O uso de inteligência artificial (IA) no varejo físico começa a ganhar novas aplicações, à medida que redes buscam integrar tecnologia à experiência em loja. De telas interativas a provadores inteligentes e assistentes digitais, os testes mostram um setor ainda em fase de experimentação, mas com potencial de impacto na jornada de compra.
De acordo com a Modern Retail, um exemplo recente é o da rede The Vitamin Shoppe, que inaugurou em fevereiro uma loja conceito em Nova York com o “Shoppe Advisor”, uma tela interativa baseada em IA. A ferramenta reúne informações sobre produtos, conteúdos de bem-estar e dados de estoque, tanto da loja física quanto do e-commerce, com o objetivo de tornar a experiência mais informativa e interativa.
Outro caso vem da Guitar Center, que lançou o Rig Advisor, assistente de compras com IA utilizado dentro das lojas. Por meio de um QR code, os clientes acessam a ferramenta pelo celular e podem fazer perguntas para receber recomendações de produtos disponíveis naquele ponto de venda. Segundo o CEO Gabe Dalporto, a solução busca suprir momentos em que os vendedores estão ocupados: “Isso é basicamente tudo o que um vendedor pode fazer, no seu aplicativo ou no seu celular”.
Os exemplos ilustram como o uso de IA no ambiente físico pode variar, abrangendo desde descoberta de produtos e pesquisa até suporte na decisão de compra. As aplicações incluem quiosques digitais, funcionalidades em aplicativos móveis, resumos em áudio e até tecnologias de visão computacional.
Nos provadores, a tecnologia também começa a ganhar espaço. A Crave Retail apresentou, durante a NRF em Nova York, seus provadores inteligentes equipados com telas da Zebra Technologies. Nesses ambientes, consumidores podem receber recomendações personalizadas com base em IA, solicitar novos tamanhos, acessar informações sobre produtos e obter sugestões de estilo. A solução já foi implementada em lojas de redes como Victoria’s Secret, Under Armour e Foot Locker.
Outra iniciativa vem do Walmart, que passou a oferecer resumos em áudio gerados por IA em páginas de produtos em seu aplicativo e site. Inicialmente aplicados a mais de mil itens de beleza premium, os conteúdos funcionam como explicações curtas e conversacionais, ajudando consumidores a comparar opções e tomar decisões de compra, especialmente em contextos móveis ou dentro das lojas.
Apesar do avanço, o uso de IA em lojas físicas ainda não é padronizado ou amplamente difundido. Segundo Greg Carlucci, analista da Gartner, há espaço para crescimento, especialmente na interação entre consumidores e assistentes digitais dentro das lojas. Dados da consultoria indicam que 44% dos consumidores estão dispostos a usar IA para tarefas de compra, como pesquisa, comparação de produtos e reposição de itens.
“As marcas ainda estão tentando entender o que os consumidores realmente querem, porque essa é uma tecnologia muito nova”, afirma Carlucci. “Existe uma certa hesitação de quem sai na frente para compreender o que será bem recebido e o que de fato gera valor.”
Especialistas apontam, no entanto, que muitas aplicações classificadas como IA no varejo não são totalmente visíveis para o consumidor. Tecnologias como scanners RFID em áreas de self-checkout — como os utilizados pela Uniqlo — dependem de sistemas inteligentes nos bastidores para análise de dados e reposição de estoque, ainda que não sejam percebidas diretamente na experiência de compra.
“A inteligência artificial já é usada há duas décadas no varejo; ela está presente em muitos processos, mas não é uma ferramenta tão visível para o consumidor”, afirma Melissa Minkow, diretora global de estratégia de varejo da CI&T. “Ela funciona como um suporte para viabilizar algo que aparece na ponta.”
Entre as oportunidades, Minkow destaca soluções como correspondência de cores em produtos de beleza, já exploradas por redes como a Sephora, que há anos utiliza tecnologia para recomendar bases e corretivos a partir do tom de pele do consumidor. Ainda assim, a especialista ressalta que a tecnologia continua em evolução e depende de grandes volumes de dados para alcançar maior precisão.
“Eu, pessoalmente, ainda não tive uma experiência bem-sucedida de correspondência de cores com IA, enquanto em loja um vendedor conseguiu encontrar o tom certo para mim”, afirma. “Essa tecnologia é iterativa e precisa de muitos dados para evoluir e se tornar mais precisa. Ainda está em fase de amadurecimento.”
