1. O Fim do Funil Linear
A NRF 2026 (Retail’s Big Show) marca uma virada de chave definitiva para o varejo global. Sob o tema “The Next Now”, o recado nos corredores e palcos em Nova York foi claro: o futuro do varejo não é mais uma previsão distante, e sim uma realidade que exige ação imediata. Sai o deslumbramento com tendências e entra a execução baseada em dados e tecnologia.
O tom nos corredores e pavilhões do Javits Center deixou claro que 2026 será o ano da colheita de resultados tangíveis dos investimentos em novas tecnologias. Durante a NRF 2026, o painel ‘AI in retail: From hype to sustainable success’, conduzido por líderes da Lenovo, NVIDIA e LVMH, superou o hype para focar em casos de uso com ROI mensurável, a sessão explorou como tirar projetos da fase piloto para a produção em áreas críticas como inteligência operacional, redução de fraudes e engajamento do cliente, destacando a colaboração humana como essencial para o sucesso sustentável.
Quem esteve na NRF, viu o futuro acontecer na forma de geração de valor. E com a maior delegação internacional novamente sendo a do Brasil, o recado ganha importância especial para nossos CEOs, CMOs, CROs e VPs: o jogo já começou. Agora é executar, decisões autônomas, e estratégia para não ficar invisível nos novos canais digitais.
A Inteligência Artificial Agêntica foi declarada a grande aposta tecnológica do ano de 2025, “O Ano do Agente de IA”, agora em 2026, com o amadurecimento da tecnologia e do conceito, não estamos mais falando de uma aposta, mas sim de uma ferramenta concreta que faz parte do arcabouço tecnológico do varejo. Trazendo a inteligência artificial para o retail media, lojas omnichannel e automação.
| NRF 2025 (Ano do Agente de IA) | NRF 2026 (The Next Now) |
| Foco em tendências e exploração | Foco em execução e valor real |
| Discussão sobre “O que é IA?” | Discussão sobre “Como escalar a IA?” |
| Projetos Piloto e Testes de Conceito | Produção em escala e ROI mensurável |
| Visão de Futuro (Horizonte 5 anos) | Ação Imediata (Horizonte trimestral) |
2. Ascensão da IA Agêntica e o Modelo B2A
Entre os executivos brasileiros presentes, o destaque foi a IA Agêntica. Contudo, a visão é de evolução, não de substituição. Sabemos que a IA preditiva ainda detém a maior parte das oportunidades de resultado no mercado, mas a IA Agêntica chega para somar a esse ecossistema. Ela representa o próximo passo lógico: utilizar a base de dados preditivos e a capacidade criativa generativa para, efetivamente, agir. É a evolução de sistemas que apenas analisam para sistemas que tomam decisões autônomas, como negociar compras ou ajustar preços em tempo real.
Sundar Pichai (Google) subiu ao palco para detalhar a transformação do varejo, ressaltando como a IA agêntica reconfigura a descoberta de produtos através de buscas multimodais cada vez mais intuitivas. Já a Salesforce materializou esse conceito apresentando o case da Saks Fifth Avenue. A demonstração ilustrou como os novos agentes do ‘Agentforce’ superam os chatbots tradicionais: eles atuam como ‘personal shoppers’ proativos, conduzindo conversas de mão dupla e recomendando produtos com base no histórico e estilo do cliente, provando que a hiperpersonalização em escala já é uma realidade.
O Fenômeno B2A (Business-to-Agent)
A sigla B2A significa vender “para agentes” em vez de diretamente para consumidores finais. Pode soar estranho, mas essa é a consequência natural da IA agêntica no consumo. No modelo B2A, o decisor de compra é um algoritmo. Em vez de convencer um humano com propaganda emocional, você precisa convencer um software com dados objetivos.
Nos EUA, a automação de compras via assistentes (Alexa, Google) já é realidade. O foco aqui não é gerar desejo no robô, mas ser a opção escolhida quando ele detecta uma demanda do usuário e busca a solução mais eficiente para reabastecimento. Os dados sinalizam essa virada:
- Cenário Atual: Dados consolidados da Salesforce revelam que, globalmente, 20% das vendas online do fim de 2025 foram impulsionadas por IA e agentes autônomos. A validação do consumidor é comprovada pela assertividade da recomendação: usuários direcionados por buscas via IA tiveram uma taxa de conversão 9 vezes maior do que os vindos de tráfego social. Isso demonstra que o agente não apenas identificou a demanda, mas trouxe uma solução que o cliente final aprovou e decidiu comprar.
3. O Colapso do “Push” e a Crise da Hiperpersonalização
O Fim da Comunicação Intrusiva
Paralelamente à ascensão dos agentes, outro fenômeno ficou evidente na NRF: o esgotamento do modelo de comunicação push. Por décadas, o marketing se apoiou em empurrar mensagens e ofertas ao cliente, seja via propaganda interrompendo conteúdo, notificações ou e-mails em massa.
Só que o consumidor de 2026 vive saturado e, empoderado pela tecnologia, ergue muralhas contra a enxurrada de estímulos. De acordo com a pesquisa ‘WhatsApp no Brasil’, publicada pela Opinion Box em julho de 2025, 18% dos consumidores brasileiros afirmam bloquear imediatamente números de empresas desconhecidas que enviam mensagens sem que tenha havido uma conversa prévia. Esse dado evidencia a rejeição a abordagens invasivas e a importância do opt-in. O tradicional “spray and pray” (disparar e rezar) acabou. Em seu lugar entra o “listen and assist”: captar sinais e se fazer presente quando e onde o cliente realmente quer.
A Crise da Hiperpersonalização
Nos últimos anos, a promessa era entregar a oferta certa, para a pessoa certa, no momento certo. A busca obsessiva por ‘one-to-one marketing’ em escala criou expectativas enormes, mas a execução falhou para muitos devido à dependência de dados fragmentados e uma automação desprovida de contexto humano. O resultado foi uma audiência saturada e desconfiada, sentindo-se mais invadida do que compreendida. Para o mercado, esse erro custou caro: investimentos desperdiçados em ferramentas complexas e uma queda brusca na eficiência das campanhas.
A NRF 2026 expôs um paradoxo crítico no varejo global: enquanto 71% dos consumidores já exigem experiências personalizadas (dado reforçado por estudos como o da McKinsey), a realidade operacional das empresas vai na contramão.
Análises de mercado debatidas no evento revelam que apenas 5% dos varejistas brasileiros são verdadeiramente orientados por dados e um grupo ainda menor, de apenas 6%, atinge o estágio de “Mestres em Dados”, empresas que já superaram a fase de coleta e conseguem orquestrar informações para agir em tempo real. O abismo entre o que o cliente quer e o que a loja entrega é explicado por um problema estrutural: 96% das companhias enfrentam dificuldades de crescimento justamente por causa de silos de informação e falta de padronização. Esses números validam o cenário que encontramos diariamente em nossos diagnósticos: não é falta de dados, é falta de conexão entre eles.
Novas Métricas para a Loja Física
Um dos consensos mais interessantes da Missão Varejo180 foi sobre o papel estratégico da loja física. Longe de se tornar irrelevante frente ao digital, a loja ganhou nova importância, porém sob uma lógica totalmente diferente da do século XX.
A loja do futuro (e do presente) não é apenas ponto de venda, mas sim mídia viva, hub logístico e espaço de comunidade. A loja agora assume múltiplos papéis simultâneos:
- Mídia Viva: Canal de experimentação sensorial onde o cliente toca, sente e vive a marca. Exemplo: A loja conceito da TIM em São Paulo abriga um estúdio de podcast e espaço gamer, virando um hub de convivência e produção de conteúdo.
- Hub de Serviços: A Sherwin-Williams criou o “espaço do pintor” com cursos e suporte técnico. O objetivo não é vender mais latas de tinta no dia seguinte, mas fidelizar os pintores profissionais a longo prazo.
- Comunidade: A Starbucks no Brasil testa lojas com aulas sobre café e espaço de coworking, e supermercados como o Grupo Pão de Açúcar investem em eventos culinários para criar motivos de visita além da compra básica.
Diante dessa multifuncionalidade, medir o sucesso de uma loja apenas por vendas por m² ou ticket médio é uma visão incompleta. Na NRF discutiu-se novos KPIs, como o “Halo Effect” (o impacto da loja nas vendas online da região) e métricas de engajamento.
| KPI Tradicional (Transacional) | Novo KPI (Relacional/Sistêmico) |
| Vendas totais do dia | Lifetime Value (LTV) do cliente |
| Conversão imediata | Conversão Omnichannel (Halo Effect) |
| Tráfego de passantes | Tempo de permanência e Engajamento |
| Ticket Médio | NPS e Satisfação com Serviços |
Mensurando estes indicadores integrando canais: o LTV consolida todo o histórico de compras do cliente via CRM, enquanto a Conversão Omnichannel mede o impacto regional da loja nas vendas digitais. Já a experiência é quantificada tecnicamente pelo monitoramento do Tempo de Permanência (via sensores/câmeras) e por pesquisas de NPS disparadas logo após o atendimento.
4. Dados como Infraestrutura e Governança
Todos os temas acima têm um denominador comum: dados. Dados de clientes, de produtos, de operações, alimentando a IA, alimentando decisões, conectando canais. Assim como não se discute a importância da energia elétrica, dados estruturados e acessíveis já se tornaram infraestrutura básica. Mais do que isso, são ativos estratégicos indispensáveis para competir e gerar rentabilidade.
A realidade, porém, é que muitas empresas ainda não trataram dados com essa prioridade. No varejo brasileiro, segundo levantamento do Google e BCG, cerca de 80% das empresas permanecem nos níveis iniciais de maturidade em dados. Sistemas legados (ERPs antigos) continuam a travar a evolução digital, e profissionais perdem em média 20 horas mensais procurando informações dispersas.
O conceito de Digital Twins (Gêmeos Digitais) ganhou protagonismo na NRF ao demonstrar como a virtualização de processos físicos pode antecipar cenários. A tecnologia permite modelar ambientes inteiros digitalmente para testes exaustivos antes de qualquer implementação física.
Para ilustrar, a Lowe’s, uma das maiores varejistas do setor de melhoria do lar, detalhou como criou réplicas digitais de suas 1.700 lojas. O objetivo é simular layouts e operações em tempo real, mitigando riscos financeiros. A viabilidade desse modelo não se baseia na busca utópica por dados perfeitos, mas no uso de dados estruturados, validados e adequadamente condicionados para alimentar essas ferramentas de decisão.
Governança de IA: Freio ou Alavanca?
Com grandes poderes vêm grandes responsabilidades. Conforme aumentamos o uso de algoritmos para decisões importantes (definir preços, aprovar crédito), aumenta também o risco de erros e abusos.
O Marco Legal de IA está chegando ao Brasil, inspirado no modelo europeu. Empresas terão que fazer avaliação de impacto algorítmico obrigatória para sistemas de alto risco, sob pena de multas de até R$ 50 milhões.
Longe de ser uma trava burocrática, a governança é o alicerce que transforma inovação em progresso seguro. É ela que nos permite dar passos firmes no uso da IA, mitigando riscos de viés e assegurando a longevidade e a reputação do negócio.
Para a delegação brasileira, o compromisso vai além da teoria: é hora de definir metas claras e entregáveis concretos. O foco agora é elencar iniciativas prioritárias que gerem impacto direto e mensurável nos resultados tangíveis da operação, transformando insights em ações. Recomendo estruturar dois produtos-chave da missão:
Plano de 90 Dias (Curto Prazo):
- Auditoria de Dados: Mapear silos e qualidade para IA.
- Piloto de Agente: Implementar teste controlado de IA no atendimento (ex: triagem no WhatsApp).
- Novas Métricas: Adotar 2 novos KPIs relacionais para loja física (ex: NPS e Halo Effect).
Roadmap de 18 Meses (Transformação)
- Integração de Legados: Unificar sistemas em Data Lake para permitir visão única do cliente.
- Estratégia B2A: Expor APIs para que agentes de compra externos possam acessar seu catálogo.
- Orquestração: Transformar experiência em sistema único, onde loja e digital operam em harmonia.
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