Por Aline Autran de Morais
Vivemos um período de crescente complexidade com a IA no varejo. A promessa de uma jornada omnichannel na Experiência do Cliente (CX), em que o consumidor transita naturalmente entre chamadas telefônicas, e-mails, chats, redes sociais e aplicativos de mensagens, muitas vezes esbarra em uma realidade bem diferente. Ao invés de conveniência, muitas vezes oferece uma experiência fragmentada e desconectada.
O problema, porém, não está na escassez de dados. Nunca as empresas tiveram tanto acesso às informações sobre seus clientes. O verdadeiro desafio passou a ser transformar esse enorme volume de dados em insights acionáveis capazes de orientar decisões em toda a organização.
Os relatórios CallMiner CX2025 Landscape Report [1] e The Retail CX Paradox: Rising AI Adoption, while Manual Analysis Persists [2] evidenciam essa contradição. Embora a Inteligência Artificial esteja sendo adotada em ritmo acelerado, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para integrar as informações geradas e transformá-las em ações estratégicas.
Esse cenário revela um paradoxo importante: a tecnologia evoluiu, mas a inteligência organizacional nem sempre acompanhou essa evolução.
Os principais insights deste artigo:
- A adoção da IA cresceu, mas a análise manual também.
- O problema não é a falta de dados, mas sua fragmentação.
- A governança tornou-se tão importante quanto a tecnologia.
- O feedback espontâneo do cliente é um ativo estratégico pouco explorado.
- A vantagem competitiva não está em ter mais IA, mas em transformar IA em inteligência organizacional.
A Contradição da Automação no Varejo: Mais IA, Mais Análise Manual?
A Inteligência Artificial tem potencial para transformar a forma como as empresas compreendem seus clientes, desenvolvem produtos, gerenciam fornecedores e estruturam suas operações. Entretanto, esse potencial somente é plenamente alcançado quando existe integração entre áreas, governança de dados e processos capazes de transformar conhecimento em ação.
Mais do que automatizar tarefas, a IA precisa conectar decisões. É essa capacidade de transformar a voz do cliente em inteligência compartilhada que começa a diferenciar as organizações mais competitivas daquelas que apenas acumulam novas tecnologias.
Se a Inteligência Artificial foi desenvolvida justamente para ampliar a capacidade analítica das empresas, por que tantas organizações continuam aumentando sua dependência de análises manuais?
Os dados apresentados pelos relatórios da CallMiner ajudam a explicar essa aparente contradição.
O setor varejista demonstra um uso crescente da IA:
- 81% dos líderes afirmam ter implementado a tecnologia em 2025, um salto expressivo em relação aos 57% registrados no ano anterior.
Entretanto, paradoxalmente, a dependência de processos manuais para análise dos dados de Experiência do Cliente também aumentou, passando de 41% para 47%.
À primeira vista, esses números parecem incompatíveis. Na prática, eles revelam um problema muito mais profundo. O desafio não está na tecnologia, mas na forma como ela vem sendo implementada. Em muitas organizações, a IA ainda é aplicada em pontos isolados da jornada do cliente, como chatbots, assistentes virtuais ou ferramentas de análise de conversas, sem que a inteligência produzida seja compartilhada entre as diferentes áreas da empresa.
É o que podemos chamar de automação em silos.
Cada departamento passa a gerar informações valiosas, mas essas informações raramente circulam de forma estruturada entre atendimento, marketing, CRM, desenvolvimento de produtos, compras, supply chain e liderança. O resultado é que a empresa automatiza processos, mas continua tomando decisões de maneira fragmentada. A IA ouve o cliente, porém a organização ainda não consegue escutá-lo de forma integrada.
Nesse cenário, o CRM desempenha um papel importante ao atuar como um dos principais integradores das informações sobre o cliente. Quando conectado às ferramentas de IA e aos demais sistemas da empresa, deixa de ser apenas um repositório de dados e passa a consolidar interações, preferências e histórico de relacionamento, apoiando marketing, vendas, atendimento, desenvolvimento de produtos e a tomada de decisão. Mais do que uma plataforma operacional, o CRM torna-se um elo entre a voz do cliente e as diferentes áreas do negócio.
Impacto positivo da integração
No caso de profissionais envolvidos na gestão do ciclo de vida do produto, o impacto dessa integração torna-se ainda mais evidente. Imagine que uma ferramenta de IA no varejo que identifique um aumento significativo nas reclamações relacionadas à qualidade de um tecido, problemas recorrentes de modelagem ou uma demanda crescente por determinada categoria de produtos. Essas informações possuem enorme valor estratégico. No entanto, se permanecerem restritas à área de atendimento, tornam-se apenas indicadores operacionais.
Quando chegam às equipes de desenvolvimento de produto, planejamento de coleção, gestão de categorias ou compras, passam a orientar decisões muito mais relevantes: revisão de especificações, ajustes de qualidade, seleção de fornecedores, definição do mix de produtos e planejamento de futuras coleções.
A mesma informação pode gerar impactos completamente diferentes dependendo de sua capacidade de circular pela organização. É justamente nesse ponto que reside o verdadeiro paradoxo da IA. A tecnologia já consegue captar a voz do cliente em praticamente todos os pontos de contato. O desafio agora é fazer com que essa inteligência deixe de pertencer apenas a uma área e passe a orientar decisões estratégicas em toda a empresa.
O Gap de Governança: Adoção Acelerada e Descompassada da IA
Se a fragmentação limita o potencial da Inteligência Artificial, a ausência de governança amplia seus riscos.
Os relatórios da CallMiner revelam que 71% das organizações afirmam possuir uma função dedicada à governança de IA, mas, ao mesmo tempo, 67% admitem implementar a tecnologia sem as estruturas necessárias para gerenciar riscos de forma eficaz. Na prática, isso mostra que muitas empresas iniciaram sua jornada com IA antes mesmo de estabelecer processos claros para seu uso. Essa adoção acelerada e descompassada aumenta a exposição a riscos relevantes. Entre as principais preocupações apontadas pelos entrevistados estão a desinformação (52%) e os riscos relacionados à segurança e à conformidade (49%).
Mais do que uma questão tecnológica, trata-se de um desafio de gestão. Priorizar ganhos operacionais de curto prazo sem uma estrutura sólida de governança, critérios éticos e mecanismos de supervisão dificilmente resulta em uma inovação sustentável.
Impactos desse gap de governança
No contexto de sourcing e gestão de fornecedores, por exemplo, os impactos podem ser significativos. Imagine uma IA generativa utilizada para automatizar parte da comunicação com fornecedores internacionais, desde solicitações de cotação até negociações de especificações técnicas, prazos de entrega ou condições comerciais.
Sem mecanismos adequados de validação e supervisão, informações imprecisas podem ser transmitidas aos fornecedores, comprometendo especificações de produtos, cronogramas de produção ou condições contratuais. As consequências vão muito além de um simples erro operacional. Podem ocorrer atrasos na cadeia de suprimentos, problemas de qualidade, aumento de custos, conflitos contratuais e até a perda de fornecedores estratégicos — ativos construídos ao longo de anos de relacionamento.
Nesse cenário, a governança deixa de ser um tema restrito à área de tecnologia. Ela também permite que a inteligência circule com segurança entre diferentes áreas da organização. Passa a ser um elemento essencial para garantir a confiabilidade das ações e preservar a credibilidade da empresa perante clientes, parceiros e fornecedores.
O Valor Inexplorado do Feedback Não Solicitado: A Voz do Cliente Além das Pesquisas
Outro ponto que chama atenção nos relatórios é a forma como muitas empresas ainda capturam a experiência do cliente.
Apesar da crescente sofisticação das ferramentas de IA, 76% das organizações continuam dependendo principalmente de pesquisas formais de satisfação para compreender a percepção dos consumidores. Embora essas pesquisas permaneçam importantes, elas mostram apenas parte da realidade, pois, normalmente, capturam a opinião dos clientes extremamente satisfeitos ou extremamente insatisfeitos. Deixam de fora uma parcela muito maior de consumidores que simplesmente seguem sua jornada sem responder questionários.
É justamente nesse grupo podem estar muitos dos sinais mais valiosos para o negócio.
Todos os dias, clientes deixam espontaneamente comentários em ligações telefônicas, chats, e-mails, redes sociais, aplicativos de mensagens e avaliações online. Esse feedback não solicitado costuma revelar problemas, expectativas e oportunidades muito antes de aparecerem nos indicadores tradicionais. É nesse conjunto de informações que a IA demonstra um de seus maiores potenciais. Ao analisar milhares de interações simultaneamente, ela consegue identificar padrões, tendências e mudanças de comportamento praticamente em tempo real, permitindo que as empresas atuem de forma preventiva, e não apenas corretiva.
Ia no varejo – Fonte para apoiar decisões estratégicas
Para áreas como gestão de categorias, compras e desenvolvimento de produtos, esse tipo de inteligência representa uma fonte extremamente rica para apoiar decisões estratégicas. Imagine um volume crescente de comentários sobre a dificuldade de encontrar produtos sustentáveis em determinada categoria ou reclamações recorrentes sobre a durabilidade de um material específico.
Quando essas informações são capturadas, analisadas e compartilhadas entre atendimento, desenvolvimento de produto, compras e gestão de categorias, tornam-se insumos valiosos para revisão do portfólio, negociação com fornecedores, ajustes de qualidade e identificação de novas oportunidades de mercado. Por outro lado, quando permanecem restritas ao atendimento, perdem grande parte do seu potencial estratégico.
Mais uma vez, o desafio não está na capacidade da IA de identificar esses sinais. Está na capacidade da organização de transformar essa inteligência em ação. É justamente essa integração que diferencia empresas que apenas monitoram a experiência do cliente daquelas que utilizam a voz do consumidor para conectar e orientar decisões em toda a cadeia de valor.
A Vantagem Estratégica do “Comprar” versus “Construir” IA
À medida que a Inteligência Artificial se torna parte da estratégia das empresas, uma decisão passa a ganhar importância: desenvolver soluções próprias ou adotar plataformas especializadas?
Os relatórios da CallMiner mostram que organizações que optam por soluções de IA de terceiros apresentam maior maturidade na implementação da tecnologia. Entre essas empresas, 85% já possuem a IA implementada total ou parcialmente, sendo 47% em estágio plenamente operacional. Nos modelos híbridos, esse percentual cai significativamente.
Outro dado reforça essa tendência: 54% dos entrevistados afirmam que o custo de manutenção de infraestrutura própria foi superior ao esperado.
Esses números sugerem que a decisão entre “comprar” ou “construir” não deve ser baseada apenas em aspectos tecnológicos, mas principalmente em uma análise estratégica de custo-benefício, velocidade de implementação e foco no negócio. Desenvolver soluções próprias pode fazer sentido quando a tecnologia representa uma competência central da organização.
Compreender seu contexto para a busca de soluções
Para a maior parte das empresas do varejo, entretanto, o diferencial competitivo continua sendo compreender profundamente o cliente, desenvolver produtos mais aderentes às necessidades do mercado, fortalecer o relacionamento com fornecedores e operar com eficiência. Nesse contexto, soluções especializadas permitem acelerar a captura de valor da IA, reduzindo tempo de implantação, custos de manutenção e complexidade operacional.
Considere, por exemplo, uma empresa que pretende desenvolver internamente uma plataforma para analisar conversas de clientes e identificar gargalos na cadeia de suprimentos ou oportunidades de melhoria no processo de compras. Além do elevado investimento inicial, será necessário manter equipes especializadas, atualizar continuamente os modelos de IA e garantir sua evolução tecnológica.
Ao optar por uma solução consolidada no mercado, a empresa pode concentrar seus esforços naquilo que realmente gera vantagem competitiva: interpretar os insights produzidos pela tecnologia e transformá-los em decisões estratégicas. No fim, o diferencial não está em possuir a Inteligência Artificial mais sofisticada. Está na capacidade de utilizá-la para acelerar decisões que gerem valor para o negócio.
IA como Catalisadora do Potencial Humano: Quando EX e CX Evoluem Juntas
Entre os diversos resultados apresentados pelos relatórios, um merece atenção especial por contrariar uma das narrativas mais recorrentes sobre Inteligência Artificial. Em vez de substituir pessoas, 96% dos líderes entrevistados afirmam enxergar a IA como uma ferramenta capaz de ampliar o potencial humano.
No varejo, essa percepção é ainda mais evidente. O estudo mostra que 99% dos varejistas reconhecem uma relação direta entre a Experiência do Colaborador (EX) e a Experiência do Cliente (CX). A experiência oferecida ao cliente depende, em grande parte, da capacidade dos colaboradores de tomar decisões rápidas, resolver problemas e construir relacionamentos.
É justamente nesse ponto que a IA pode gerar um de seus maiores impactos. Ao automatizar tarefas repetitivas, consolidar grandes volumes de dados e oferecer recomendações em tempo real, a IA libera profissionais para atividades que exigem julgamento, negociação, criatividade e empatia.
Segundo os relatórios, entre as aplicações mais relevantes estão a orientação em tempo real aos colaboradores (47%) e a pontuação objetiva e imparcial das interações (44%), apoiando treinamento, desenvolvimento e melhoria contínua.
Na prática, isso significa uma mudança importante no papel das equipes.
Em compras, por exemplo, a IA pode automatizar a triagem inicial de propostas, analisar contratos, identificar padrões de risco e consolidar indicadores de desempenho de fornecedores. Com isso, os compradores passam a dedicar mais tempo às negociações estratégicas, ao desenvolvimento de parcerias e à construção de vantagens competitivas.
Na gestão de produtos, a lógica é semelhante. Enquanto a IA identifica tendências, consolida informações de mercado e analisa grandes volumes de feedback dos consumidores, os gestores podem concentrar seus esforços em decisões relacionadas à inovação, ao posicionamento do portfólio e ao planejamento estratégico.
Esse movimento reforça que a IA não substitui conhecimento, experiência ou capacidade de julgamento. Ela amplia a capacidade das pessoas de tomar melhores decisões. Por isso, organizações que investem simultaneamente na experiência do colaborador e na experiência do cliente tendem a capturar resultados superiores.
Quando colaboradores possuem acesso às informações certas, no momento certo, conseguem responder com mais rapidez às mudanças do mercado, criar soluções mais relevantes para os clientes e transformar conhecimento em vantagem competitiva. A IA, portanto, deixa de ser apenas uma ferramenta operacional. Ela se torna um catalisador da inteligência humana dentro da organização.
Conclusão: Da Coleta de Dados à Inteligência Organizacional
Os dois relatórios analisados demonstram que a Inteligência Artificial está deixando de ser um diferencial tecnológico para se tornar um requisito competitivo. O desafio das organizações já não é apenas adotar novas ferramentas ou ampliar sua capacidade de coletar dados sobre clientes. O verdadeiro diferencial competitivo estará na capacidade de transformar essas informações em inteligência compartilhada, capaz de orientar decisões em toda a empresa.
Ao longo deste artigo, vimos que a IA já consegue identificar padrões de comportamento, captar feedback espontâneo dos clientes, apoiar decisões de compras, qualificar o desenvolvimento de produtos e potencializar o trabalho das equipes. Entretanto, quando essa inteligência permanece restrita a departamentos ou aplicações isoladas, seu impacto torna-se limitado. A empresa automatiza atividades, mas continua tomando decisões de forma fragmentada. É justamente esse o principal paradoxo trazido pelos estudos da CallMiner.
A tecnologia evoluiu rapidamente, mas a capacidade das organizações de integrar essa inteligência, nem sempre. Mais do que investir em novas soluções de IA, as empresas precisarão fortalecer a integração entre áreas, estabelecer estruturas sólidas de governança e criar processos que permitam transformar conhecimento em ação.
Isso significa conectar atendimento, marketing, CRM, desenvolvimento de produtos, compras, supply chain e liderança em torno de uma visão única do cliente e do negócio. Nesse contexto, a Inteligência Artificial deixa de ser apenas uma ferramenta de automação e passa a atuar como um elo entre pessoas, processos e decisões estratégicas.
No futuro, as organizações mais competitivas não serão necessariamente aquelas que possuírem mais Inteligência Artificial. E sim aquelas que conseguirem transformar a IA em inteligência organizacional.
Na Ideiamais, acreditamos que a IA gera resultados quando está integrada aos processos de negócio, ao CRM e à estratégia da empresa. Se sua organização já investe em IA, talvez seja o momento de avaliar se essa inteligência está realmente chegando a quem toma as decisões
Referências:
[1] CallMiner. (2025). CallMiner CX2025 Landscape Report.
[2] CallMiner. (2025).The Retail CX Paradox: Rising AI Adoption, while Manual Analysis Persists.