Por Vinicius de Moraes, gerente e especialista em Retail Media de Wap
H\u00e1 pouco tempo, falar sobre intelig\u00eancia artificial no varejo significava imaginar grandes projetos, estruturas complexas e investimentos altos. Hoje, a realidade \u00e9 outra, pois a IA j\u00e1 est\u00e1 presente nas decis\u00f5es que precisam ser tomadas diariamente e na capacidade de transformar grandes volumes de dados em a\u00e7\u00f5es concretas.<\/p>\n\n\n\n
Na WAP, observamos que essa transforma\u00e7\u00e3o est\u00e1 acontecendo de forma pr\u00e1tica, e a intelig\u00eancia artificial se tornou parte da opera\u00e7\u00e3o, conectando dados, contexto, decis\u00e3o e a\u00e7\u00e3o em tempo real. O objetivo n\u00e3o \u00e9 simplesmente ter mais informa\u00e7\u00e3o, mas conseguir tomar melhores decis\u00f5es na velocidade em que o mercado acontece. O desafio n\u00e3o \u00e9 apenas acompanhar esses indicadores, mas sim conseguir cruz\u00e1-los e entender o que eles significam naquele determinado momento. \u00c9 justamente a\u00ed que entra a IA.<\/p>\n\n\n\n Estruturamos uma l\u00f3gica em que diferentes sinais s\u00e3o analisados em conjunto para gerar recomenda\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio. Em vez de olhar para um dashboard e interpretar os n\u00fameros manualmente, a intelig\u00eancia operacional ajuda a transformar esses dados em perguntas mais objetivas: h\u00e1 uma oportunidade a ser capturada? \u00c9 preciso proteger um resultado? Devemos realocar investimento? Existe algum problema de cat\u00e1logo que est\u00e1 prejudicando a performance? Essa mudan\u00e7a parece simples, mas representa uma transforma\u00e7\u00e3o importante na forma de operar.<\/p>\n\n\n\n Come\u00e7ar pequeno, evoluir r\u00e1pido e escalar<\/strong> Em um est\u00e1gio mais avan\u00e7ado, a IA passa a cruzar m\u00faltiplas vari\u00e1veis, antecipar oportunidades, recomendar a\u00e7\u00f5es e apoiar a orquestra\u00e7\u00e3o das decis\u00f5es. Essa evolu\u00e7\u00e3o \u00e9 importante porque mostra que intelig\u00eancia artificial n\u00e3o precisa ser encarada como um projeto isolado. Ela pode ser incorporada progressivamente \u00e0 rotina da empresa, acompanhando a maturidade da opera\u00e7\u00e3o. Se a an\u00e1lise acontece somente depois que o per\u00edodo terminou, a empresa consegue entender o que aconteceu, mas pode ter perdido a oportunidade de agir enquanto aquilo estava acontecendo.<\/p>\n\n\n\n A l\u00f3gica \u00e9 conectar diferentes sinais \u2014 como demanda, pre\u00e7o, m\u00eddia, estoque, cat\u00e1logo e concorr\u00eancia \u2014 a um contexto analisado pela IA. A partir disso, o sistema pode apoiar recomenda\u00e7\u00f5es como capturar uma oportunidade, proteger um resultado, realocar investimento ou corrigir um problema de cat\u00e1logo. A diferen\u00e7a est\u00e1 justamente em n\u00e3o querer apenas saber o que est\u00e1 acontecendo, e sim transformar a informa\u00e7\u00e3o em a\u00e7\u00e3o. Esses n\u00fameros mostram a dimens\u00e3o e a velocidade dos sinais que uma opera\u00e7\u00e3o de grande escala precisa interpretar. Quanto maior o volume, maior tamb\u00e9m \u00e9 a quantidade de decis\u00f5es poss\u00edveis \u2014 e maior a necessidade de ferramentas capazes de identificar padr\u00f5es e oportunidades rapidamente.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 nesse cen\u00e1rio que Retail Media e intelig\u00eancia artificial se encontram.<\/p>\n\n\n\n Retail Media al\u00e9m da m\u00eddia<\/strong> \u00c9 poss\u00edvel criar uma vis\u00e3o integrada para entender qual an\u00fancio performou melhor, porque determinada oportunidade apareceu e qual \u00e9 a melhor a\u00e7\u00e3o a partir dela.<\/p>\n\n\n\n A IA acelera a capacidade de interpretar o cen\u00e1rio, mas a estrat\u00e9gia define para onde queremos ir. Essa combina\u00e7\u00e3o \u00e9 especialmente relevante em um mercado em que as condi\u00e7\u00f5es mudam constantemente.<\/p>\n\n\n\n Na WAP, nossa vis\u00e3o \u00e9 que a tecnologia deve funcionar como uma camada de intelig\u00eancia que potencializa as pessoas e os processos. Estamos construindo essa jornada com aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas, evoluindo a capacidade de an\u00e1lise para escalar uma intelig\u00eancia capaz de cruzar vari\u00e1veis, antecipar oportunidades e recomendar a\u00e7\u00f5es. E no varejo uma informa\u00e7\u00e3o s\u00f3 gera valor quando consegue chegar \u00e0 decis\u00e3o no momento certo.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial n\u00e3o est\u00e1 apenas nos ajudando a enxergar mais dados. Est\u00e1 nos ajudando a transformar dados em decis\u00f5es \u2014 e decis\u00f5es em resultados, em tempo real.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Por Vinicius de Moraes, gerente e especialista em Retail Media de WapH\u00e1 pouco tempo, falar sobre intelig\u00eancia artificial no varejo significava imaginar…<\/p>\n","protected":false},"author":42,"featured_media":87233,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_ppma_block_editor_authors":"{\"authors\":[13241],\"author_categories\":{\"13241\":\"1\"},\"fallback_author_user\":\"32\",\"ppma_author_box_select\":\"\",\"selected_authors\":[{\"id\":13241,\"display_name\":\"Reda\u00e7\u00e3o\",\"is_guest\":0,\"category_id\":\"1\"}]}"},"categories":[1970],"tags":[],"ppma_author":[13241],"class_list":["post-87232","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-tecnologia"],"yoast_head":"\n
<\/strong>Em um ambiente de e-commerce e Retail Media, existem in\u00fameros sinais acontecendo simultaneamente, como demanda, pre\u00e7o, campanhas, estoque, cat\u00e1logo e movimentos da concorr\u00eancia que s\u00e3o vari\u00e1veis que podem mudar rapidamente e impactar diretamente o desempenho de um produto.<\/p>\n\n\n\n
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<\/strong>Uma das principais li\u00e7\u00f5es que temos aprendido nesse processo \u00e9 que n\u00e3o \u00e9 preciso come\u00e7ar grande para construir uma opera\u00e7\u00e3o orientada por IA. O primeiro est\u00e1gio \u00e9 identificar aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas e de impacto direto: criar an\u00fancios e conte\u00fados, analisar performance, resumir dados e encontrar oportunidades. A partir da\u00ed, a tecnologia passa a apoiar decis\u00f5es cada vez mais sofisticadas, como recomendar or\u00e7amento, identificar problemas de cat\u00e1logo, priorizar produtos e encontrar oportunidades relacionadas a estoque e pre\u00e7o.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>No varejo digital, velocidade \u00e9 uma vari\u00e1vel estrat\u00e9gica. Uma oportunidade de venda pode surgir porque determinado produto ganhou demanda. Ao mesmo tempo, o pre\u00e7o de um concorrente pode mudar, uma campanha pode aumentar a procura ou o estoque de determinado SKU pode exigir uma nova estrat\u00e9gia.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Os resultados dessa estrat\u00e9gia ajudam a dimensionar a escala da opera\u00e7\u00e3o. No Mercado Livre, a WAP chegou \u00e0 marca de um produto vendido a cada 11 segundos. Em outro indicador apresentado pela companhia, o crescimento YoY registrado foi de +70% em maio de 2026, enquanto o market share em Air Fryer em um dos recortes analisados apresentou crescimento de +27%.<\/p>\n\n\n\n
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<\/strong>Quando falamos em Retail Media, pensamos em m\u00eddia, an\u00fancios e investimento, mas existe uma camada mais ampla nessa transforma\u00e7\u00e3o. A intelig\u00eancia artificial pode ajudar a entender onde colocar uma verba de m\u00eddia, contribuir para identificar um problema de pre\u00e7o, apontar um SKU priorit\u00e1rio, encontrar uma oportunidade de estoque ou sinalizar uma inconsist\u00eancia no cat\u00e1logo.<\/p>\n\n\n\n