Com 99,2 milhões de consumidores na Copa, varejo reforça uso de IA para combater perdas 

Tecnologias de inteligência artificial ajudam varejistas a lidar com aumento de fluxo no período, furtos e pressão operacional em períodos de pico

A Copa do Mundo de 2026 já começa a elevar a pressão operacional em diversos setores da economia. Durante o evento, entre junho e julho, cerca de 99,2 milhões de brasileiros pretendem comprar produtos ou contratar serviços relacionados ao torneio, segundo pesquisa da CNDL, SPC Brasil e Offerwise Pesquisas. 
 

Para os varejistas, a expectativa é de um cenário favorável para as vendas. De acordo com a Confederação Nacional do Comércio de Bens, Serviços e Turismo (CNC) a Copa deve movimentar R$ 4,32 bilhões no varejo brasileiro, volume 6,5% superior ao registrado na edição de 2022. 
 

No entanto, o aumento do fluxo de consumidores, impulsionado por promoções e maior demanda, intensifica também os desafios operacionais. “Nesta alta movimentação, crescem os riscos de rupturas de estoque, filas, falhas operacionais, fraudes e furtos, exigindo maior capacidade de monitoramento e resposta em tempo real por parte dos varejistas”, aponta Rodrigo Tessari, CEO da Deconve, startup catarinense especializada em prevenção de perdas no varejo físico
 

De acordo com o executivo, o cenário acaba acelerando a adoção de tecnologias baseadas em inteligência artificial dentro das operações. 
 

“Com equipes focadas em abastecimento e atendimento, a visibilidade sobre o que acontece na loja diminui bastante. O monitoramento humano sozinho já não consegue acompanhar o volume operacional em períodos críticos, e a IA passa a atuar como apoio operacional contínuo”, explica.
 

Além da prevenção de perdas, o uso de inteligência artificial tem avançado em áreas consideradas estratégicas para o varejo, como previsão de demanda, gestão de estoque, logística, pricing e tomada de decisão em tempo real. A tecnologia consegue correlacionar histórico de vendas, sazonalidade, calendário de jogos, clima e comportamento regional para prever padrões de consumo e reduzir rupturas ou excesso de mercadorias.
 

Tecnologias aliadas da prevenção de perdas

Segundo Tessari, uma das principais mudanças está no uso da visão computacional e da análise inteligente de vídeo dentro das lojas físicas. 
 

“A câmera deixa de ser apenas um sistema de registro e passa a funcionar como uma camada de inteligência operacional. Com IA, o varejo consegue identificar comportamentos suspeitos, priorizar alertas, reduzir o tempo de resposta a incidentes e monitorar operações mesmo com equipes mais enxutas”, destaca.
 

Entre as aplicações que devem ganhar ainda mais relevância durante grandes eventos e datas sazonais estão prevenção de perdas com visão computacional, reconhecimento facial, autenticação biométrica, previsão de demanda automatizada e monitoramento operacional em tempo real, incluindo identificação de filas excessivas, ruptura de gôndolas e áreas congestionadas.
 

Como exemplo, o Deconve ID utiliza inteligência artificial e uma base colaborativa com mais de 15 mil cadastros de pessoas com histórico de furtos no varejo. A base é construída e compartilhada pelos próprios varejistas participantes da rede, permitindo que ocorrências registradas em um estabelecimento contribuam para a identificação de reincidências em outras operações parceiras.
 

Na prática, ao ingressar na plataforma, uma nova loja passa a contar imediatamente com o histórico acumulado de toda a rede colaborativa, ampliando sua capacidade de prevenção, monitoramento e resposta em tempo real, especialmente em períodos de maior movimentação, como a Copa do Mundo.
 

“A combinação entre inteligência artificial, visão computacional e inteligência colaborativa tem mudado a forma como o varejo enfrenta perdas. Nestes períodos festivos e alta demanda, não basta apenas reagir aos incidentes. A capacidade de antecipar riscos e compartilhar conhecimento entre diferentes operações é o diferencial competitivo importante para o setor”, conclui Tessari.

Fonte : Assessoria de imprensa

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