Varejo
Black Friday: seus sistemas estão preparados?
As discussões do SXSW 2026 confirmaram um movimento que já observamos na maioria dos projetos: a IA deixou de apoiar a interface e passou a operar no núcleo das decisões.
O conceito Agentic Commerce evoluiu. Se antes falávamos sobre bots que respondiam dúvidas e sugeriam produtos, hoje falamos de sistemas que já tomam decisões críticas, do estoque ao preço, sem depender de intervenção humana direta em cada etapa.
Trazendo para a realidade, isso significa que, hoje, um agente já é capaz de realizar recompras de itens recorrentes automaticamente, por exemplo, decidindo entre fornecedores com base em preço, prazo e disponibilidade, sem qualquer interação do usuário.
O impacto dessa mudança é financeiro e operacional.
O varejo digital tradicional foi construído sobre a lógica da interação humana com as telas. Mas, quando os clientes passam a ser agentes de IA, que realizam compras programadas baseadas em dados e preferências do usuário, a experiência deixa de estar na tela e passa a acontecer entre sistemas.
A eficiência, nesse cenário, é medida pela capacidade da infraestrutura de responder, em tempo real, a milhares de decisões simultâneas que impactam a receita. Isso inclui desde ajustar preços dinamicamente até priorizar pedidos com maior margem, tudo em segundos, sem intervenção manual.
O problema é que muitas empresas ainda tentam sustentar essa nova dinâmica sobre plataformas que foram desenhadas para outro momento do mercado, como ERPs legados.
Na prática, isso se traduz em atrasos, inconsistências e margem sendo corroída, não por falta de estratégia, mas por limitação estrutural. É o caso de uma ruptura de estoque que poderia ser evitada, mas não é, porque o sistema não consegue atualizar o inventário em tempo real, enquanto um concorrente já ajusta automaticamente oferta e distribuição.
A mudança que separa líderes de seguidores em 2026 é o uso da IA para resolver o problema de dentro para fora.
Em vez de apenas empilhar soluções novas sobre estruturas e sistemas antigos, quem lidera o mercado usa a IA Generativa para documentar, refatorar e modernizar o código de sistemas legados. Essa abordagem transforma o débito técnico em capacidade real de escala.
Na operação, isso permite reduzir semanas de análise de sistemas legados para horas, acelerando decisões que antes dificultavam a evolução de produtos digitais.
Ao aplicar a IA na base do ERP, é possível criar camadas de integração que permitem que a inteligência agêntica acesse informações de inventário, logística e pricing em tempo real, com a segurança e a governança que o ambiente corporativo exige. Isso viabiliza a tomada de decisões automatizadas com dados confiáveis sem travar a operação.
Isso permite, por exemplo, que um sistema evite vender um produto com risco de atraso logístico, redirecionando automaticamente a oferta para outra região ou fornecedor.
A estabilidade técnica e a modernização de sistemas deixaram de ser pautas exclusivas da TI para se tornarem tópicos de sala de conselho.
No varejo atual, a incapacidade de um sistema processar uma decisão agêntica significa, literalmente, uma venda perdida para um concorrente cuja infraestrutura é mais resiliente e integrada, além da exclusão da empresa dos sistemas de recomendação. Em um cenário de decisões automatizadas, não responder a tempo deixa de ser uma falha técnica e vira perda direta de receita.
A pergunta para os executivos hoje não é mais “qual IA devo usar”, e sim “minha infraestrutura suporta a autonomia que o mercado exige?”.
Na Inmetrics, entendemos que o sucesso que você vê na ponta, seja em uma transação fluida ou em um agente de compra eficiente, nasce do rigor técnico aplicado no core da operação. Por isso, ajudamos empresas a transformarem seus sistemas legados em plataformas prontas para a economia agêntica, conectando estratégia de negócio com execução técnica no nível do código.
Veja como os Change Makers redesenham a performance e a eficiência no setor de Varejo.
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