Inteligência artificial no varejo brasileiro: dados inéditos para orientar sua estratégia

O varejo brasileiro reconhece o impacto da inteligência artificial. O problema está na execução. Um estudo conduzido pela CRMBonus e pela Wake com 307 executivos do setor mapeou onde a IA já gera resultado, onde ainda não saiu do papel e quais lacunas representam risco competitivo real.

Neste artigo, você encontra os cinco insights mais relevantes do IA Survey 2026, complementados por evidências práticas apresentadas no painel de lançamento com Felipe Cohen, CMO do Magalu, e Nasser Silveira, Head Comercial da Wake.

Leia o conteúdo completo do estudo sobre IA no varejo.

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1. A barreira para adoção de IA no varejo é interna

79% dos executivos reconhecem que a IA tem impacto significativo hoje ou terá em curtíssimo prazo.

Para 46% das empresas, a principal barreira para avançar é falta de conhecimento interno, à frente de custo de implementação (31%) e dificuldade de integração com sistemas (36%).

O dado inverte a hipótese usual. A maioria das empresas que ainda não avança em IA não está travada por orçamento ou infraestrutura. Está travada por incapacidade de operar as ferramentas que já existem.

Felipe Cohen, CMO do Magalu, descreveu como a empresa acelerou a adoção internamente sem treinamento formal. Toda segunda-feira, o melhor case de IA da semana é apresentado para a empresa inteira.

O efeito foi competição espontânea entre times. Áreas de backoffice como conciliação financeira passaram a usar IA por conta própria apenas para ter algo a apresentar. O conhecimento interno cresceu pelo incentivo à tentativa, não por capacitação prescritiva.

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2. Apenas 9% das marcas aparecem nas recomendações de IA

O comportamento de busca do consumidor mudou antes que o varejo percebesse.

Consumidores já consultam assistentes de IA para decidir o que comprar, comparar marcas e montar listas de presentes. Apenas 9% das empresas têm alguma estratégia ativa para aparecer nessas recomendações.

O número ganha peso quando combinado com outros dois dados do estudo: 71% das empresas não monitoram o que os assistentes de IA falam sobre suas marcas, e 69% não trabalham nenhuma forma de GEO, as estratégias para influenciar o que os chatbots dizem sobre uma marca.

Cohen revelou que o Magalu está reconstruindo a estrutura do catálogo para ser legível por modelos de linguagem.

Uma ficha técnica com capacidade em litros e número de HDMIs não serve para um assistente que precisa responder "qual a melhor TV para assistir futebol com luz natural na sala". O catálogo precisa descrever contexto e intenção de uso.

Nasser Silveira, da Wake, mostrou que a plataforma já implementou uma camada de MCP, a arquitetura que permite que agentes externos façam consultas e concluam compras diretamente dentro do e-commerce. A infraestrutura para o varejo aparecer nos assistentes está sendo construída agora.

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3. O e-commerce conversacional já tem números para mostrar

O e-commerce passou por duas transformações estruturais.

Nasceu orientado por busca: o cliente chegava com intenção definida. Depois vieram o discovery commerce e a compra por impulso dentro de um feed, sem intenção prévia.

A terceira fase é conversacional. O cliente descreve o que precisa com contexto real, e a jornada de compra acontece dentro da conversa.

O Magalu construiu esse modelo dentro do WhatsApp com a personagem Lu. 3 milhões de usuários únicos, 6 milhões de conversas e conversão três vezes maior que o aplicativo.

Cohen descreveu o caso em que tirou uma foto de um brinquedo no consultório da filha, enviou para a Lu sem saber o nome do produto, e recebeu três opções com preço em segundos.

Marcas que construírem identidade conversacional agora terão um ativo difícil de replicar. Tecnologia qualquer empresa pode copiar em algum momento. Uma personagem com história, reconhecimento e vínculo com o consumidor leva anos para ser construída.

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4. Investimento em branding volta à agenda por causa da IA

Por anos, times de e-commerce concentraram 80% a 90% da verba em performance: mídia paga, influenciador, cupom.

Cohen apontou que o custo de mídia digital está inflacionado por um fator que poucos consideram: bets e varejistas chineses estão competindo pelo mesmo inventário que o varejo tradicional. Comparar o CPM atual com o de dois anos atrás evidencia o movimento.

A pressão de custo é parte do argumento. A razão mais profunda é estrutural.

Assistentes de IA avaliam credibilidade de marca para decidir o que recomendar. Avaliações em plataformas como o Reclame Aqui, presença consistente em fontes confiáveis e volume de menções positivas no digital são sinais que os modelos de linguagem usam para ranquear marcas nas respostas.

Uma empresa que passou anos negligenciando reputação vai aparecer menos nas respostas do ChatGPT, independentemente do quanto investiu em tráfego pago.

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5. Loja física: novos modelos de receita e experiência

85% do faturamento do varejo brasileiro ainda acontece em loja física.

O dado contrasta com o foco do setor em soluções digitais: o IA Survey mostra que menos de 10% das empresas usam IA para gestão de preços dinâmicos ou estoque na loja física de forma avançada.

Cohen apresentou a Galeria Magalu como laboratório operacional com três pilares.

O primeiro é diversificação de receita. A Galeria tem mais painéis de LED do que parede. Só com retail media, a loja se paga em um ano e meio, sem considerar nenhuma venda de produto.

O segundo é experiência como razão de ida. A loja gravou o nome de corredores nas medalhas da São Silvestre e a fila travou o Conjunto Nacional por quatro dias. Lançou o Resident Evil com zumbis e registrou o segundo maior dia de vendas da história da unidade. Em nenhum caso o convite foi para comprar. A experiência foi o motivo. A venda foi a consequência.

O terceiro é integração físico-digital. A live do Dia do Pagamento, transmitida de dentro da loja, teve 48 milhões de visualizações. O espaço físico amplificou o alcance digital.

Para o varejo que ainda trata loja física como ponto de venda puro, os dados do IA Survey e o case da Galeria apontam na mesma direção: o modelo de receita precisa ser repensado antes do modelo de IA.

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O que os dados pedem como próximo passo

Os cinco tópicos se conectam em uma lógica: o varejo brasileiro opera com modelos de aquisição, conversão e fidelização desenhados para um ambiente em transformação.

O consumidor já busca em assistentes, já compra por conversa e já escolhe marcas com reputação verificável por modelos de linguagem. Ainda frequenta lojas físicas, mas por razões diferentes das de cinco anos atrás.

Acesse o relatório completo do IA Survey 2026 e assista ao painel na íntegra com Felipe Cohen e Nasser Silveira para aprofundar cada um desses pontos com dados por vertical e segmento.

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