em 2024, o que representa uma redução de 3,82% em termos percentuais. Ainda assim, o prejuízo total cresceu, atingindo R$ 36,5 bilhões.

"Hoje, prevenir perdas não é apenas evitar rupturas ou desperdícios, mas entender o comportamento do consumidor antes que ele se traduza em impacto financeiro", afirma Clóvis Souza, CEO da Giuliana Flores.

É nesse contexto que a inteligência artificial (IA) se consolida como eixo estratégico, conectando estoque, precificação, mídia e experiência do cliente a partir da leitura em tempo real do comportamento. A mudança de lógica é impulsionada por transformações na jornada de compra. Segundo a Global Consumer Insights Survey, da PwC, oito em cada dez brasileiros pesquisam produtos antes de comprar, percentual superior à média global. Essa jornada fragmentada, que passa por redes sociais, marketplaces, buscadores e lojas físicas, amplia o custo de aquisição, reduz a previsibilidade de conversão e pressiona a eficiência operacional.

"Quando o consumidor transita entre canais e decide cada vez mais próximo da compra, a previsibilidade diminui e o risco operacional aumenta", explica Clóvis Souza.

Modelos tradicionais de planejamento, baseados principalmente em histórico e sazonalidade, tornam-se insuficientes diante de um consumidor que alterna marcas com rapidez e responde a estímulos personalizados. "A inteligência artificial altera esse ciclo ao transformar sinais dispersos em decisões integradas", ressalta.

Com análise preditiva, é possível identificar padrões de navegação, sensibilidade a frete, comportamento de busca regional e variações de demanda quase em tempo real. "Se há aumento consistente nas buscas por um item em determinada região, sistemas podem recomendar o rebalanceamento de estoque, ajustar campanhas de mídia e recalibrar preços conforme margem e custo logístico", contextualiza o CEO da Giuliana Flores.

No varejo online de flores e presentes, datas comemorativas seguem concentrando picos relevantes, mas o comportamento do consumidor começa a se formar dias ou semanas antes. A leitura antecipada dessas intenções permite ganhos operacionais relevantes. "É possível identificar sinais de demanda antes do pico e ajustar toda a operação, desde compras com fornecedores até campanhas e logística, reduzindo sobras e evitando rupturas", diz.

A aplicação da IA também avança sobre a precificação dinâmica e a gestão de canais. Em vez de reagir a quedas de venda com descontos generalizados, varejistas passam a ajustar preços com base em elasticidade de demanda, estoque disponível e comportamento regional. A integração entre físico e digital também ganha precisão, com dados sendo usados para personalizar ofertas e reduzir fricções na jornada. "Esse movimento, porém, depende de maturidade digital. Apesar do avanço do uso de IA por consumidores, muitas empresas ainda operam com baixa integração de dados, o que limita o potencial estratégico da tecnologia. A diferença está em usar a IA como ferramenta de decisão, e não apenas como automação. Sem dados integrados e leitura estratégica, o ganho é limitado", avalia Clóvis Souza.

Ao incorporar modelos preditivos, o varejo passa a se adaptar aos padrões de consumo. A prevenção de perdas, nesse cenário, deixa de ser reativa e passa a ser mais estratégica, conectando áreas como logística, marketing, finanças e experiência do cliente.

"Do estoque ao lucro, a vantagem competitiva passa a ser de quem consegue transformar dados em ação antes que a perda aconteça", finaliza.

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