A IA generativa no varejo deixou de ser um experimento isolado há muito tempo. Os varejistas usam assistentes de conversação para reduzir os tempos de atendimento ao cliente, modelos que geram descrições de produtos em grande escala e algoritmos que recomendam combinações de compra em tempo real.
Em nosso blog, já vimos exemplos concretos e os requisitos de integração para colocar esses projetos em produção no guia sobre IA generativa no varejo: exemplos reais e requisitos de integração.
O problema é que muitas equipes estão tentando construir isso. Camada de IA sobre dados confusos e sobre um ecossistema cheio de patches: plug-ins soltos, integrações personalizadas por pequenas agências, middleware legado e conectores que se rompem a cada mudança.
Uma análise recente e muito abrangente de Nuvem do Google, com base em dados da McKinsey, mostra que 70% das organizações que adotam a IA generativa enfrentam dificuldades com governança de dados, integração e volume de dados de treinamento, o que retarda o salto dos pilotos para a produção. Ou seja: o obstáculo não são os modelos, mas os dados e a forma como eles estão conectados.
Este artigo é a “prequela” prática: como preparar seus dados e integrações antigamente de gastar o primeiro dólar em modelos de IA. Se hoje sua pilha é um “Frankenstein” de plug-ins, desenvolvimentos personalizados e conectores isolados, qualquer projeto de IA generativo só amplificará inconsistências, erros de estoque e experiências ruins do cliente.
A boa notícia: arrumar a camada de dados e integração é um trabalho estruturável. E, quando é suportado por um iPaaS, como Tecelão no Microsoft Azure, ele se torna muito mais rápido do que continuar acumulando patches.
O conceito-chave para entender esse ponto é o de Prontidão de dados. Não se trata apenas de “ter muitos dados”, mas de ter:
Quando isso falta, acontece a mesma coisa que o Google Cloud descreve: a empresa quer escalar o GenAI, mas sua estratégia de dados não permite isso porque as informações estão dispersas, com qualidade desigual e acessibilidade limitada.
Se observarmos o dia a dia de um varejista de médio/grande porte na América Latina, os sintomas são conhecidos:
Nesse contexto, um chatbot de IA generativo montado “no topo” só pode fornecer respostas incoerentes: ele recomenda produtos fora de estoque, não tem conhecimento das compras feitas em uma loja física ou não entende as regras das promoções atuais.
McKinsey resume bem quando explica que os assistentes de conversação no varejo só funcionam de verdade quando o modelo está conectado a SKU básico, aos dados do cliente e aos mecanismos de personalização; caso contrário, o bot permanece genérico e não converte.
Se você ainda não o fez, recomendamos complementar essa leitura com nosso guia sobre IA generativa no varejo: exemplos reais e os requisitos de integração para colocá-la em produção, onde mapeamos os casos de uso e um plano em 10 etapas.
Você quer avaliar se seus dados estão prontos para a IA generativa? Vamos conversar e agendar um teste com Weavee.
Vamos passar do diagnóstico à ação. A questão prática é: Quais etapas devem ser tomadas antes de falar sobre modelos e fornecedores de IA?
Inspirada em estruturas como o guia passo a passo da IBM sobre IA generativa e as recomendações do Google Cloud para criar bancos de dados sólidos, a ordem natural é: inventariar, avaliar a qualidade, unificar, governar e depois escolher modelos.
A IBM é direta: qualquer iniciativa séria da GenAI começa com faça um inventário e avalie as fontes de dados relevante para seus objetivos, antes de pensar no modelo.
Traduzido para o varejo, isso envolve mapear pelo menos:
Esse inventário não é um Excel para “ter na loja”. É a entrada para projetar como esses sistemas são conectados em um hub de integração, como Conexão universal Weaveee priorizar quais domínios de dados são essenciais para os primeiros casos de uso de IA generativa.
Se você quiser saber mais sobre o papel do ERP e do omnichannel nesta foto, recomendamos nosso guia “ERP e omnichannel: a combinação ideal para varejistas na América Latina”.
Ter muitos dados de baixa qualidade apenas treina os modelos para cometer erros mais rapidamente. A IBM insiste que A qualidade dos dados afeta diretamente o desempenho dos modelos generativos de IA, e que os engenheiros de dados devem liderar os processos de avaliação e preparação.
No varejo, os problemas típicos são:
O Weavee iPaaS incorpora um Transformação de dados em tempo real que permite normalizar taxonomias, unificar identificadores (por exemplo, SKU versus ID do item), validar formatos e aplicar regras comerciais consistentes em todos os canais.
Ao classificar essa camada, faz sentido também revisar os picos de demanda: nosso guia “Como preparar seu comércio eletrônico para a Black Friday: integração e automação em seu socorro” mostra como a qualidade dos dados e das integrações afeta diretamente a capacidade de sobreviver a campanhas massivas.
O Google Cloud resume um princípio fundamental: Para que a IA agregue valor, você deve primeiro conectar os dados à IA, idealmente por meio de um plataforma unificada que atua como uma “fonte única de verdade”, sem precisar copiar tudo em um único repositório.
Na prática, isso significa:
Aqui você entra Conexão universal Weavee, o recurso iPaaS que atua como um hub entre ERP, CRM, comércio eletrônico, WMS e POS, dissociando produtores e consumidores por meio de filas, contratos de dados e regras comerciais centralizadas.
Essa mesma abordagem é o que usamos para ajudar os clientes a modernizar o relacionamento entre ERP e comércio eletrônico, conforme explicamos em “Modernizando seu comércio eletrônico sem refazê-lo: como orquestrar o canal atual com seu ERP”.
À medida que o volume de dados conectados aos modelos de IA aumenta, também aumenta o risco: violações, acesso impróprio, uso não autorizado de dados pessoais, retenção excessiva. O Google Cloud insiste em que, para escalar o GenAI, uma estrutura robusta de governança e segurança de dados que cobre todo o ciclo de vida.
Em nossa experiência com varejistas, uma estrutura mínima de governança para IA generativa deve incluir:
O Weavee é baseado na infraestrutura de Microsoft Azure e implementa práticas de segurança, como criptografia em trânsito (HTTPS/TLS) e em repouso, gerenciamento de segredos com o Azure Key Vault, integração com serviços de identidade, como Entra ID, e conformidade com padrões como o Azure Key Vault ISO 27001, ISO 27018, SOC 1/2/3 e FedRAMP, entre outros.
Se a segurança é um dos seus freios, você pode estar interessado em se aprofundar em nosso guia “Cibersegurança em integrações: boas práticas para proteger seus dados”.
Faça você mesmo, plug-ins e patches: o custo real de “economizar” na integração para IA
É tentador seguir o caminho familiar:
O problema é que cada patch adiciona atrito operacional, custos ocultos e pontos cegos. Em nossos artigos sobre modernização de middleware e comércio sem chefe, mostramos como essas abordagens acabam disparando o TCO, dificultam o monitoramento e se tornam extremamente frágeis diante de mudanças ou picos de versão, como a Black Friday.
Levado à IA generativa, o risco se multiplica:
Em vez disso, um iPaaS como o Weavee permite:
É por isso que na Weavee, insistimos em modernize a integração primeiro, e só então adicione GenAI. Em muitos casos, o ROI de solicitar integrações é visto antes mesmo do lançamento do primeiro piloto de IA.
A conclusão é simples, mas exige disciplina:
No varejo, a IA generativa só gera valor quando é alimentada por dados confiáveis e conectados.
Antes de investir mais em modelos, é hora de organizar seus dados, modernizar a integração e estabelecer uma estrutura robusta de governança e segurança. Essa é exatamente a camada que a Weavee já está ajudando a construir nos varejistas na América Latina.
Se você quiser avaliar o nível de “prontidão de dados” de sua operação e projetar uma arquitetura pronta para Genai, Peça um teste com Weavee e vamos falar sobre sua pilha atual, seus casos de uso e como nosso iPaaS no Azure pode ajudá-lo a passar de pilotos isolados a resultados de produção.