Os varejistas têm acesso a ferramentas de IA generativa há mais de um ano - tempo suficiente para que quase todos vejam o poder inegável da nova tecnologia. Embora a velocidade e o escopo da experimentação tenham variado em todo o setor, a maioria dos varejistas agora está convencida de que a IA generativa aumentará rapidamente a produtividade, aliviando a pressão sobre as margens em todo o setor por meio de uma série de economias de custo.

Alguns varejistas foram além. Reconhecendo o potencial da IA generativa para redefinir a forma como as pessoas compram, eles fizeram experimentos em áreas como pesquisa conversacional e aplicativos personalizados. O sucesso inicial desses experimentos gerou a confiança de que a IA generativa aumentará significativamente as receitas. E esse aumento não será apenas no médio prazo. Aprimoramentos como a automação de páginas de produtos com SEO amigável e resumos escritos por IA de avaliações de clientes provavelmente aumentarão as vendas no curto prazo.

O primeiro ano da era da IA generativa também fez com que os varejistas pensassem muito sobre seu impacto no longo prazo. Alguns veem um acerto de contas no horizonte, temendo que, se não explorarem totalmente a tecnologia, serão desintermediados. Uma preocupação é que as grandes empresas de tecnologia estejam presentes nos estágios iniciais da jornada de compras, como inspiração e curadoria. Outro medo é o de serem deixados de lado por insurgentes digitais que são simplesmente mais rápidos na implementação da IA generativa de forma convincente.

Com tanta coisa em fluxo, é difícil quantificar o risco no longo prazo - existencial ou não - imposto por esses cenários. No entanto, as equipes executivas não precisam prever para saber que passar da experimentação para o escalonamento deve ser sua prioridade estratégica para a IA generativa hoje. Isso vale para todos os varejistas, independentemente do que conseguiram com os pilotos em 2023 e no início de 2024.

O escalonamento acelerado é vital porque os compradores estão começando a adotar ferramentas de IA em escala em suas vidas diárias graças a produtos como o ChatGPT e o Copilot, da Microsoft. As melhorias da IA nos bastidores dos varejistas que adotaram a tecnologia mais cedo, como a pesquisa em linguagem natural e os resumos de avaliações de clientes, também estão começando a remodelar o ato de comprar em si. Se os varejistas não expandirem em breve a IA generativa para além de teste e aprendizagem de sites ou de alguns casos de uso interno, eles não conseguirão acompanhar os benefícios transformacionais que a tecnologia trará para a experiência do cliente à medida que ela se tornar popular. As expectativas dos compradores já estão aumentando.

As margens reduzidas do varejo são outro motivo pelo qual o escalonamento é tão importante. Os aprimoramentos de produtividade e a economia de custos gerados pela IA podem ser um divisor de águas para os varejistas que estão na vanguarda da adoção, aumentando suas margens e fornecendo combustível para conquistar a participação de rivais mais lentos.

O dimensionamento nunca é fácil, é claro. Embora a implementação da IA generativa seja mais leve do que muitos grandes investimentos em tecnologia, com o progresso contado em meses em vez de anos, a nova tecnologia alterará profundamente a natureza dos empregos em uma ampla gama de funções de varejo, o que cria um desafio de dimensionamento específico. Entretanto, os varejistas devem ser estimulados pela tarefa. O retorno sobre o investimento em iniciativas de IA generativa está se mostrando promissor. De fato, se os varejistas classificassem todas as oportunidades de investimento em seus negócios em termos de múltiplos com probabilidade de retorno, os projetos de IA generativa em escala provavelmente monopolizariam os dez primeiros.

Obtendo grandes benefícios obtidos com a IA generativa

Então, como os varejistas podem passar de pilotos isolados para uma abordagem mais escalonada da IA generativa que lhes dará vantagem nas principais áreas estratégicas? Uma abordagem poderosa que é particularmente adequada para o varejo envolve a priorização de famílias de casos de uso que compartilham objetivos e fundamentos técnicos semelhantes. Ao agrupar iniciativas como essa, as equipes executivas de varejo podem traçar um caminho para ganhos de produtividade e receita que são significativos no nível da empresa - não apenas para uma função individual.

Essa abordagem pode acelerar e reduzir o custo do desenvolvimento (por meio de uma maior dependência de módulos e metodologias reutilizáveis) e, ao mesmo tempo, simplificar a manutenção (por meio de atualizações que descem em cascata a partir do caso de uso principal). Ela também pode desmistificar a jornada da IA generativa mais ampla para a organização, dar maior visibilidade ao esforço de adoção e facilitar a criação de equipes para aproveitar as oportunidades no curto e longo prazo.

Um exemplo promissor de casos de uso está centrada na personalização da experiência do cliente, incluindo a forma como um varejista se comunica com os compradores. Essa promessa já está começando a ser cumprida por um varejista na vanguarda da adoção estratégica de IA generativa. Seus esforços iniciais de personalização incluíram um assistente de compras conversacional com IA que está no caminho certo para aumentar sua taxa de conversão em 7 pontos percentuais ou mais, e provavelmente gerará uma receita adicional equivalente a 24 vezes o investimento necessário.

Nossa experiência em consultoria sobre IA generativa em todo o mundo sugere que muitos varejistas devem ser capazes de aumentar sua receita entre 5% e 10%, em geral, por meio de um conjunto de iniciativas de personalização que abrange assistentes de compras como o mencionado acima, pesquisa aprimorada e recomendações localizadas para compradores (consulte a Figura 1).

Figure 1

A personalização da comunicação e da experiência do comprador não é a única área em que os experimentos iniciais dos varejistas podem se tornar movimentos estratégicos ousados por meio do foco nas famílias de casos de uso.

É provável que os varejistas já tenham feito experiências com o uso da IA generativa para aprimorar e otimizar seus esforços de marketing - com resultados promissores. Recompensas maiores estão reservadas para as equipes executivas que envolverem essas iniciativas em um esforço mais amplo para automatizar a geração de materiais de marketing em áreas como tradução e reaproveitamento de conteúdo, redes sociais e criação de páginas de destino dinâmicas e personalizadas. Estimamos que esse exemplo mais ampla de casos de uso pode proporcionar ganhos de produtividade de marketing de 30% a 40%.

Os varejistas também podem obter grandes ganhos de produtividade com uma abordagem com base no desenvolvimento de software. As primeiras experiências nesse sentido têm sido convincentes. Por exemplo: o varejista que adotou precocemente a abordagem mencionada acima obteve ganhos de produtividade de 25% a 40% com um copiloto que automatiza as tarefas de codificação, com economias equivalentes a mais de 50 vezes o valor investido. Uma abordagem de família de casos de uso poderia estender ganhos iniciais como esses a uma tela mais ampla e a um período de tempo mais longo.

Há outro exemplo de casos de uso que chamamos de "funcionários superalimentados", abrangendo aprimoramentos de IA generativa que remodelam a maneira como os funcionários do varejo trabalham na linha de frente, nos depósitos e na sede. Nossa estimativa atual é que medidas como essas poderiam aumentar a produtividade em 5% a 25%.

Três testes serão fundamentais para ampliar a IA generativa

Há muitas variáveis que determinarão o resultado final das apostas ousadas em escalonamento de IA generativa. No entanto, pelo que vimos até agora, acreditamos que os resultados dependerão principalmente da capacidade do varejista de passar em três testes.

Teste de gerenciamento de mudanças. Apenas tornar as coisas mais rápidas ou mais baratas não será suficiente: os empregos precisam ser totalmente redesenhados tanto na linha de frente quanto no nível corporativo (veja a Figura 2). Mas mesmo que os varejistas se esforcem para realizar todo o potencial da IA generativa, eles devem manter seus funcionários tranquilos, motivados e engajados. Isso exigirá comunicação e planejamento hábeis, principalmente porque o redesenho do trabalho não será único. As melhorias feitas agora também devem facilitar a evolução futura.

Considere o exemplo a seguir. Costumava ser suficiente divulgar orientações sobre práticas recomendadas de cima para baixo, talvez por meio de um PDF. A IA generativa permite que o mesmo conhecimento seja compartilhado de forma mais rápida e conversacional. No entanto, o ganho real será com o uso da IA generativa para continuar refinando o conteúdo, utilizando informações não estruturadas do campo. Por exemplo: a equipe central de operações poderia entrevistar os principais associados de vendas e usar a IA generativa para ver como as práticas recomendadas estão evoluindo e como os procedimentos operacionais padrão estão acompanhando essa evolução.

Figure 2

Teste de democratização. Para passar com sucesso da experimentação para a entrega em escala, os varejistas precisam colocar as ferramentas de IA generativa nas mãos de todos os seus funcionários, e não apenas nas do departamento de tecnologia. Ao mesmo tempo, no entanto, eles precisam centralizar alguns recursos relacionados à IA generativa para evitar a duplicação de trabalho e outras ineficiências. Encontrar o equilíbrio certo entre democratização e centralização está no centro desse teste. Por exemplo: ter várias equipes avaliando a confiabilidade das respostas geradoras de IA provavelmente não é a abordagem mais simplificada; seria melhor criar um recurso transversal nessa área.

Teste de talento. Os varejistas tradicionais estão aprimorando seu jogo digital, tornando-se um destino mais confiável para os talentos tecnológicos, mas ainda é improvável que consigam atrair engenheiros de IA generativa de elite. Tudo bem. Poucas empresas conseguiriam realizar essa façanha em qualquer setor. O verdadeiro teste de talentos envolve a capacitação dos funcionários existentes. Uma maneira de passar é capacitar um núcleo de pioneiros para evangelizar e compartilhar sua experiência em toda a organização. Também não será um teste único. Como as melhores práticas de implementação de IA generativa costumam ser rapidamente ultrapassadas, os varejistas devem ajudar os funcionários a atualizar continuamente suas novas habilidades, tanto nas funções relacionadas à tecnologia quanto em toda a organização.

Volte para 1995 por um momento

Pense nos primórdios da internet, há três décadas, quando a nascente "superestrada da informação" era vista em alguns setores como exagerada. Imagine saber naquela época o que sabemos agora sobre seu eventual impacto no varejo. Se tivesse tido um vislumbre dessa transformação futura, a maioria das equipes executivas em 1995 teria agido de forma muito diferente, incorporando a nova tecnologia no centro de seus negócios muito mais rapidamente.

É provável que o impacto da IA generativa tenha uma escala semelhante, criando um novo grupo de vencedores em todo o mundo - só que isso será ainda mais rápido do que a web. Nos próximos meses, haverá uma grande oportunidade para os varejistas investirem estrategicamente e estarem na vanguarda dos pioneiros assistidos pela IA do futuro. É hora de dimensionar esses excelentes retornos iniciais.