O setor varejista iniciou o ano sob forte pressão em relação às margens e eficiência comercial. Dados do Instituto para Desenvolvimento do Varejo mostram que, embora as vendas nominais devam crescer mais de 2% em janeiro e fevereiro, o desempenho real, ou seja, quando descontada a inflação, está negativo.
O que se constata hoje é que o cenário atual revela um varejo que promove mais, porém converte menos resultado, em meio a consumidores mais sensíveis a preço, juros elevados e custos operacionais pressionados. Aliás, essa é uma combinação que deve moldar as principais tendências do setor em 2026.
Eu conversei com especialistas em varejo e pedi a eles que me apontassem algumas medidas que devem ser tomadas com urgência pelos empresários varejistas para superar os desafios nos próximos meses.
Considerando que o consumidor está mais sensível a preço, trocando marcas com mais facilidade e respondendo rapidamente a estímulos, nesse cenário, repetir modelos tradicionais de planejamento passa a gerar erros, não eficiência.
Nesse sentido, a prioridade nos próximos meses é ganhar flexibilidade para reagir rapidamente a mudanças de demanda, tarifas, promoções e cadeia de suprimentos. Num ambiente de volatilidade, planejar com antecedência deixou de ser suficiente. A partir de agora, é preciso ter capacidade de ajustar rotas em tempo quase real.
É claro que a flexibilidade tem custo, mas a falta dela vai custar ainda mais caro.
Como as varejistas devem proceder em relação ao estoque?
Os estoques devem ser otimizados. Mesmo em um cenário de consumo mais cauteloso, estoques excessivos seguem imobilizando capital, pressionando margens e reduzindo a flexibilidade financeira das empresas.
Por fim, a Inteligência Artificial, neste novo cenário, deixa de atuar apenas como uma camada de apoio analítico e passa a ocupar um papel estrutural no planejamento do varejo. Nesse contexto, o diferencial não está em “ter IA”, mas em como diferentes tipos de IA trabalham juntos. A IA tradicional continuará sendo essencial para executar cálculos complexos, como simulações de cenários, balanceamento entre oferta e demanda, otimização de estoques e avaliação de negócios entre custo, serviço e margem. Já a IA generativa interpreta esses resultados, contextualizando os dados e apoiando a decisão humana, funcionando como um copiloto que explica o que está acontecendo, onde estão os riscos e quais caminhos devem ser percorridos.
