GRANDE CONSUMO
“A IA é um analista júnior brilhante, mas ainda precisa de supervisão sénior”. Esta metáfora resume o ponto central: sem visão, ética e humanos informados, a IA pode amplificar erros em vez de os resolver
caz às exigências do seu público local, fidelizar clientes e ganhar agilidade. E, acima de tudo, formar as equipas. Sem capacitação, mesmo os sistemas mais avançados ficam subutilizados. Na verdade, a literacia digital surge como um denominador comum entre quem escala e quem estagna. Como referem vários especialistas, muitas empresas estão a investir em AI Ops sem ga- rantir que as suas equipas sabem o que significa uma previsão de rutura ou uma recomendação preditiva. Para os retalhistas com menor maturidade digital, o caminho recomendado é claro: começar por avaliar a qualidade dos dados, identificar dores de crescimento específicas e testar soluções rápi - das, de baixo custo e com impacto mensurável. Prototipar, apren- der, repetir. Assim se constrói o futuro — também a partir das lojas de bairro, dos marketplaces independentes e dos operadores regio- nais. O desafio da maturidade Um dos momentos que melhor traduziu o estado da arte foi o AI Bootcamp, evento realizado pela Touchpoint Consulting. A con- clusão foi clara: a maioria das empresas ainda está numa fase in- termédia entre business intelligence e predição. A transição para IA generativa ou agentes autónomos exige um trabalho prévio de or- ganização de dados, normalização de processos e capacitação das pessoas. Os três grandes obstáculos identificados? Qualidade dos da - dos, escassez de talento e ausência de uma estratégia clara. E a isto junta-se um risco crescente: a tentação de procurar soluções mila- grosas. Como alertaram os oradores, Jonathan Tye-Walker e Jonh Lin, da SymphonyAI, não existe uma “ bala de prata”. O caminho é gradual e exige supervisão. “A IA é um analista júnior brilhante, mas ainda precisa de supervisão sénior” , sintetizou um dos participantes. Essa metáfora resume o ponto central: sem visão, ética e humanos informados, a IA pode amplificar erros em vez de os resolver. Outro ponto de destaque foi a necessidade de treinar os mode- los com dados específicos do retalho. Usar bases genéricas conduz a previsões imprecisas. A eficácia da IA depende diretamente da qualidade do input e da literacia de quem interpreta o output . A partir deste diagnóstico, a última peça do puzzle volta, inevitavel- mente, à base: as pessoas. A próxima fronteira é feita de pessoas Num mundo onde os dados ditam tendências e os algoritmos per- sonalizam experiências em milissegundos, o que continua — e continuará — a fazer a diferença são as pessoas. No retalho, onde cada interação conta e cada escolha pode fidelizar ou afastar, o fa - tor humano mantém-se inegociável. É o que dá sentido aos dados, contexto às decisões e propósito à inovação. É o humano que esta- belece relações, constrói confiança e reconhece aquilo que nenhu - ma máquina consegue codificar: a emoção. E é precisamente essa interseção — entre a emoção do humano e a precisão da máquina — que está a definir o novo ponto de equi - líbrio do retalho. Um ponto em constante afinação, onde a tecnolo - gia não substitui, mas amplia. Onde os algoritmos acompanham, mas não comandam. E onde o futuro não será desenhado apenas por linhas de código, mas também por valores, ética e visão. Por- que no fim, mesmo com toda a inteligência artificial do mundo, continuamos a comprar com a cabeça e a decidir com o coração.
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