À medida que a IA eleva padrões de velocidade, previsibilidade e personalização, ela reconfigura silenciosamente o comportamento do consumidor
Autor: Rafael Gomes
A incorporação da Inteligência Artificial aos negócios tem sido frequentemente apresentada como sinônimo de ganho imediato de valor. No entanto, levantamentos recentes mostram que esse vínculo é frágil. Pesquisas globais indicam que a maioria das empresas já utiliza IA em alguma parte de suas operações, mas apenas cerca de 5% conseguem capturar valor econômico relevante e sustentável (MIT NANDA, State of AI in Business). Esse descompasso revela um ponto central: eficiência operacional é apenas potencial; valor só se materializa quando essa eficiência altera decisões-chave do negócio.
No varejo, esse efeito é particularmente evidente. Automação de atendimento, sistemas de recomendação e autoatendimento reduzem tempo e custo, mas, quando implementados com foco exclusivo em eficiência interna, tendem a deslocar fricções para o consumidor. Estudos de experiência do cliente mostram que iniciativas orientadas apenas à redução de custo geram ganhos marginais no curto prazo e deterioração da percepção de valor no médio prazo (Gartner, AI Technology Sandwich; Wharton × GBK, AI Adoption Report). A eficiência técnica, isolada, não cria vantagem competitiva.
O efeito colateral inevitável: o consumidor fica mais exigente
À medida que a IA eleva padrões de velocidade, previsibilidade e personalização, ela reconfigura silenciosamente o comportamento do consumidor. Pesquisas indicam que expectativas de resposta e resolução se ajustam rapidamente quando novos padrões são introduzidos (Stanford HAI, AI Index Report).
Outro dado recorrente nas análises de mercado é que empresas percebidas como “tecnologicamente avançadas” são julgadas com mais rigor quando falham. A tolerância ao erro diminui à medida que cresce a promessa implícita de eficiência e inteligência (MIT NANDA; Gartner). Isso explica por que consumidores se tornam menos pacientes com chatbots imprecisos, jornadas automatizadas quebradas ou personalizações mal contextualizadas.
Nesse sentido, a IA não suaviza a relação com o cliente. Ela eleva o nível mínimo aceitável de serviço e desloca a competição para consistência operacional contínua, não apenas inovação pontual.
Apesar da ampla experimentação, a maioria das organizações permanece presa a um estágio pré-operacional. Estudos mostram que mais de 90% das empresas não conseguem escalar iniciativas de IA além de pilotos ou provas de conceito (MIT NANDA; RAND Corporation, Organizational Performance Studies). Esse padrão se mantém ao longo do tempo, o que invalida a hipótese de que o problema seja apenas o aprendizado inicial.
Os dados indicam que o chamado “gap de valor” não diminui, ele se amplia. Organizações que conseguem estruturar operações de IA cedo acumulam vantagens cumulativas, enquanto as demais acumulam iniciativas desconectadas, sem impacto claro em margem ou velocidade (Future-built Companies). Surge então a fadiga de pilotos: muitas iniciativas, pouco impacto real traduzido em ROI.
Operar IA como capacidade, não como recurso
As evidências apontam que o diferencial competitivo da IA não está na escolha do modelo mais sofisticado, mas na capacidade organizacional de sustentá-lo. Pesquisas convergem na regra empírica de que algoritmos explicam uma parcela pequena do sucesso, enquanto pessoas, processos e coerência organizacional respondem pela maior parte do valor gerado (RAND Corporation).
Empresas que avançam possuem dados semanticamente consistentes, governança incorporada à sua arquitetura e papéis humanos claramente redesenhados. Avaliações de prontidão em IA destacam cada vez mais que lacunas de capacidade organizacional — como desalinhamento estratégico, bases de dados incompletas e a ausência de modelos operacionais que integrem pessoas e máquinas — são as principais barreiras à escala, mais do que limitações puramente técnicas.
Há também uma mudança econômica estrutural em curso. Estudos indicam que a inferência criada pelo uso contínuo da IA, se tornará o principal custo operacional nos próximos anos, superando o treinamento. Isso torna métricas como custo por decisão automatizada, custo por agente ativo e impacto marginal por interação essenciais para a gestão. Sem essa disciplina financeira, iniciativas viáveis em piloto tornam-se insustentáveis em produção.
Eficiência é meio; vantagem competitiva é sustentação
A principal transformação trazida pela IA não é a aceleração isolada de processos, mas a exposição das estruturas organizacionais subjacentes. A tecnologia amplifica aquilo que já existe: sistemas bem desenhados tornam-se mais eficientes; sistemas frágeis colapsam mais rápido (Stanford HAI; Benedict Evans, 2025 Autumn AI).
No varejo, isso se traduz em uma verdade simples: o consumidor não percebe a IA em si, mas sente seus efeitos na experiência. Empresas que conseguem transformar eficiência em consistência operacional constroem confiança e relevância. As demais experimentam ganhos pontuais seguidos de frustração e perda de valor percebido.
No fim, a vantagem competitiva não pertence a quem adota IA primeiro, mas a quem consegue sustentá-la como infraestrutura econômica e organizacional. A pergunta decisiva deixa de ser “o que a IA faz?” e passa a ser se a organização está estruturalmente preparada para operar em um ritmo mais rápido, mais exigente e menos tolerante a falhas?
Rafael Gomes é consultor de varejo para a América Latina na Thoughtworks.
