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#JornadaÁgil EP1471 Agilidade no Varejo: Modelos Preditivos de I.A. que Potencializam Produtos TER 18.02.25 07h31

Foto do escritor: Universo Ágil (interno)Universo Ágil (interno)

Atualizado: 18 de fev.

Agilidade no Varejo: Modelos Preditivos de I.A. que Potencializam Produtos


🎙️ Maravilhoso dia #AGIL para estar ON no #Varejo com #IA e #ModelosPreditivos em #Produtos


🚀 Terça 18.02.25 7h31 (horário Brasília) #PraticasAgeis traz:

- Patricia Santos @patriciasnt

- Julio Bachion @juliobachion


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🤝 Apoio:

- Andre ÁGIL Sanches @andrersanches

- Liana Lopes @lopeslliana

- Elissandra Santos @elissandras

- Karleny Dias @karleny_dias

- Daniel Chiarelli @daniel_chiarelli

- Paulo Coimbra @paulohcapobianco






AGILIZAAA além deste texto:

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Resumo Ágil Visual do Episódio




Resumo do Episódio Agilidade no Varejo: Modelos Preditivos de I.A. que Potencializam Produtos

Jornada Ágil 1471 – Uma produção do Universo Ágil Hub.


Olá, estamos no ar com mais um episódio do Jornada Ágil 1471! E eu puxei agora no estilo locutor… Será que repaginamos? Ah, não sei!


Sejam bem-vindos a mais um episódio do Jornada Ágil 1471. Hoje, vamos falar sobre Inteligência Artificial (IA) de novo? Sim, mas com um foco específico: como a IA tem potencializado o varejo por meio de modelos preditivos, acelerando entregas, auxiliando na tomada de decisão de produtos e soluções, e otimizando os resultados das empresas, especialmente no final da cadeia produtiva.


Apresentação de Júlio

Eu sou Júlio Bachion, homem branco, cis, com cabelos e barba castanho-escuros, ambos no corte quase na régua – passei a máquina 3, então está tudo no mesmo tamanho. Estou usando óculos de armação preta e uma camisa da seleção japonesa de futebol, que tem estampas de animes em homenagem aos produtos de exportação do Japão. Atrás de mim, há uma cortina posicionada na diagonal – mudei um pouco o meu setup hoje. Ao lado, uma TV exibe a logo do Universo Ágil e alguns controles de videogame.


Ufa! Falei bastante, agora quero passar a palavra para a pessoa que estará comigo pilotando esse episódio. Patrícia, o palco é seu!


Apresentação da Patrícia

Bom dia, boa tarde, boa noite, galera! Para quem vai nos assistir depois ou para quem já está nos acompanhando de manhãzinha, sejam bem-vindos! Estou com saudades desse ambiente e da interação com vocês. Felizmente, a vida está corrida, mas tentarei voltar aos poucos.


Bom, eu sou a Patrícia, mulher cis, branca. Hoje estou com batom marrom, fones de ouvido pretos e cabelo preso, de um tom meio acobreado. Estou vestindo um colete preto e um colar dourado. No fundo, há uma porta aberta de cor marrom e o restante do ambiente é todo branco.


IA no Varejo: Modelos Generativos e Preditivos

Agora vamos ao que interessa, né? Hoje o Júlio está bem diferenciado, usando camisa de time japonês. São as vantagens do home office! No presencial, geralmente nos preocupamos mais com a formalidade, mas no remoto nos damos a liberdade de trabalhar até com a camisa da seleção japonesa.


Mas o que o pessoal quer mesmo é saber sobre IA generativa e preditiva. Afinal, o que são? Onde vivem? Do que se alimentam? Como funcionam esses modelos diferenciados?


Quando falamos em inteligência artificial, a primeira coisa que vem à mente da maioria das pessoas é o ChatGPT. Para minha família e amigos, por exemplo, IA é sinônimo de um assistente que ajuda a escrever e-mails, corrigir textos e até revisar códigos. Mas a IA vai muito além disso.

  • IA Generativa: Esse tipo de IA interpreta os dados que você insere e gera resultados baseados em padrões. No caso do varejo, pode ser usada para gerar descrições de produtos, criar campanhas de marketing e até sugerir imagens.

  • IA Preditiva: Aqui, a IA analisa dados históricos para prever comportamentos e tendências futuras. Um exemplo clássico é a previsão de demanda no varejo. Se uma rede de supermercados tem dois anos de registros de vendas de ovos de Páscoa, pode usar a IA preditiva para estimar quantos precisará estocar para atender à demanda do próximo feriado.


Júlio: Excelente explicação, Patrícia! A IA generativa funciona como um grande caça-palavras, tentando prever a próxima palavra com base no contexto. Já a IA preditiva trabalha com matemática e estatística, analisando dados históricos para prever tendências futuras.


IA no Controle de Estoques e Redução de Rupturas

Um dos grandes desafios do varejo é evitar a ruptura de estoque, ou seja, quando um cliente vai ao mercado comprar um produto anunciado em promoção e descobre que ele está esgotado. Essa experiência frustra o consumidor e impacta diretamente as vendas e a reputação da marca.


A IA preditiva resolve esse problema analisando o histórico de vendas e prevendo a quantidade ideal de produtos a serem estocados para evitar excessos ou faltas.

  • Exemplo: No Natal, as vendas de Coca-Cola disparam. Com IA preditiva, a rede de supermercados pode calcular exatamente quantas unidades precisarão para não perder vendas e nem gerar desperdício.

Além de melhorar o controle de estoque, a IA pode ser usada para prever a sazonalidade de produtos, otimizar promoções e ajustar preços dinamicamente conforme a demanda.


A IA e o ESG: Sustentabilidade e Redução de Desperdícios

Outra aplicação interessante da IA no varejo é na sustentabilidade. Muitas empresas estão adotando inteligência artificial para otimizar o uso de matérias-primas e reduzir o impacto ambiental.

  • Exemplo: No setor de moda, a IA pode ser usada para prever quais tecidos geram menos emissão de carbono na produção e quais são mais sustentáveis.

  • No setor alimentício, a IA ajuda a evitar desperdícios ao prever o consumo de frutas e vegetais, ajustando a reposição de estoque para evitar perdas.

Além disso, a IA pode ser integrada a sistemas logísticos para otimizar rotas de entrega e reduzir a emissão de CO₂ no transporte de mercadorias.


Os Desafios da IA no Varejo

Apesar de todas as vantagens, implementar IA no varejo não é um processo simples. Existem desafios como:

  1. Qualidade dos Dados – A IA depende de dados precisos. Se os registros de estoque não estiverem atualizados corretamente, os modelos preditivos podem gerar previsões erradas.

  2. Interpretação de Resultados – Muitas empresas tomam decisões precipitadas baseadas em previsões probabilísticas. Um exemplo recente foi a divulgação de que o Brasil poderia atingir uma sensação térmica de 70°C. A probabilidade era extremamente baixa, mas gerou pânico desnecessário.

  3. Automação Excessiva – IA é uma ferramenta poderosa, mas ainda depende de supervisão humana. Se um modelo preditivo gerar pedidos exagerados devido a uma falha nos dados, a empresa pode ter prejuízos.


Futuro da IA no Varejo

E para fechar, qual a previsão para o futuro da IA no varejo?


Patrícia: O avanço dos modelos de IA está cada vez mais rápido. Hoje, já temos novas IAs que competem diretamente com o ChatGPT, oferecendo resultados similares com menos necessidade de processamento. Isso torna a tecnologia mais acessível e viável para o varejo.


Além disso, veremos cada vez mais a integração da IA com automação industrial, transporte inteligente e personalização da experiência do consumidor. O varejo do futuro será ainda mais preditivo, sustentável e focado na fidelização dos clientes.


Júlio: Exatamente! Se você gostou deste episódio e quer um Episódio 2 sobre IA no varejo, deixe um comentário!


Obrigado a todos que nos acompanharam até aqui!


Patrícia: Boa semana, pessoal! Contem com a gente!






Agilidade no Varejo: Modelos Preditivos de I.A. que Potencializam Produtos

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