A InHouse Market, startup que fornece tecnologia para minimercados autônomos, tem ampliado o uso de inteligência artificial para otimizar operações e reduzir perdas. Segundo o co-CEO e cofundador da empresa, Leonardo de Ana, a principal aposta é uma IA generativa que permite aos licenciados acessar informações estratégicas por meio de perguntas simples. A companhia também investiu em soluções de visão computacional que monitoram a jornada do cliente em tempo real. Olhando para o futuro, a InHouse Market também projeta avanços em algoritmos capazes de prever demanda, ajustar preços e personalizar ofertas, em um movimento que, segundo ele, tende a transformar a IA no “sistema operacional” do varejo.
Se a IA nivela o jogo para pequenos varejistas, o que ainda vai diferenciar quem ganha de quem perde?
A IA nivela o jogo porque democratiza o acesso a dados que antes eram privilégio apenas das grandes redes corporativas. Com o modelo SaaS (software como serviço), o pequeno varejista passa a ter na palma da mão a mesma inteligência de um gigante. Mas, se a IA está se tornando o próprio “sistema operacional” do varejo, o que diferencia quem ganha de quem perde não é a ferramenta em si, é o foco no problema de negócio.
Aqui estão os pontos que separam os vencedores, na minha visão:
– Quem ganha é quem usa a tecnologia para trazer resultado real e mensurável, seja reduzindo perdas, aumentando o ticket médio ou economizando o tempo do consumidor Se a IA não responde a essas questões, ela é apenas distração tecnológica. Quem adota tecnologia só para “parecer moderno” sem processos que a sustentem, acaba perdendo.
– Execução sobre a perfeição: No varejo, feito é melhor que perfeito. Eu defendo que é melhor fazer algo funcional, mas não perfeito, logo de cara, testar na prática e ir ajustando, do que ficar meses travado no mundo das ideias. A IA acelera decisões, mas a vitória é de quem tem agilidade para implementar, falhar rápido de forma monitorada e melhorar continuamente.
– Gestão Ativa vs. Investimento Passivo: Tem gente que acha que mercado autônomo é igual a um CDI, onde você coloca o dinheiro e senta para esperar o rendimento. Não é um negócio passivo. A tecnologia é a “vigia” que não dorme, mas ela não substitui a mão do dono. Ganha quem usa os dados da IA para uma gestão ativa do controle de perdas e acompanhando os indicadores de perto.
– A IA precisa ser invisível: Se a tecnologia torna o processo de compra mais difícil ou burocrático para o cliente, ela fracassou. O diferencial vencedor é usar a visão computacional e os dados para garantir conveniência absoluta, transformando a jornada de compra em algo fluido e hiperpersonalizado, onde a loja reconhece o cliente e oferece exatamente o que ele precisa naquele micro-momento.
No fim das contas, a tecnologia é o meio, mas o diferencial competitivo continua sendo a capacidade de execução e o objetivo em resolver a dor do cliente.
Se a IA já consegue prever comportamento e influenciar decisões em tempo real, até que ponto o varejo do futuro ainda será “livre escolha”, e quando passa a ser uma experiência guiada por algoritmos?
Essa é uma provocação excelente e toca exatamente no que eu acredito para os próximos cinco anos: o varejo vai deixar de ser reativo para ser antecipatório. Na minha visão, a “livre escolha” não acaba, mas ela é otimizada para eliminar o ruído e a perda de tempo.
O varejo do futuro não espera o cliente entrar na loja, a IA vai ser o próprio sistema operacional do negócio. Com algoritmos de deep learning e análise preditiva, o estoque vai se mover para perto de você antes mesmo de a sua necessidade de compra se manifestar de forma consciente. Isso não tira sua liberdade, entrega conveniência absoluta.
A grande virada pra isso é a hiperpersonalização. Hoje, mais de 78% dos consumidores já preferem ofertas personalizadas porque sentem que a experiência foi pensada para eles. Imagine entrar na loja, ser reconhecido por visão computacional e já receber uma oferta em tempo real daquela cerveja que você sempre compra na quarta-feira de futebol, junto com um amendoim que combina.
No fim das contas, você continua escolhendo, mas a experiência é tão fluida e próxima da sua necessidade que o algoritmo vira o seu maior aliado na rotina.
Quais novas métricas de sucesso o varejo precisa adotar em um cenário orientado por IA, além de vendas e margem?
Os KPIs (Indicadores-Chave de Desempenho) que realmente importam nesse novo varejo são os que impactam direto o resultado. O primeiro é a redução de perdas. No modelo autônomo, isso é questão de sobrevivência. Antes, podia chegar a 5% ou 6%; hoje, com monitoramento inteligente, o objetivo é caminhar para perda zero, porque cada ponto economizado vai direto para o lucro.
Depois, ticket médio e eficiência de cross-sell. Se a IA consegue sugerir o produto certo e aumentar o valor da compra, ela está funcionando. Também olho muito para recorrência. No varejo de proximidade, o sucesso é quando o cliente incorpora a loja na rotina, não quando compra uma vez só.
Tem ainda o CAC, que muita gente esquece no físico. A gente precisa entender quanto custa trazer esse cliente para o app ou para o autoatendimento, e a IA tem que ajudar a reduzir isso com comunicação mais assertiva.
Outro ponto é a economia de tempo do consumidor. Se ele resolve tudo em dois ou três minutos, sem fricção, você entregou o que realmente importa: conveniência. E a eficiência de monitoramento. A tecnologia precisa filtrar o que é relevante, para que o operador foque só no que realmente exige atenção.
Quais são as novidades que a InHouse Market pretende apresentar ao mercado de IA?
R: Como já ativas, a nossa principal ferramenta em operação é a LIA, nossa IA generativa, que permite ao licenciado fazer perguntas simples sobre a operação e materiais e receber respostas estratégicas, democratizando o acesso à inteligência de dados. Também avançamos no SHOPPBUD Monitor, com visão computacional que acompanha toda a jornada do cliente, classifica riscos em tempo real e reduz o esforço de monitoramento, com o objetivo de chegar a perdas próximas de zero.
No futuro, pretendemos explorar ainda mais algoritmos que preveem demanda, otimizam estoque e ajustam preços de forma dinâmica. Tudo isso conectado a uma hiperpersonalização em tempo real, com ofertas baseadas no comportamento de cada cliente, que se baseia em idade, rotina, construção familiar, local de moradia e etc.
