Inteligência Artificial torna-se um elemento chave para o sucesso das marcas através da otimização de processos operacionais
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Inteligência Artificial torna-se um elemento chave para o sucesso das marcas através da otimização de processos operacionais

Por muito tempo, a estratégia para construir uma marca de consumo bem-sucedida baseou-se em três pilares: um produto atraente, uma identidade de marca forte e uma atração de clientes competente. Embora esses princípios básicos permaneçam relevantes, eles não são mais o único fator determinante do sucesso.

Hoje, a luta competitiva ocorre por pequenas fatias da atenção do consumidor, onde as marcas têm apenas alguns segundos para transformar interesse em compra. No entanto, o momento de clicar no botão 'Comprar agora' marca o início de uma segunda fase, mais complexa: garantir entrega rápida, experiência impecável do cliente e resolução fácil de dúvidas e devoluções — são esses momentos que moldam a lealdade.

Em meio a um número infinito de canais e estratégias de marketing em constante mudança, a verdadeira vantagem mudou para a atividade operacional que ocorre após a compra. A inteligência artificial está se transformando rapidamente neste nível intelectual.

A IA vai além de simples chatbots ou geração de conteúdo; ela transforma a maneira como as marcas preveem a demanda, distribuem estoques, coordenam o cumprimento de pedidos, interagem com os clientes e otimizam as operações em tempo real.

Essa mudança ocorre em meio à crescente complexidade do próprio comércio. Os consumidores agora encontram, avaliam e adquirem produtos através de uma complexa rede de pontos de contato — sites das marcas, marketplaces, serviços de entrega rápida, comércio social e lojas físicas — muitas vezes dentro de um único ciclo de compra. Cada compra é sustentada por um sistema complexo de nós de estoque, armazéns, parceiros logísticos e sistemas de interação que devem operar em perfeita sincronia.

Para as marcas, isso significa um enorme volume de dados operacionais. Cada movimentação de mercadoria, interação com o cliente, atualização de pedido, escaneamento no armazém e etapa de entrega tornam-se sinais que influenciam decisões de negócios subsequentes. O simples negócio online rapidamente se transforma em uma rede de decisões interconectadas em tempo real, cada uma delas afetando a experiência do cliente.

Até há alguns anos, marcas e marketplaces funcionavam com base em Sistemas de Registro (Systems of Record) — uma única fonte da verdade operacional, registrando transações e gerenciando estoques. Plataformas SaaS para suporte ao e-commerce os transformaram em Sistemas de Percepção (Systems of Insight) — painéis analíticos em tempo real que permitem aos negócios passar de uma abordagem reativa para a tomada de decisões baseada em dados.

Agora começou a próxima fase dessa evolução. Com base nesses ricos dados e processos tecnologicamente habilitados, os Sistemas de Registro e Percepção tornam-se Sistemas de Inteligência (Systems of Intelligence), onde a IA não apenas analisa informações, mas ativamente sugere recomendações e executa decisões em todas as operações de negócios.

Considere o exemplo de um varejista de moda durante uma liquidação festiva. Milhares de pedidos podem chegar simultaneamente através do site, marketplaces e plataformas de entrega rápida. Em vez de depender de regras manuais ou fluxos de trabalho estáticos, a IA é capaz de avaliar continuamente a disponibilidade de produtos, a capacidade do armazém, os prazos de entrega, o custo de transporte e a localização do cliente, direcionando automaticamente cada pedido pelo caminho de execução mais eficiente. Ela também pode notar que um item de rápida venda está prestes a acabar em uma cidade, enquanto os estoques estão em boas condições em outra, e organizar o reenvio antes que o problema se torne óbvio para o cliente.

Isso é especialmente importante no mundo omnichannel, onde os clientes esperam a disponibilidade de produtos em todos os lugares e por qualquer método de compra. Cumprir essa promessa exige mais do que apenas visibilidade de estoque — exige coordenação constante entre distribuição, orquestração de pedidos, operações de armazém, logística e comunicação com o cliente. A IA garante essa coordenação em escala e velocidade inatingíveis para a tomada de decisões manual.

O próximo marco é a IA Agêntica (Agentic AI). Diferentemente da automação tradicional, que segue cenários predefinidos, a IA Agêntica pode raciocinar sobre múltiplas variáveis, sugerir o melhor próximo curso de ação e executar autonomamente decisões operacionais rotineiras dentro dos limites de negócios estabelecidos. Seja priorizar pedidos de alto valor durante picos de demanda, responder a falhas na cadeia de suprimentos ou identificar gargalos na execução antes que causem problemas, esses sistemas vão além do suporte às decisões humanas e começam a moldá-las ativamente.

Isso marca uma mudança fundamental na abordagem das marcas ao crescimento. A atração de clientes continua sendo crucial, mas o crescimento sustentável depende cada vez mais do que acontece após a geração de demanda. Em vez de aumentar o quadro de funcionários a cada pico de pedidos, as empresas investem em plataformas inteligentes que lhes permitem escalar sem um aumento proporcional na complexidade. O objetivo não é mais apenas processar um maior número de pedidos, mas tomar as melhores decisões operacionais — mais rápido e de forma mais consistente.

Plataformas de suporte ao e-commerce com profunda integração com os dados e processos operacionais das marcas já estão construindo esse futuro. Ferramentas SaaS orientadas por IA deixam de ser apenas software — elas se tornam parceiros operacionais, melhorando continuamente o funcionamento do negócio.

Os líderes de mercado de amanhã podem não ser as marcas com os maiores orçamentos de marketing. Serão aquelas cujas tecnologias lhes permitem trabalhar de forma mais inteligente, adaptar-se mais rapidamente e tomar melhores decisões todos os dias. Sua vantagem competitiva dependerá cada vez mais da inteligência por trás de cada decisão de negócios que tomam.

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Apesar da influência inegável da inteligência artificial (IA) na sociedade moderna, permanece um debate acalorado sobre se seu impacto geral é positivo ou negativo. Há apenas um ou dois anos, a internet foi inundada com imagens geradas por IA, que rapidamente entraram na publicidade corporativa. Pouco depois, redes sociais como o YouTube ficaram repletas de miniaturas geradas por IA — visuais que inicialmente poderiam despertar o interesse do público, mas hoje causam cada vez mais fadiga e ceticismo na audiência.

No entanto, fora dos feeds de consumo das redes sociais, a inteligência artificial possui um potencial significativo para transformar as operações corporativas, desde que seja implementada de forma direcionada. Em uma entrevista exclusiva à IOL, Paul Banting, cofundador da growthguru.ai, analisou a narrativa comum de que a IA se tornou uma ferramenta superestimada que não proporciona o crescimento de produtividade esperado.

Banting afirmou que o problema não é que a IA esteja superestimada, mas sim que ela está sendo avaliada com base em uma promessa incorreta. Ele enfatizou que o aumento de produtividade é real e comprovado por pesquisas. De acordo com dados de uma pesquisa da McKinsey sobre o uso de IA em corporações, 80% dos entrevistados relatam melhoria na produtividade individual, mas apenas 37% afirmam que a IA contribuiu diretamente para o aumento do lucro de sua organização — um indicador que permaneceu praticamente inalterado no último ano.

Portanto, na opinião de Banting, é mais honesto dizer que a IA não está superestimada, mas fundamentalmente mal compreendida. Os líderes acreditam erroneamente que o tempo economizado se transforma automaticamente em crescimento de receita. Na verdade, as empresas precisam direcionar ativamente as horas liberadas pela IA para alcançar oportunidades comerciais tangíveis e de alto retorno.

Embora a maior parte da atenção pública se concentre naturalmente na otimização de processos de trabalho obsoletos, Banting alerta que a eficiência das tarefas não deve se tornar o principal objetivo da empresa. Cerca de 79% dos executivos esperam que a IA garanta um crescimento substancial da receita até 2030, em comparação com 40% atualmente. No entanto, apenas 24% têm uma ideia clara de onde virá essa receita futura. O verdadeiro objetivo, explicou Banting, é usar a IA para identificar lacunas comerciais urgentes e capturar oportunidades de mercado de alto valor antes dos concorrentes.

Foi para superar essa lacuna estratégica que a plataforma Growthguru.ai foi desenvolvida, focada no desenvolvimento de negócios, e não na automação geral de processos de trabalho. Em vez de oferecer um assistente universal único, sua plataforma utiliza agentes de IA especializados, voltados para alavancas comerciais específicas: Perky ajuda parceiros a acessar incentivos, descontos e financiamento conjunto apropriados de fornecedores; Maya desenvolve estratégias de entrada no mercado e iniciativas de marketing conjunto; Alex acompanha os parceiros através de certificações e níveis de fornecedor; e Lexi rastreia atualizações importantes no setor empresarial, como lançamentos críticos da plataforma Microsoft.

No entanto, juntamente com o potencial comercial, existe também um lado mais sombrio — o crime utilizando IA, onde questões de responsabilidade e responsabilidade legal permanecem sem solução. Banting afirma que criminosos que usam IA para fraude financeira devem ser responsabilizados por suas ações, independentemente das ferramentas que utilizam. Contudo, se a IA proprietária ou de terceiros de uma empresa causar danos operacionais ou financeiros, a responsabilidade recai diretamente sobre o negócio que a implementou. A responsabilidade legal não pode ser simplesmente transferida para o fornecedor do modelo. Embora os desenvolvedores de software devam criar arquiteturas seguras e conformes, a escolha da implementação pertence inteiramente à empresa. A BCG confirmou essa conclusão em seu benchmark de IA aplicada.

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A Shopflo declarou que as marcas que operam sob o modelo de comércio direto ao consumidor (D2C) não precisam criar uma equipe interna de especialistas em inteligência artificial para alcançar crescimento e aumentar o reconhecimento da marca.

Como os compradores recorrem cada vez mais a assistentes baseados em IA, como ChatGPT e Claude, para comparar produtos, procurar opções e tomar decisões de compra, surge uma nova questão para as marcas D2C: como permanecerem visíveis em um cenário de comportamento de compra em mudança sem contratar uma equipe de especialistas em IA?

No evento TechSparks 2026, Mihir Shah, diretor de desenvolvimento de negócios na Shopflo by Pine Labs, apresentou duas áreas pelas quais a empresa ajuda as marcas a resolver esse problema: o comércio agêntico (agentic commerce), que conecta catálogos de produtos a superfícies de busca e compra baseadas em IA, e agentes de IA que promovem a melhoria da eficiência operacional e do crescimento dos negócios.

Shah enfatizou: «Você não precisa de uma equipe de IA para lidar com questões de crescimento ou eficiência. Você precisa da Shopflo.»

Anteriormente, as marcas gastavam anos aumentando sua visibilidade através de mídias sociais, mecanismos de busca e marketplaces. Agora, os assistentes de IA adicionam mais um canal de descoberta, permitindo que os compradores descrevam suas necessidades e recebam recomendações de produtos correspondentes.

Segundo Shah, a oferta de comércio agêntico da Shopflo permite que os catálogos das marcas participantes sejam disponibilizados em plataformas originalmente criadas para IA, incluindo ChatGPT e Claude, bem como em outras novas interfaces. Através de integrações, a empresa transmite informações sobre os catálogos de produtos para essas plataformas, dando aos compradores a capacidade de encontrar os produtos desejados e, com o suporte do sistema, prosseguir para o checkout.

Por exemplo, um comprador procurando presentes festivos de até 2000 rúpias pode encontrar produtos de uma marca participante através de um assistente de IA. A integração da Shopflo com a infraestrutura de pagamento da Pine Labs foi desenvolvida para suportar transações dentro desses cenários.

Shah observou que, à medida que o comportamento do consumidor evolui, as marcas precisam olhar além dos canais de descoberta tradicionais. No entanto, ele esclareceu que a visibilidade no campo da IA não substitui a otimização de mecanismos de busca (SEO), que continua a impulsionar o tráfego para os sites.

A descoberta é apenas uma parte do negócio D2C. Segundo Shah, as marcas também precisam equilibrar métricas como taxa de conversão, valor médio do pedido, número de devoluções, retenção de clientes e lucratividade, frequentemente usando ferramentas separadas para cada função.

O sistema Growth Orchestrator da Shopflo, apresentado em versão beta, visa unificar essas soluções. As marcas podem definir suas prioridades — seja a busca por crescimento ou a proteção da lucratividade — e receber recomendações baseadas nos dados de desempenho de sua loja.

Durante a demonstração, Shah mostrou como o sistema pode identificar uma queda na conversão entre a inserção de endereço e o pagamento, sugerir a colocação de um banner de transparência de comissões e propor um experimento para verificar se essa alteração melhorará a conversão. As marcas têm a opção de visualizar essas recomendações, definir restrições e aprovar experimentos antes de escalá-los. Elas também podem decidir qual grau de autonomia conceder aos agentes.

Shah concluiu: «Quão ou quão pouco usar agentes está sob seu controle». Para empresas D2C com equipes pequenas, isso significa não tanto implementar cada nova ferramenta de IA, mas sim simplificar a gestão das soluções de crescimento existentes. A abordagem da Shopflo combina a descoberta orientada por IA com ferramentas que ajudam as marcas a atingir seus próprios objetivos de negócios, deixando as decisões finais com elas.

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O futuro da tecnologia aponta para o desenvolvimento da inteligência artificial agente, e a implementação dessa tecnologia está ganhando força. No âmbito da expansão da parceria entre Cognizant e Google Cloud, foi criado o grupo 'Gemini Frontier Capability Group'. Este grupo une a plataforma de IA pronta para uso do Google com a experiência setorial e de engenharia da Cognizant como desenvolvedora de IA.

O suporte a este grupo é garantido por mais de 18.000 funcionários da Cognizant e significativos investimentos conjuntos. Paralelamente, antes do IPO, um pacote âncora da Jio Platforms atraiu inscrições no valor de 2,5 lakh de rúpias. A empresa alocou 7,24 milhões de ações a um preço de 1.119 rúpias aos acionistas âncora, sendo que a LIC recebeu a maior parte.

Além disso, a startup Hunar.AI levantou 40 crore de rúpias em uma rodada de financiamento Série A liderada pela Blume Ventures. Outros participantes da rodada incluíram Hyderabad Angels Fund, Together Fund, Seedstars, AVNM Ventures, cofundadores da PhysicsWallah Prateek Maheshwari e Alakh Pandey, e o cofundador da MediaMint Aditya Wuchi. Esta startup, que desenvolve tecnologias de IA especializadas para setores com frente de linha intensiva, planeja usar os fundos para criar infraestrutura de IA, desenvolver produtos e expandir canais de vendas.

De acordo com um relatório da Redseer, espera-se que o mercado de varejo online no país ultrapasse US$ 90 bilhões neste ano, sendo que produtos da categoria de mercearia superarão dispositivos móveis. O volume de bens de e-commerce cresceu cerca de 25% em termos anuais, atingindo cerca de US$ 38 bilhões no primeiro semestre de 2026, o que representa o melhor desempenho do primeiro semestre em quatro anos.

Este boletim informativo aborda a aposta da Amazon em IA agente para operações corporativas, bem como a questão da eficácia das ferramentas de IA de marketing: elas realmente aumentam o lucro ou são apenas ruído.

Visão Geral dos Eventos Tecnológicos

No evento TechSparks 2026, Rajiv Rastogi, vice-presidente de aprendizado de máquina na Amazon, enfatizou o papel crescente da IA agente em toda a camada de operações corporativas. Ele destacou a transição de software estático para sistemas autônomos capazes de entender instruções em linguagem natural.

Rastogi explicou durante uma conversa de 'fireside chat' no 17º evento do principal evento de startups YourStory que 'agentes preparam dinamicamente planos para resolver problemas e chamam as ferramentas apropriadas.'

Motor da Transformação

Esses agentes autônomos são capazes de avaliar solicitações, formar uma sequência de ações e acessar ferramentas digitais especializadas para executar tarefas complexas do início ao fim, em vez de depender da intervenção humana em cada etapa. Dentro da Amazon, essa camada operacional funciona em sistemas como o Rufus — um assistente de conversação para compras, que analisa as solicitações dos clientes, aplica filtros de preço, chama mecanismos de busca e guia os usuários através da comparação de produtos e do processo de checkout. De forma semelhante, assistentes autônomos de vendedores preenchem automaticamente descrições de produtos, monitoram estoques e ajudam pequenas empresas a cumprir os requisitos de exportação internacional.

Na opinião de Rastogi, em última análise, o setor tenderá a modelos globais verdadeiros que possuem compreensão interna de espaços físicos e comportamento ambiental, criando uma base prática e economicamente eficiente para a automação de empresas.

Marketing e Tomada de Decisão

No evento TechSparks 2026, Anand Jain, cofundador e diretor de marketing da CleverTap, plataforma de automação de marketing e engajamento com clientes, explicou por que as equipes de marketing devem ir além das ferramentas básicas de produtividade baseadas em IA generativa e migrar para sistemas autônomos de tomada de decisão em tempo real que geram lucro real para os negócios.

Durante um workshop de estratégia de marketing, Jain pediu aos líderes que não se limitassem a truques simples, mas passassem do uso de IA para entretenimento à obtenção de resultados de negócios reais. Ele questionou se a criação de conteúdo com IA realmente contribui para o crescimento, perguntando: 'Isso realmente afetará os resultados do negócio ou é apenas o mesmo?'

Em vez de enviar ofertas promocionais genéricas para grandes grupos, os mecanismos de marketing modernos devem interpretar as ações dos clientes em tempo real para atender às necessidades individuais. Essa abordagem marca a transição para o nível mais alto de maturidade de IA, conhecido como 'tomada de decisões em tempo real'.

Na seção de notícias e atualizações, foi mencionado o início de um acordo de livre comércio entre Índia e Nova Zelândia, que concede acesso livre de impostos a uma série de produtos indianos, incluindo itens de setores intensivos em mão de obra, como têxteis e couro. Também foi relatado que a empresa controladora OYO, PRISM, planeja reduzir quase pela metade o tamanho de sua nova oferta no IPO, diminuindo-a de quase 6.650 crore para 3.350 crore rúpias, devido à forte geração de caixa e melhoria do balanço. Além disso, o ministro das Relações Exteriores dos EUA, Marco Rubio, chegou à Índia após o presidente Donald Trump adiar as tarifas de importação dos EUA da Índia, já que ambos os países trabalham para finalizar um acordo comercial. Durante sua visita de dois dias a Mumbai e Jamnagar, Rubio se reunirá com líderes governamentais e empresariais.

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