IA no varejo: o que o Cetic mede no comércio e as pesquisas não contam

Quem pesquisa sobre inteligência artificial no varejo encontra quase sempre o mesmo número: mais da metade dos varejistas brasileiros já usaria IA. O dado existe, vem de uma pesquisa de setor e é repetido por blogs, fornecedores e cursos. O problema é que ele mede uma coisa diferente da que o lojista imagina, e por isso leva a decisões erradas sobre urgência, orçamento e ponto de partida.

Existe uma régua oficial, com amostra probabilística e metodologia publicada, que quase ninguém cita: a TIC Empresas, do Cetic.br, o centro de estudos ligado ao NIC.br. Ela mostra quantas empresas de comércio usam IA, em que parte do negócio e, talvez o mais útil, por que as outras ainda não usam. Este artigo lê esses números e os transforma num roteiro de adoção para a varejista de porte médio.

O que é IA no varejo?

IA no varejo é o uso de sistemas que aprendem com dados para executar ou apoiar tarefas do comércio: responder clientes, recomendar produtos, escrever descrições e anúncios, prever demanda, sugerir preço, detectar fraude e organizar a rotina administrativa. Vale para a loja física, o e-commerce, o marketplace e o atendimento por WhatsApp.

Na prática, ela aparece em duas formas. A primeira é a IA embutida em ferramentas que a loja já usa, como a plataforma de e-commerce, o CRM, o sistema de atendimento ou o gerenciador de anúncios. A segunda é a IA de uso geral, os assistentes que escrevem e resumem texto, usados pela equipe no dia a dia. A primeira costuma entrar por decisão de compra; a segunda, muitas vezes, entra sem que ninguém decida.

Essa distinção importa porque muda o tipo de cuidado. IA embutida exige configuração, integração e contrato com o fornecedor. IA de uso geral exige regra: que dado de cliente pode ir para a ferramenta, quem revisa o que sai e onde o resultado é registrado.

Quantas empresas de comércio usam IA no Brasil?

A TIC Empresas entrevista por telefone uma amostra de empresas brasileiras com 10 ou mais pessoas ocupadas. A edição 2025 ouviu 4.174 empresas, com coleta entre fevereiro de 2025 e janeiro de 2026, e divulga os resultados por porte, região e setor. Um desses setores é o comércio, que na classificação da pesquisa inclui também a reparação de veículos automotores e motocicletas.

Duas leituras saem daí. A primeira: o comércio está exatamente na média nacional. Não é o setor atrasado que o discurso de transformação digital costuma sugerir, nem um pioneiro. A segunda: de cada seis empresas de comércio, cinco ainda não usam IA de forma que a pesquisa registre. Quem está começando agora não está atrasado em relação à maioria; está atrasado em relação a uma minoria.

Há um detalhe de método que vale conhecer antes de usar o número numa apresentação. Segundo o próprio Cetic.br, o indicador de IA é perguntado somente às empresas que têm especialista, área ou departamento de TI, mas é divulgado sobre o total de empresas. Ou seja, uma loja sem ninguém de TI que use um assistente de texto pode não aparecer na conta. O 17% é um retrato do uso declarado e estruturado, não de cada vendedor que já abriu um chatbot no celular.

No conjunto das empresas, o movimento é de alta: segundo o resumo executivo da pesquisa, o uso de IA subiu de 13% em 2024 para 17% em 2025, o equivalente a 93.475 empresas. A curva sobe, mas sobe devagar, e o comércio acompanha a média.

Por que as pesquisas de setor mostram números tão maiores?

O número que domina os primeiros resultados do Google vem de um levantamento da Central do Varejo em parceria com a Zucchetti Brasil. Segundo a divulgação da própria Central do Varejo, a IA já faz parte da operação de 59% das empresas do setor. A pesquisa ouviu 373 profissionais de 21 estados e do Distrito Federal, entre junho e agosto de 2025.

Os dois números não se contradizem: eles respondem a perguntas diferentes, feitas a públicos diferentes. A divulgação da pesquisa privada não informa o método de coleta nem o tipo de amostra. Em levantamentos desse tipo, quem responde costuma ser quem já acompanha o assunto, segue o veículo e se interessa por tecnologia. Isso não torna o dado inútil, mas o torna um retrato do varejo engajado, não do varejo médio.

Cetic.br/NIC.br, TIC Empresas 2025 (tabelas H9 e H13); Central do Varejo, divulgação da pesquisa com a Zucchetti Brasil (2025); comparação da Alliance Comunicação

Repare na linha das barreiras. As duas pesquisas, com métodos diferentes, apontam o mesmo problema em primeiro lugar: falta de conhecimento. Quando réguas distintas concordam na ordem, o achado é mais confiável do que qualquer um dos percentuais isolados. É esse ponto que o resto do artigo usa como eixo.

Como a IA está sendo usada no varejo?

A TIC Empresas pergunta às empresas que usam IA em que tipo de aplicação ela entra. A lista não é de ferramentas, é de áreas do negócio, o que a torna útil para planejar.

O denominador aqui é o grupo que já usa IA, não o comércio inteiro. Quando a pesquisa diz 44% em marketing ou vendas, está dizendo que quase metade das empresas de comércio com IA a aplica nessa frente. Como uma empresa pode marcar várias aplicações, a soma passa de 100%.

O retrato é parecido com o de outros setores: a IA entra primeiro onde o trabalho é texto, dado e decisão de escritório. A logística, onde estão promessas famosas como previsão de demanda e reposição automática, aparece só em 26%. Não é falta de utilidade, é pré-requisito: prever demanda exige histórico de vendas e estoque confiável, integrado ao sistema da loja. O mesmo padrão aparece na indústria, como mostra o artigo sobre por que a IA na indústria está no escritório e não na fábrica.

O que cabe em marketing ou vendas no varejo?

É a frente mais citada e também a mais ampla. Cabem nela a escrita de descrições de produto e de anúncios, a segmentação de base para campanhas, a recomendação de produtos no site, a resposta a dúvidas de pré-venda e a análise de avaliações de clientes. Boa parte disso já vem embutida em plataformas de e-commerce, de anúncios e de e-mail, o que explica por que é a porta de entrada mais comum.

E o atendimento?

A TIC Empresas não traz o atendimento como categoria própria na lista de aplicações, mas ele atravessa marketing, vendas e gestão. No varejo, é onde a IA fica mais visível para o cliente: o assistente que responde no WhatsApp, no chat do site ou no SAC. Por isso é também onde o erro custa mais caro em reputação, e onde há regra específica. Quem vende ao consumidor e usa IA no SAC precisa conhecer o que o Decreto do SAC exige do atendimento com IA, como o acesso a um atendente humano.

Onde a IA no varejo trava?

É aqui que a pesquisa oficial é mais útil do que qualquer lista de tendências. A TIC Empresas pergunta às empresas que não usam IA o que as impede. A resposta do comércio desmonta a ideia de que o problema é dinheiro.

Os percentuais são baixos e próximos entre si, então convém lê-los como ordem, não como placar. Mesmo assim, a ordem conta uma história clara, e ela se organiza em quatro grupos.

• Gente e conhecimento (17% e 17%): a empresa não sabe que IA serve ao seu negócio nem tem quem conduza o projeto.
• Encaixe (15% e 15%): a IA não conversa com o sistema da loja, ou a empresa não enxerga utilidade, o que muitas vezes é o primeiro grupo com outro nome.
• Custo (14%): aparece, mas atrás de gente, conhecimento e encaixe.
• Dado, lei e ética (12%, 11%, 11% e 7%): dúvidas sobre consequência legal, qualidade do dado, privacidade e ética.

A resposta "a IA não é útil para a empresa" merece atenção. Para algumas lojas, ela é verdadeira hoje. Para muitas, é consequência direta do segundo item: quem não conhece as aplicações que servem ao varejo tende a concluir que nenhuma serve. Por isso o primeiro passo de qualquer roteiro sério é capacitar, não comprar.

No comércio brasileiro, a IA trava menos no caixa e mais na falta de alguém que saiba por onde começar.

Como usar IA no varejo para tarefas simples?

Tarefa simples, no varejo, é a que se repete muito, segue um caminho parecido e tem revisão humana natural antes de chegar ao cliente. São os melhores primeiros casos porque dão resultado rápido com risco baixo, e ensinam a equipe a trabalhar com IA.

Exemplos e critérios da Alliance Comunicação

A coluna "o que precisa existir antes" é a mais importante. Em quase todos os casos, o pré-requisito não é tecnologia: é um documento, uma política ou uma base organizada. A IA escreve uma descrição tão boa quanto a ficha técnica que recebe e responde uma dúvida tão bem quanto a política de troca está escrita.

Como implementar IA no varejo, passo a passo?

O roteiro abaixo parte dos obstáculos medidos pelo Cetic.br, não de uma lista de ferramentas. Cada etapa responde a um deles.

1. Capacitar antes de comprar

Se os dois obstáculos mais citados são falta de gente capacitada e falta de conhecimento, comprar uma ferramenta antes de resolver isso é pagar por algo que ninguém vai usar bem. Escolha duas ou três pessoas, de preferência de marketing, vendas e atendimento, e dê a elas tempo para testar aplicações no próprio trabalho, com tarefas reais da loja. O objetivo não é formar especialistas, é ter quem saiba avaliar o que serve.

2. Escolher um processo de marketing, vendas ou atendimento

É onde o comércio que já usa IA mais a aplica, e onde estão as tarefas de erro barato. Escolha um processo, nomeie um responsável e meça o antes: quantas horas a tarefa consome por semana, quanto tempo o cliente espera pela resposta, quantos anúncios saem por mês. Sem linha de base, não há como provar ganho depois.

3. Preferir solução pronta no primeiro projeto

No conjunto das empresas brasileiras que usam IA, segundo o resumo executivo da TIC Empresas 2025, 80% adotaram soluções prontas para uso e 54% contrataram fornecedores externos para desenvolver ou modificar sistemas. O dado é do total das empresas, não só do comércio, mas o recado vale para a loja média: o primeiro projeto quase nunca é desenvolvimento próprio. Antes de assinar, verifique se a ferramenta conversa com o sistema da loja, que é o terceiro obstáculo mais citado.

4. Tratar o dado de cliente com a LGPD desde o piloto

Dúvidas legais, de privacidade e de qualidade do dado somam três dos obstáculos medidos. Resolver isso no piloto custa pouco; resolver depois, com a ferramenta rodando e a base de clientes já enviada a um fornecedor, custa caro. A seção seguinte detalha o mínimo.

5. Ampliar só com resultado medido

Quando o primeiro caso funcionar, documente o fluxo, padronize as instruções e treine o resto da equipe. Só então passe para frentes que exigem mais dado, como previsão de demanda e preço. É também o momento de trazer para dentro do processo o uso informal que já existe, aquele descrito no artigo sobre a IA que o funcionário já usa sem a empresa saber.

O que a LGPD exige de quem usa IA no varejo?

A Lei Geral de Proteção de Dados não tem um capítulo sobre IA, mas se aplica a todo tratamento de dado pessoal, e o varejo trata muitos: nome, telefone, endereço, histórico de compra, CPF na nota. Três pontos da Lei nº 13.709/2018 pesam mais quando a IA entra.

Finalidade e necessidade (art. 6º). O tratamento precisa ter propósito legítimo, específico e informado ao titular, e se limitar ao mínimo necessário. Na prática: não envie a base inteira de clientes para uma ferramenta de IA se o caso de uso precisa só do histórico de compras sem nome e telefone.

Base legal (art. 7º). Todo uso de dado pessoal precisa se apoiar numa das hipóteses da lei, como consentimento, execução de contrato ou legítimo interesse. Usar o histórico de compras para segmentar campanha é uma finalidade diferente de usá-lo para entregar o pedido, e pode exigir base legal diferente. O artigo sobre bases legais da LGPD, uma por finalidade mostra como fazer essa separação.

Decisão automatizada (art. 20). O titular tem direito a pedir a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses, incluídas as que definem seu perfil de consumo e de crédito. E o controlador deve informar, quando solicitado, os critérios e procedimentos usados, respeitado o segredo comercial. Para o varejo, isso alcança aprovação de crediário, limite de compra, bloqueio por suspeita de fraude e, conforme o caso, preço ou oferta definidos por perfil.

Um mínimo prático para o piloto: listar que dado pessoal entra na ferramenta e por quê, confirmar no contrato o que o fornecedor faz com esse dado, retirar o que não for necessário e definir quem responde quando um cliente pedir explicação sobre uma decisão automática.

Qual a diferença entre personalização tradicional e personalização com IA?

A personalização tradicional trabalha com regras escritas por pessoas: quem comprou tênis recebe e-mail de meias; quem abandonou o carrinho recebe um lembrete em 24 horas. É previsível, fácil de explicar e limitada ao número de regras que a equipe consegue manter.

A personalização com IA aprende os padrões a partir do comportamento dos clientes e decide, caso a caso, que produto, mensagem ou momento tende a funcionar melhor. Ganha em escala e em nuance, e perde em transparência: fica mais difícil explicar por que um cliente recebeu determinada oferta.

Para a varejista média, a escolha não é entre uma e outra. As regras continuam úteis para o que é óbvio e de alto volume, e a IA entra onde o número de combinações de cliente e produto passa do que uma equipe consegue mapear. Antes de qualquer das duas, vem a base: cadastro limpo, histórico de compras confiável e base legal para usar o dado em marketing.

Como a IA no varejo impacta o engajamento e reduz atritos?

O atrito no varejo está nos pontos em que o cliente espera, repete informação ou não encontra resposta: a pergunta sobre frete que demora horas, a troca que exige explicar o caso três vezes, a busca no site que não acha o produto. A IA reduz esse atrito quando responde rápido o que tem resposta conhecida e passa para uma pessoa, com o histórico, o que não tem.

O engajamento vem como consequência, não como meta isolada. Cliente que resolve rápido volta, e recomendação relevante aumenta a chance de uma segunda compra. Mas o efeito inverso também existe: um assistente que inventa prazo, insiste quando o cliente quer um humano ou recomenda o produto errado gera reclamação pública. Por isso a medida de sucesso não é quantas conversas a IA atendeu, e sim quantas resolveu sem retrabalho.

Há também uma mudança em curso do lado do cliente: consumidores começam a pesquisar e comprar por meio de assistentes de IA. Para quem vende online, isso muda a forma de expor catálogo e preço, tema tratado no artigo sobre agentic commerce e o protocolo que a loja implementa.

Quais erros mais atrasam a IA no varejo?

• Usar o 59% da pesquisa de setor como se fosse a média do comércio e decidir com base num atraso que não existe.
• Comprar a ferramenta antes de ter quem saiba avaliar e conduzir o uso.
• Começar pela previsão de demanda ou pelo preço dinâmico sem histórico de estoque e vendas confiável.
• Colocar um assistente de IA para falar com o cliente sem política de troca, frete e prazo escrita.
• Enviar a base de clientes inteira para um fornecedor sem verificar o contrato e a base legal.
• Medir o projeto por conversas atendidas em vez de problemas resolvidos.
• Deixar o uso informal da equipe crescer sem regra e sem registro.

O primeiro erro é o que mais distorce o resto. Quem acredita que está atrás de seis em cada dez concorrentes tende a correr, e quem corre compra antes de capacitar. A régua oficial sugere o contrário: há tempo para fazer na ordem certa.

Por onde começar hoje

1. Situe a loja na régua certa: 17% do comércio com 10 ou mais pessoas usou IA em 2025, segundo o Cetic.br.
2. Liste onde a IA já está, inclusive o uso informal da equipe e o que vem embutido nas plataformas.
3. Escolha duas ou três pessoas para capacitar com tarefas reais da loja.
4. Defina um primeiro processo em marketing, vendas ou atendimento, com responsável e linha de base.
5. Escreva as políticas que a IA vai usar: troca, frete, prazo e tom de voz.
6. Mapeie o dado pessoal que entra na ferramenta e a base legal de cada uso.
7. Teste uma solução pronta que converse com o sistema da loja e amplie só com resultado medido.

Para comparar com o conjunto das empresas brasileiras, por porte, o artigo sobre onde a sua empresa está na curva brasileira de adoção de IA traz a mesma pesquisa em recorte geral.

Se a dúvida é em que frente da loja a IA renderia mais primeiro, o diagnóstico gratuito de marketing leva cerca de 30 minutos e mostra a maturidade por dimensão, incluindo tecnologia, automação e retenção. E quando a decisão for estruturar a adoção, da capacitação ao primeiro piloto, a Alliance conduz consultoria de adoção de IA começando pelo processo e pelas pessoas, não pela ferramenta.