Imagem: Magnific.
Há um entusiasmo legítimo em torno da inteligência artificial no varejo. Mas, junto com ele, cresce um fenômeno preocupante que pode ser nomeado como “AI washing” – empresas que carimbam o selo de “powered by AI” em qualquer funcionalidade, prometendo autonomia total, decisões mágicas e operação no piloto automático. É marketing sedutor, mas, em muitos casos, perigoso, já que transfere a uma tecnologia probabilística decisões que jamais deveriam ser deixadas sem supervisão.
Discuti recentemente o conceito de IA determinística e acredito que ele seja a chave para uma conversa mais madura sobre o tema. Porque o futuro do varejo não está na IA que faz tudo sozinha. Está na combinação inteligente entre o que a máquina faz melhor e o que o humano precisa continuar governando.
Determinística versus probabilística
Existem, em essência, dois tipos de inteligência operando no e-commerce. A IA probabilística, que é extraordinária para entender linguagem natural, adaptar tom de voz, criar texto e lidar com ambiguidade, mas opera sob probabilidades. Dada a mesma pergunta duas vezes, pode responder de formas diferentes. E, ocasionalmente, pode “alucinar”, inventar um dado, prometer uma condição inexistente, criar uma informação que parece verdadeira, mas não é.
A IA determinística, por outro lado, é baseada em regras. Dada a entrada “A”, a saída será invariavelmente “B”. É o que rege o cálculo de frete, as regras de desconto, o processamento de pagamento, a aplicação de SLA. Não há criatividade, não há aleatoriedade. E é exatamente isso que se quer nesses domínios. Ninguém aceita um frete que muda de valor a cada consulta, ou uma regra de margem que a IA interpreta de forma “criativa”.
O erro do AI washing é confundir os dois mundos, ou aplicar a lógica probabilística onde só a determinística deveria operar. Quando se dá autonomia cega a um agente generativo para definir preços, prometer prazos ou aprovar condições comerciais, está-se terceirizando a margem do negócio para um sistema que pode alucinar. E a margem, no varejo brasileiro de hoje, não admite alucinação.
A boa notícia é que a divisão de trabalho ideal já se mostra bastante clara. A IA é insuperável para automatizar o esforço computacional massivo e executar tarefas que seriam inviáveis para humanos devido à escala, como enriquecer um catálogo com milhares de SKUs, padronizando descrições, atributos e categorizações; gerar centenas de variações de campanhas segmentadas; analisar milhões de transações em busca de padrões de fraude; e sugerir o próximo melhor produto para cada cliente com base em seu comportamento. Nesses domínios, ela faz em segundos o que tomaria semanas de trabalho humano.
Mas o trabalho não termina aí. Depois do esforço massivo automatizado, sobra a parte que exige julgamento: a curadoria. A revisão das descrições que a IA gerou para garantir que refletem a marca, a escolha estratégica de quais campanhas, entre as centenas sugeridas, fazem sentido para o momento do negócio, a definição de quais regras a IA pode flexibilizar e quais são intocáveis. Essa camada de supervisão é o que garante que a automação sirva à estratégia, e não o contrário.
É por isso que sistemas verdadeiramente eficientes combinam as duas inteligências. No OMS, por exemplo, a heurística melhora a gestão de pedidos automatizando decisões complexas de roteamento, mas, dentro de regras de frete, SLA e margem são definidas e governadas por humanos. A máquina decide rápido e em escala, enquanto o humano define os limites dentro dos quais ela pode decidir.
Governança é segurança
Há quem veja a supervisão humana como um freio à inovação, mas eu vejo o oposto. A governança humana é exatamente o que torna possível dar mais autonomia à IA com segurança. Quando você define com clareza as regras determinísticas que a IA não pode violar, você cria um perímetro seguro dentro do qual a IA generativa pode atuar com liberdade criativa, sem risco de destruir valor.
Foi essa lógica que permitiu, por exemplo, que decisões inteligentes de OMS protegessem a operação mantendo o controle. Essa fronteira, bem desenhada, é o que separa as operações que ganham margem com IA das que perdem margem fingindo que têm IA.
O futuro é híbrido
O varejo não precisa escolher entre a frieza determinística das regras e a flexibilidade probabilística da IA generativa, mas combiná-las. A determinística para garantir que frete, preço, estoque e SLA sejam sempre confiáveis, e a generativa para criar experiências ricas, personalizadas e fluidas – além da governança humana, no centro, definindo onde uma termina e a outra começa.
O AI washing vai continuar prometendo autonomia total e mágica instantânea. Mas o varejista experiente já aprendeu que, no fim do trimestre, o que importa não é quanta IA a operação diz ter, mas sim quanta margem ela protegeu. E margem se protege com a combinação certa entre máquina e julgamento humano.
Fonte: E-Commerce Brasil
