Adopt AI Grand Palais 2025: Relatório sobre IA para o varejo de consumo – Palestras e painéis de discussão Artefact

Visão geral da Cúpula Adopt AI 2025

• 20.000 participantes
• Mais de 650 palestrantes
• Mais de 250 expositores
• 7 etapas
• Mais de 35 delegações de países
• Mais de 70 países representados
• 14 estandes de países
• Mais de 1.000 CEOs
• Mais de 3.000 executivos de alto escalão

Assista a toda a sessão “IA para o varejo e os consumidores” (replays)

Principais destaques

A IA generativa não é apenas a próxima onda de tecnologia; ela representa uma mudança estratégica fundamental para os setores de varejo e bens de consumo. Para os líderes, o desafio é ir além da experimentação e incorporar a IA à estrutura operacional da empresa para liberar um impacto mensurável nos lucros e perdas. Este relatório destila as lições estratégicas mais importantes de nossa recente reunião de cúpula, oferecendo clareza ao nível C sobre como navegar nessa transformação e criar uma verdadeira vantagem competitiva.

Nossa análise das jornadas dos líderes revela que o sucesso não é acidental. Ele é o resultado de um foco deliberado, muitas vezes radical, em seis imperativos estratégicos específicos. Essas são as áreas que separam os líderes de mercado dos demais, transformando a IA de um centro de custos em um fator essencial de valor empresarial.

• Reinvenção Operacional A IA está criando estruturas operacionais preditivas e autônomas que fazem com que as empresas passem da solução reativa de problemas para a criação proativa de valor, mitigando os riscos antes que eles aconteçam e ampliando a tomada de decisões por especialistas em toda a empresa.
• O aprimoramento humano como principal retorno sobre o investimento O valor mais significativo e imediato da IA está em capacitar a força de trabalho, transformando especialistas em domínios em criadores autônomos de IA, aumentando as equipes de vendas e serviços com recomendações data-driven e liberando o talento humano para se concentrar no trabalho estratégico de alto valor.
• A nova fronteira da experiência do cliente A IA está remodelando fundamentalmente a interação com o cliente, permitindo a personalização em uma escala sem precedentes, criando experiências mais curadas e elevadas na loja e mudando o paradigma de ativos digitais estáticos para um comércio dinâmico e conversacional.
• O Imperativo Fundamental Os líderes estão construindo sua vantagem de IA em um modelo organizacional híbrido de “capacitação central e execução descentralizada”, garantindo o rigor da engenharia no núcleo e usando agentes de IA para limpar e enriquecer dinamicamente o data foundation necessário para que as unidades de negócios inovem na borda.
• Realização pragmática de valor A abordagem vencedora para o investimento em IA alcança resultados transformadores por meio da acumulação incansável de “ganhos marginais” a partir de um portfólio focado de casos de uso, cada um selecionado por seu impacto claro e mensurável nos resultados financeiros, e não por seu potencial especulativo.
• O Desafio da Adoção e da Cultura A tecnologia é o componente solucionável; o principal desafio e a verdadeira fonte de diferenciação competitiva é dominar a adoção em toda a empresa e a mudança cultural por meio de uma estratégia dupla de forte patrocínio executivo e uma cultura descentralizada de experimentação.

Para liderar sua organização nesta era de mudanças, é essencial internalizar esses princípios estratégicos. Incentivamos os senhores a explorar esses temas com mais profundidade assistindo à sessão completa replays, um recurso essencial para seu planejamento e execução estratégicos.

Palco do CEO

Conversa informal com Alexandre Bompard, do Carrefour

Palestrantes: Alexandre Bompard, presidente do conselho e diretor executivo

Desde 2017, Alexandre Bompard tem liderado o Carrefour, uma das maiores redes varejistas do mundo, com operações na Europa, na América Latina e na Ásia.

Sob sua liderança, o Carrefour está acelerando sua transformação digital, integrando a artificial intelligence para otimizar as cadeias de suprimentos, aprimorar a experiência dos clientes e reduzir o desperdício de alimentos…

Ao refletir sobre sua trajetória nos setores de mídia e varejo, como o(a) senhor(a) encara a tecnologia e a inovação, tanto no âmbito pessoal quanto profissional?

• Alexandre Bompard: A principal qualidade exigida da liderança hoje em dia é a curiosidade; não é preciso ser engenheiro para impulsionar a inovação, mas é preciso despertar a curiosidade dentro da organização.
• Vindos de setores do “velho mundo” (TV e rádio lineares e varejo físico) ameaçados pela disrupção, o objetivo sempre foi reconectar as estruturas tradicionais à inovação.
• Esse processo envolve tentativa e erro; por exemplo, na Fnac, ele lançou uma plataforma de e-readers bem-sucedida (Kobo) e um serviço de streaming de música que fracassou, mas ele afirma que os líderes devem “tentar novamente”, independentemente dos fracassos, para sobreviverem a essa jornada.

Como o(a) senhor(a) conseguiu impulsionar com sucesso a inovação e a mudança cultural dentro de uma organização de grandes dimensões como o Carrefour (faturamento de 100 bilhões, 500 mil funcionários)?

• Alexandre Bompard: Ao assumir o cargo, a diretoria nutria a crença equivocada de que o varejo de alimentos estava imune à disrupção digital; o primeiro passo foi estabelecer a convicção de que a inovação é essencial para a sobrevivência.
• A inovação não pode ficar isolada em um canto; ela deve ser democratizada em todo o tecido social da empresa para que esta possa passar de uma empresa tradicional para uma organização ágil e voltada para o digital.
• Embora o Carrefour ainda não possa competir com os gigantes nascidos no setor de tecnologia em termos de competitividade puramente tecnológica, ele conseguiu estabelecer com sucesso sua legitimidade e liderança na transformação digital do varejo físico.

Qual é o papel específico da IA no Carrefour e quais são os casos de uso concretos?

• Alexandre Bompard: O objetivo não é encenar um “espetáculo de inovação”, mas utilizar a IA como uma ferramenta pragmática de transformação.
• Caso de uso 1 (Operações): Utilizando um banco de dados data com 10 bilhões de transações para otimizar o sortimento local e ajustar os preços em tempo real, melhorando significativamente o atendimento ao cliente.
• Caso de uso 2 (Expansão estratégica): reduzindo drasticamente o tempo necessário para analisar possíveis locais para lojas; o que antes levava 9 meses de pesquisas, com uma taxa de falha de 80%, agora é realizado em 2 minutos, com maior precisão preditiva por meio da IA.
• Caso de uso 3 (CX): Desenvolver “agentes de IA” para selecionar produtos e criar um vínculo de proximidade com os clientes, transformando radicalmente a experiência de compra.

Temos alguma chance de nos tornarmos o continente onde o uso da IA, a escala da IA e as aplicações da IA possam ser os mais avançados? Acredito que sim.

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Palco Principal Sul

IA para todos: o plano da LVMH para ampliar o uso da IA no setor de luxo, orientado por seus valores

Palestrantes: Maud Alvarez-Pereyre, Diretora de Pessoal e Transformação
Gonzague de Pirey, Diretor de Omnicanal e Data

Sobre Maud Alvarez-Pereyre: Na qualidade de Diretora de Pessoas e Transformação, ela lidera a estratégia de recursos humanos do Grupo, com foco no desenvolvimento de talentos, na cultura e na transformação organizacional da vasta força de trabalho da LVMH.

Sobre Gonzague de Pirey: Na função de Diretor de Omnicanal e Data, ele coordena a aceleração digital do Grupo, o data governance e a integração de tecnologias de IA em todas as Maisons.

Sobre a LVMH: Com sede em Paris, a LVMH é o maior grupo de luxo do mundo (Receita em 2023: 86,2 bilhões de euros, cerca de 213.000 funcionários), criando produtos de alta qualidade nas áreas de vinhos, moda, artigos de couro, perfumes e cosméticos.

Desenvolvemos esse princípio da ‘tecnologia discreta’ para afirmar que a tecnologia deve estar em toda parte, mas ser invisível, e que essa seria a melhor maneira de utilizá-la a fim de servir a esses… valores humanos.

Qual é o escopo e a ambição do plano “IA para Todos”?

Maud Alvarez-Pereyre: A iniciativa é definida como um plano de engajamento, capacitação e orientação destinado aos 215.000 profissionais do Grupo. A ambição é a democratização: colocar a IA ao alcance de todos, desde hotéis e lojas até armazéns e ateliês, a fim de incentivar a experimentação. Trata-se menos de uma discussão técnica e mais de uma questão cultural, que define onde a empresa opta por utilizar a IA e onde não o faz. Por exemplo, embora o RH pudesse gravar conversas sobre carreira para o data, optou por não fazê-lo imediatamente a fim de preservar a qualidade da interação humana.

Por que acelerar essa transformação agora, e quais são os pilares?

Gonzague de Pirey: Embora a LVMH já trabalhe com a data e a IA há anos, o foco mudou de “inovação” para “transformação”. O plano assenta em três pilares: 1) Mobilização de todas as Maisons nos mais altos níveis executivos; 2) Desenvolvimento e ampliação de casos de negócios nas áreas de comércio, marketing e operações; e 3) Avaliação da adoção e do impacto. Fundamentalmente, o objetivo é o desenvolvimento dos negócios e o reforço dos valores, e não uma medida de corte de custos ou reestruturação.

De que forma os valores fundamentais da LVMH orientam a aplicação prática da IA?

Maud Alvarez-Pereyre: Os valores do Grupo — Inovação/Criatividade, Excelência, Empreendedorismo e Engajamento — ditam a estratégia. Como os “fundadores” das Maisons eram empreendedores, há a responsabilidade de manter a cultura centrada no ser humano. Assim como a LVMH personaliza a experiência do cliente, a empresa está utilizando a IA para personalizar a trajetória profissional de seus principais talentos, garantindo que a tecnologia esteja a serviço do capital humano. A transformação deve ser positiva para as equipes, transformando possíveis perturbações em uma ferramenta de crescimento.

Como o senhor consegue equilibrar a tecnologia com a natureza centrada no ser humano do luxo?

Gonzague de Pirey: A adoção bem-sucedida requer alinhamento com a estratégia da empresa; o luxo é, em essência, uma jornada humana baseada na criação artística, no artesanato e nas vendas presenciais. Utilizar a IA para substituir esses elementos seria “ortogonal” (contraditório) aos fatores de sucesso do setor. Em vez disso, a LVMH adota o princípio da “Quiet Tech”: a tecnologia deve ser onipresente, mas invisível, servindo como facilitadora dos valores humanos, e não como substituta.

Na verdade, trata-se de dar um passo atrás… o lema para nós [é] que os seres humanos continuarão sendo os maestros do grupo… mas precisamos proporcionar a eles o melhor ambiente criativo, aquele que será impulsionado pela IA.

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O varejo ao ritmo da IA

Palestrantes: Gabriel Hubert, CEO e fundador

Gabriel Hubert: Um empreendedor em série e líder de produto que, anteriormente, atuou como diretor de produto na Alan e ocupou cargos de liderança na Stripe após a aquisição de sua primeira startup, a Mashape. Ele foi cofundador da Dust em 2023.

Pó: A Dust é uma plataforma horizontal de IA (fundada em 2022, com sede em Paris) que conta com aproximadamente 15 a 25 funcionários e uma receita estimada na fase inicial de crescimento, focada na implantação de agentes especializados em IA.

• As quatro etapas da adoção: Hubert traça uma trajetória que vai do Shadow IT (uso inseguro de ferramentas) aos chatbots conectados (“CompanyGPT”), passando pelos assistentes integrados (botões “sparkle” de SaaS) e, finalmente, ao Agent OS. Ele argumenta que a verdadeira transformação requer essa etapa final: um ambiente em que agentes e seres humanos colaborem em projetos de ponta a ponta.
• O Sistema Operacional do Agente e o “Índice do Medidor”: O “Índice de Medição”, que corresponde ao tempo durante o qual um agente pode trabalhar de forma autônoma, está atualmente em 2 horas e vem dobrando a cada 7 meses. Até o final de 2026, os agentes estarão realizando jornadas de trabalho de 8 horas. A Dust está desenvolvendo o sistema operacional para gerenciar essas cargas de trabalho “agentísticas” em grande escala.
• O paralelo do CRM: Gabriel Hubert compara a IA à era do CRM; a vantagem competitiva não está no modelo em si, mas na forma como ele é integrado aos processos específicos da empresa, transformando “listas” de data em fluxos de trabalho automatizados.
• Modelos culturais para o sucesso: Os CEOs de alto desempenho alcançam o sucesso ao promover a adoção da IA a partir da alta administração, ao mesmo tempo em que permitem um movimento de baixo para cima, no qual as equipes (como a equipe de combate à fraude da Back Market ou a força de trabalho da Mirakl) desenvolvem seus próprios agentes locais.
• Conclusão estratégica: Para superar projetos-piloto malsucedidos, as empresas devem deixar de tratar a IA como uma “ferramenta” e passar a considerá-la uma nova forma de trabalhar, na qual a criação de um agente seja um caminho para uma promoção, e não uma ameaça à estabilidade no emprego.

O software precisa evoluir para combater o caos informativo que se instala à medida que as equipes crescem rapidamente. Acreditamos na criação de um software operacional que permita que equipes inteligentes realizem um trabalho de melhor qualidade.

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O futuro do varejo de luxo: como a Loewe está acelerando o tempo de lançamento no mercado

Palestrantes: Adriana Mirón, Diretora de PMO e Governança
Lucy Barclay, Diretora Sênior de Marketing Global de Campo e de Parceiros

Utilizar uma ferramenta apenas pelo simples fato de usá-la é o mesmo que acontece quando se trata de IA: é preciso que o processo e a governança estejam estabelecidos primeiro.

Adriana Mirón: Diretor do PMO e de Governança da Loewe, com foco na transformação digital e na excelência operacional no setor de moda de luxo.

Loewe: Uma marca espanhola de luxo pertencente ao LVMH, com cerca de 1.200 funcionários e receita superior a 600 milhões de euros, com sede em Madri, especializada em artigos de couro de alta qualidade.

Lucy Barclay: Líder de Marketing de Campo e de Parceiros na Asana, com especialização na expansão de soluções de gerenciamento de tarefas para contas corporativas globais do setor de varejo.

Asana: Uma plataforma de gestão de tarefas com receita anual de aproximadamente $650M e mais de 1.700 funcionários, com sede em São Francisco, voltada para a clareza organizacional.

Lou Dana: Um especialista em estratégia digital e varejo que atua como moderador em diálogos de alto nível do setor entre fornecedores de tecnologia e marcas de luxo.

Como as habilidades humanas evoluem à medida que a IA assume os processos manuais nos setores tradicionais?

Lucy Barclay: No setor de luxo tradicional, as competências técnicas sempre tiveram prioridade, mas as competências interpessoais, como o raciocínio e a transparência, estão se tornando cada vez mais essenciais. As organizações devem aprimorar as competências de seus funcionários para gerenciar as conclusões da IA e garantir a qualidade data, uma vez que a IA sem “controles” pode produzir resultados imprecisos.

Como a Loewe administrou a complexa gestão de mudanças necessária para essa transição?

Adriana Mirón: A gestão da mudança não pode ser subestimada. A Loewe implementou a ferramenta departamento por departamento (Marketing, Finanças, etc.), pois cada um deles tem necessidades específicas. O foco foi garantir que as pessoas “sem conhecimentos técnicos” considerassem a ferramenta fácil de usar, a fim de maximizar a visibilidade e centralizar a comunicação, afastando-a do e-mail.

De que forma a IA é integrada especificamente à gestão de tarefas no setor de varejo?

Lucy Barclay: Os varejistas enfrentam o “trabalho em torno do trabalho”, em que o crescimento aumenta a complexidade entre fusos horários e ferramentas. A IA é utilizada como um facilitador para eliminar reuniões de atualização e cadeias de e-mails. No entanto, para que a IA seja eficaz, é necessária uma base de clareza — saber quem está fazendo o quê e por quê —, algo que o Asana oferece.

A IA tem o poder de realmente potencializar o julgamento humano, mas definitivamente não o está substituindo… É preciso aproveitar a IA como um colega de equipe dentro da sua organização.

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IA para operações: execução aprimorada e excelência operacional

Palestrantes: Pierre Kroning, Diretor de TI e Managing Director da Beiersdorf Shared Services IT
François-Xavier Pierrel, Diretor-Chefe de Data do Grupo e Diretor de Adtech
Qihua Wang, vice-presidente executivo de Estratégia e IA

Virginie Brard: Vice-presidente regional para a França e o Benelux na Fivetran, atuando como facilitador estratégico entre a infraestrutura data e o impacto nos negócios. Fivetran: Plataforma automatizada de movimentação de data; Receita: ~$250M; Funcionários: mais de 1.200; Sede: Oakland, Califórnia; Missão: Tornar o acesso a data tão simples e confiável quanto a eletricidade.

Pierre Kröning: Diretor de TI da Beiersdorf desde setembro de 2025; anteriormente, liderou as áreas de Data e Análise de Dados, com mais de 20 anos de experiência nas áreas de TI e Finanças. Beiersdorf: Gigante do setor de bens de consumo (Nivea, Eucerin); Receita: 10 bilhões de euros; Funcionários: mais de 20.000; Sede: Hamburgo, Alemanha; Missão: Liderar o mercado de cuidados com a pele por meio da excelência operacional.

Qihua Wang: Vice-presidente executivo global de Estratégia e IA da Lagardère Travel Retail, ex-consultor de estratégia que lidera a reformulação global dos processos de negócios. Lagardère Travel Retail: Rede global de varejo de viagem presente em 51 países; Receita: mais de 7 bilhões de euros; Funcionários: mais de 20.000; Sede: Paris, França; Missão: Reimaginar o varejo de viagem por meio de tecnologia inteligente.

François-Xavier Pierrel: Diretor de Data e Diretor de Tecnologia de Publicidade na TF1, especialista reconhecido em estratégia de data, tendo ocupado cargos de liderança na Meta, na Microsoft e na JCDecaux. Grupo TF1: Emissora líder na Europa; Receita: 2,3 bilhões de euros; Funcionários: mais de 2.800; Sede: Boulogne-Billancourt, França; Missão: Transformar-se de uma emissora tradicional em uma plataforma líder de streaming.

O senhor poderia definir qual é o seu principal projeto de IA no momento e qual é a justificativa comercial para ele?

• Pierre Kröning: Na Beiersdorf, o foco está na “Excelência Operacional” na segmentação de mercado. Por se tratar de uma empresa B2B2C sem interação direta com o consumidor, ela utiliza agentes de IA para vasculhar a internet e enriquecer o painel data (Nielsen) com atributos visuais dos produtos — como, por exemplo, se o produto de um concorrente parece “moderno” ou “tradicional” — e especificações técnicas, como os níveis de FPS, para completar seu ecossistema.
• Qihua Wang: A Lagardère está utilizando a IA generativa para acelerar o processo de “gestão de licitações”. No complexo mundo das licitações para o varejo em aeroportos, responder a editais envolve a elaboração de documentos de 400 páginas; a IA generativa consulta sua base de conhecimento global para automatizar a redação técnica, permitindo que os profissionais se concentrem na proposta de valor central e na concepção do projeto.
• François-Xavier Pierrel: Após o lançamento do TF1+, o grupo utiliza IA para revolucionar a “criação de vídeos”. Além da edição de conteúdo, eles estão implantando a “IA agênica” para criar uma “democracia data”, permitindo que os funcionários consultem ecossistemas técnicos complexos sem a necessidade de treinamento em SQL, automatizando assim a versão operacional de si mesmos.

Se o data for uma porcaria, é claro que os resultados não vão dar em nada… todo mundo acha que basta aplicar IA a um processo para resolver todo o problema.

Quais foram os principais equívocos ou “mitos” sobre a IA no início de seus projetos, especialmente no que diz respeito ao data?

• Pierre Kröning (Beiersdorf): O maior obstáculo é a crença de que a IA pode ser simplesmente aplicada a um processo para corrigi-lo instantaneamente. Se o data for inadequado, o resultado será inútil. O verdadeiro desafio é conscientizar as pessoas de que elas devem redesenhar os processos com prioridade digital. Mesmo com a IA, o julgamento humano é necessário para validar os resultados.
• Qihua Wang (Lagardère Travel Retail): A IA não é um projeto de tecnologia; é um projeto de transformação empresarial. O mito é que ela é “legal e atraente”, mas a realidade é o “trabalho sujo”: limpar os dados data, transformar processos e convencer a equipe de que a IA cria valor, em vez de roubar empregos. A execução bem-sucedida requer uma combinação de gestão de mudanças, perfis técnicos e forte apoio da alta administração.
• François-Xavier Pierrel (TF1): O equívoco inicial era: “Tenho um problema, e a IA é a solução”. Levou de 6 a 12 meses para mudar a mentalidade de “aplicar IA apenas por aplicar” para identificar problemas reais de negócios. Eles aprenderam que não existe varinha mágica; isso envolve política, governança e orçamento. Eles tiveram que passar da simples automação para a criação de valor genuíno por meio da democracia data.

Não basta um simples estalar de dedos para que a mágica aconteça… resumindo, não se trata de um projeto de tecnologia; no fim das contas, trata-se de uma transformação empresarial.

Não existe varinha mágica quando se trata de IA. É sempre muito esforço e sacrifício. Envolve um pouco de política, um pouco de dinheiro e um pouco de governança.

Como vocês lidam com o fator humano e com o medo de perder o emprego?

• Qihua Wang (Lagardère Travel Retail): A realidade situa-se entre “a IA é péssima” e “a IA resolve tudo”. Trata-se de um processo de teste e aprendizado para construir confiança. O objetivo é eliminar tarefas tediosas e repetitivas, como responder a perguntas padrão em licitações, para que os funcionários possam se concentrar em estratégias de alto valor. Trata-se de decidir o que é melhor ser feito por um robô e o que é melhor ser feito por um ser humano.
• Pierre Kröning (Beiersdorf): É necessário redesenhar os processos antes de automatizá-los. Se automatizar um processo mal elaborado, estará apenas sendo ineficiente de forma eficiente. Isso altera o papel dos funcionários; alguém que costumava criar slides no PowerPoint pode agora precisar se tornar um Product Owner, o que exige que tome decisões difíceis, em vez de apenas formatar informações.

Qual é o seu conselho final ou a lição que você gostaria de deixar sobre o audience?

• François-Xavier Pierrel (TF1): Evite o FOMO (medo de ficar de fora). A tecnologia veio para ficar. “Apresse-se, mas não demais.”
• Qihua Wang (Lagardère Travel Retail): Adote uma mentalidade do tipo “Deixe tudo de lado, aprenda e aprenda”. Esteja disposto a fracassar, pois o aprendizado obtido com o fracasso é mais valioso do que o sucesso imediato.
• Pierre Kröning (Beiersdorf): Concentre-se no que você não vai fazer. Com recursos limitados, a definição de prioridades é fundamental para direcionar os esforços para onde realmente importa.

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Reinventando a loja física com IA: execução, experiência e desempenho

Palestrantes: Dominique Tran, Diretor de IA
Stéphane Sinopoli, presidente da Diretoria de Monetização da Data
Giancarlo Miluccio, Diretor de Data e Diretor Digital
Aurélien Escartin, vice-presidente de Transformação e TI

Sobre Dominique Tran: Diretor de Data e IA na Leroy Merlin, responsável por impulsionar a integração da IA generativa e operacional nas jornadas dos clientes e nos processos internos.

Sobre a Leroy Merlin: Uma das principais redes francesas de lojas de materiais de construção (Grupo Adeo), com receita anual de aproximadamente €9,8B (na França), mais de 30.000 funcionários e sede em Lezennes.

Sobre Stéphane Sinopoli: Franqueado da Intermarché (Adhérent) e presidente da Data, área de Monetização e Inovação da Les Mousquetaires.

Sobre a Les Mousquetaires: Um importante grupo francês do setor de varejo (Intermarché, Bricomarché) que gera um faturamento de aproximadamente €39,9 bilhões, com cerca de 150.000 funcionários e sede em Bondoufle.

Sobre Giancarlo Miluccio: Chefe da área Data e Diretor Digital da Unibail-Rodamco-Westfield (URW), liderando a transformação digital de ativos imobiliários comerciais.

Sobre a URW: Uma empresa global que desenvolve e opera centros comerciais de referência, com faturamento proporcional de € 3,5 bilhões e sede em Paris.

Sobre Aurélien Escartin: Vice-presidente de Transformação e TI da VusionGroup (anteriormente SES-imagotag), com especialização em digitalização por meio da IoT e infraestrutura de varejo.

Sobre o VusionGroup: Líder global em etiquetas eletrônicas de prateleira e soluções de IoT para o varejo, com receita de aproximadamente 800 milhões de euros e sede em Nanterre, na França.

De que forma a IA está sendo integrada atualmente para aprimorar a jornada e a experiência do cliente?

• Dominique Tran (Leroy Merlin): Atualmente, o cliente está “aprimorado” e possui amplo conhecimento (muitas vezes consultando o ChatGPT antes de visitar a loja). A Leroy Merlin utiliza IA para determinar em que momentos a interação humana agrega valor e em quais as ferramentas digitais devem assumir o controle. Um dos principais fatores de sucesso é o simulador de desempenho energético (DPE), que realiza milhares de simulações baseadas em IA mensalmente para ajudar os clientes a planejar reformas.
• Stéphane Sinopoli (Os Mosqueteiros): A estratégia tem suas raízes na “Carrelage Truth” (pragmatismo). A IA lida com interações de alto volume e baixo valor. Por exemplo, 65% das chamadas recebidas em suas 3.500 lojas são consultas simples (por exemplo, horário de funcionamento); A IA conversacional agora automatiza esse processo, economizando milhares de horas de trabalho. Além disso, a visão computacional nos caixas automáticos detecta “gestos suspeitos” para combater as perdas, que são quatro vezes maiores nas filas automatizadas.
• Giancarlo Miluccio (URW): Ao contrário da rígida regra de ROI de curto prazo da Intermarché, a URW investiu desde o início no data para mapear a “Jornada do Consumidor”. A empresa utiliza IA para visualizar exatamente o que os visitantes fazem dentro do shopping, indo além da simples contagem de visitantes e passando a realizar uma análise comportamental detalhada, o que lhes permite otimizar o ambiente para proporcionar melhores experiências de compra.
• Aurélien Escartin (VusionGroup): Concentra-se na “Inteligência de Prateleira” e na “Inteligência Espacial”. Utilizando minicâmeras e a IoT para coletar dados de data das prateleiras a cada hora, eles identificam pontos críticos (falta de estoque, erros de preço). Esses dados de data alimentam a IA de ponta, permitindo que clientes e funcionários “conversem” com a loja em linguagem natural — um recurso validado por sua recente parceria com o Walmart.

De que forma a IA capacita as equipes de atendimento ao público e os funcionários das lojas (o trabalhador “aumentado”)?

• Dominique Tran (Leroy Merlin): Para mitigar os riscos da TI paralela, eles implantaram uma solução segura de IA gerativa (GenAI) de nível empresarial para 100% de funcionários. Do ponto de vista operacional, a IA agora orienta os principais processos: definição do sortimento, estratégias de preços e detecção de “rupturas ocultas” (erros de estoque), ampliando sistematicamente as capacidades da equipe em todas as áreas.
• Stéphane Sinopoli (Os Mosqueteiros): A IA é utilizada para resolver desafios específicos enfrentados pela equipe da loja (diretores, contadores, gerentes de produtos frescos). Entre os exemplos estão a triagem de centenas de currículos para selecionar candidatos instantaneamente e a geração de placas informativas bem-humoradas e sem erros para produtos em falta, a fim de manter o bom relacionamento com os clientes. O objetivo é aumentar a produtividade para proteger seu posicionamento agressivo de preços baixos.
• Giancarlo Miluccio (URW): A IA preenche a lacuna entre as equipes de TI e de locação. Os gerentes de locação não vendem mais apenas metros quadrados; eles vendem audiences e produtividade com base em perfis detalhados de consumidores. Da mesma forma, sua agência de mídia de varejo (Rise) utiliza IA para tratar ativos publicitários físicos como se fossem inventário digital, qualificando e classificando targetings e audiences em tempo real.
• Aurélien Escartin (VusionGroup): A IA reduz a carga cognitiva ao “revelar o invisível”. Em vez de verificar todos os produtos, os funcionários são direcionados apenas para anomalias específicas (por exemplo, um produto com estoque zero, mas que está fisicamente presente). Ele observa que os varejistas que utilizam percursos guiados por IA e óculos inteligentes para a separação e execução de pedidos observam um aumento de três vezes na produtividade em comparação com os métodos tradicionais.

Antes, nosso foco era saber quantas pessoas estavam presentes… agora sabemos o que elas estão fazendo. Estamos criando gêmeos digitais dos nossos shopping centers.

Quando o senhor investe 1 € em tecnologia, bem, invista o dobro disso no aspecto humano. Essa é a fase mais complicada.

De que forma a IA contribui para a estratégia da sede, e quais são os KPIs para medir o sucesso?

• Dominique Tran (Leroy Merlin): O principal desafio é a adoção, não a tecnologia. A regra de ouro deles é: “Invista 1 euro em tecnologia, invista 2 euros nas pessoas”. O sucesso estratégico é medido pelas taxas de adoção da equipe. Eles adotam uma abordagem do tipo “desenvolver, testar, ajustar”, envolvendo as equipes das lojas desde o início para garantir o sucesso da gestão da mudança.
• Stéphane Sinopoli (Os Mosqueteiros): A IA na sede visa reduzir a enorme sobrecarga administrativa. A análise de milhares de contratos com fornecedores de 100 páginas não é mais viável para seres humanos; agora, a IA auxilia as equipes jurídicas. Os custos de marketing também são reduzidos drasticamente: a produção de um comercial de TV por meio da IA custa cerca de 100 mil euros, contra cerca de 1 milhão de euros no método tradicional. O KPI rigoroso permanece: o ROI deve ser alcançado em menos de 12 meses, sem aumentar as despesas operacionais (OPEX).
• Giancarlo Miluccio (URW): A IA evoluiu de uma experiência de “nova fonte de receita” para um motor de transformação transversal (Finanças, Leasing, Operações). Estão criando “gêmeos digitais” de shopping centers para simular e otimizar as operações. Os principais KPIs são simples e binários: vendas (dos varejistas) e fluxo de visitantes.
• Aurélien Escartin (VusionGroup): O foco está na rapidez e na co-construção. A IA permite que a sede avalie instantaneamente o impacto das mudanças no merchandising. Ele enfatiza a necessidade de uma otimização “geek” para reduzir os custos de computação (GPU/recuperação de dados), garantindo que as soluções de IA permaneçam acessíveis (baixo OPEX) para franqueados e varejistas independentes.

Os óculos conectados que selecionamos custam 300 euros… Um [scanner] Zebra custa muito mais. Precisamos de soluções que os franqueados possam pagar.

O “Silo Breaker”: Como a IA está transformando a estrutura interna (Locação, Jurídico, Financeiro)?

• Stéphane Sinopoli (Os Mosqueteiros): O impacto na “sede” é tão significativo quanto o da loja.
• Métrica jurídica: Na década de 90, os contratos tinham 4 páginas. Hoje, têm mais de 100 páginas. Com 1.000 fornecedores, é impossível para seres humanos analisar 100.000 páginas de documentos jurídicos anualmente sem contratar um exército de juristas. A IA resume e avalia os riscos desses contratos instantaneamente.
• Métrica de marketing: A produção de um comercial de TV normalmente custa 1 milhão de euros. Com o uso de ferramentas de vídeo baseadas em IA gerativa (GenAI), eles produziram um comercial semelhante por 100 mil euros, o que representa uma redução de custo de 10 vezes que se reflete diretamente nos resultados financeiros.
• Giancarlo Miluccio (URW): A IA provocou uma mudança cultural. Anteriormente, a equipe de “Leasing” (responsável pela venda de espaços) e a equipe “Data” nunca se comunicavam. Agora, os gerentes de Locação apresentam propostas aos varejistas não apenas com base na metragem quadrada, mas também em “Perfis de Público” e “Zonas de Produtividade” gerados pela análise de IA dos movimentos dos consumidores. Isso transformou uma conversa sobre imóveis em uma conversa sobre mídia e desempenho.

Mídia de varejo: as lojas físicas podem realmente competir com as plataformas de publicidade digital?

• Stéphane Sinopoli (Os Mosqueteiros): Sim, e os números são impressionantes. Estão instalando telas digitais e monitorando o “desempenho da mídia” em toda a rede. Conclusão principal: O audience agregado dos telões nas lojas da Intermarché em uma manhã de domingo é superior ao audience do noticiário das 20h nos principais canais de TV franceses. Eles estão percebendo que são uma gigantesca emissora de mídia.
• Giancarlo Miluccio (URW): A agência da URW, a Rise, agora trata os ativos publicitários físicos (outdoors em shoppings) exatamente como se fossem inventário digital. A IA classifica em tempo real as pessoas que estão diante de uma tela (audience) com base em dados demográficos e tempo de permanência, permitindo que vendam “Visualizações Qualificadas” em vez de apenas espaço estático para cartazes.
• Aurélien Escartin (VusionGroup): A Retail Media é o motor da “margem pura”. Ao utilizar câmeras nas prateleiras para rastrear quais produtos os clientes tocam, mas não compram, é possível apresentar promoções direcionadas diretamente na prateleira. Essa nova fonte de receita ajuda a financiar o investimento em hardware, criando um ecossistema tecnológico autossustentável.

O audience das nossas telas na rede Les Mousquetaires é superior ao [audience do] noticiário das 20h… Temos um concorrente que produziu um filme baseado em IA; ele não custou mais do que 100 mil euros, em comparação com o 1 milhão de euros habitual.

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IA em escala empresarial: lições da transformação da Pernod Ricard

Palestrantes: Pierre-Yves Calloc’h, Diretor Global de Digital

Sobre Pierre-Yves Calloc’h: Atualmente atuando como Diretor Digital da Pernod Ricard, Pierre-Yves lidera a transformação digital global do grupo, com foco no aproveitamento do data e da IA para aumentar a eficácia comercial e a eficiência de marketing.

Sobre a Pernod Ricard: Líder global no setor de vinhos e bebidas destiladas, detentora de marcas de prestígio como Absolut, Jameson e Havana Club. A empresa gera aproximadamente € 12 bilhões em receita anual, emprega mais de 19.000 pessoas, tem sede em Paris, na França, e atua sob a missão de “Criadores de Convivialidade”.”

Quais são os principais casos de uso de IA atualmente em operação na Pernod Ricard?

Pierre-Yves Calloc’h: A Pernod Ricard implementou um mecanismo de recomendação para seus 5.000 representantes de vendas em 60 países. Lançada em 2020, essa ferramenta fornece listas semanais de visitas e sugestões específicas de promoção de produtos com base em análises data localizadas, tais como a identificação de marcas com baixo desempenho ou promoções ineficazes. Esse sistema gerou um crescimento nas vendas de 2 a 3% ao longo de dois anos nos países onde foi implementado. Além disso, a empresa utiliza o Marketing Mix Modeling (MMM) em mais de 20 países para otimizar os gastos com mídia (TV x redes sociais) com base em dados históricos de três anos de data.

Como o senhor gerencia o processo de implantação e seleciona os projetos adequados para garantir o sucesso?

Pierre-Yves Calloc’h: A estratégia baseia-se em um foco extremo, limitando o número de projetos de IA ativos a, no máximo, oito simultaneamente. A equipe reduziu uma lista inicial de 72 projetos digitais em potencial para apenas seis, a fim de garantir alta qualidade e escalabilidade. Fundamentalmente, a Pernod Ricard rejeita as “Provas de Conceito” (POCs) em favor dos “Produtos Mínimos Viáveis” (MVPs), implantados imediatamente em dois países para comprovar a replicabilidade. Após o ChatGPT, a empresa enfrenta milhares de casos de uso potenciais, mas aplica critérios financeiros rigorosos, rejeitando projetos com ganhos fracionários de eficiência (por exemplo, economia de 0,5% de um FTE) em favor daqueles com impacto mensurável no resultado financeiro.

Como a pilha de tecnologia evolui do protótipo até a produção, e qual é o papel do low-code nesse processo?

Pierre-Yves Calloc’h: A adoção pelos usuários é o principal gargalo, o que exige rapidez. Esperar 18 meses para integrar uma solução ao Salesforce acabaria com o projeto; por isso, eles utilizam o Retool para desenvolver interfaces de aplicativos web em questão de dias ou semanas. Isso permite iterações rápidas; o feedback recebido durante as sessões de treinamento matinais pode ser implementado já à tarde, aumentando significativamente a confiança dos usuários. Embora o Retool ofereça valor comercial imediato com segurança de nível de produção, a meta de longo prazo (daqui a 1 a 2 anos) continua sendo a integração de soluções estabilizadas à ferramenta central de automação do Salesforce.

Qual é a sua opinião sobre o “Vibe Coding” (interfaces de usuário geradas por IA) em comparação com as plataformas de baixo código?

Pierre-Yves Calloc’h: Embora plataformas de interface do usuário geradas por IA, como a Lovable, sejam impressionantes em demonstrações, elas ainda carecem da segurança, da autenticação e do tratamento de data necessários para ambientes de produção. Como a Pernod Ricard não realiza POCs e desenvolve apenas MVPs prontos para implantação, a empresa ainda não pode contar com a programação intuitiva para ferramentas de negócios em produção, preferindo soluções low-code consolidadas e prontas para produção.

Não realizamos POCs [Provas de Conceito], mas sim MVPs diretamente… selecionamos apenas projetos que tenham potencial para escalar o suficiente a fim de serem lucrativos e apresentarem um retorno sobre o investimento superior ao custo.

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A IA como motor de escalabilidade: como a Pepkor está desenvolvendo capacidades em todo o grupo, abrangendo 30 marcas

Palestrantes: Jason Peisl, Diretor de Informática

Sobre Jason Peisl: Atual CIO do Grupo Pepkor, responsável por transformar a área de TI de um prestador de serviços em um facilitador estratégico em uma complexa federação de marcas de varejo.

Sobre o Grupo Pepkor: Uma gigante sul-africana do varejo com $6B em receita anual, mais de 6.500 lojas e cerca de 50.000 funcionários; com sede na Cidade do Cabo, África do Sul, atuando no mercado de descontos e produtos econômicos.

Como vocês conseguem escalar o data e a IA em um grupo de marcas de varejo concorrentes?

• Jason Peisl: Ao assumir o cargo, a abordagem vigente envolvia projetos-piloto onerosos com baixa adesão, pois os cientistas da data estavam desconectados das necessidades da marca. Peisl implementou uma divisão radical: Capacitação Centralizada versus Execução Descentralizada.
• Centralizado: Os engenheiros e o MLOps continuam sendo fundamentais para construir uma base sólida e democratizar o acesso ao data.
• Descentralizado: Os cientistas do Data e as competências em IA foram transferidos para as marcas específicas. Isso garantiu que eles compreendessem a dinâmica específica do varejo e os problemas de cada marca, gerando valor comercial real em vez de modelos teóricos.

Que decisões ousadas foram necessárias para construir confiança e colaboração em um ambiente anteriormente federado?

• Jason Peisl: Historicamente, a área de TI carecia de influência estratégica, o que resultou em um cenário fragmentado, sem confiança entre as marcas. A Peisl lançou a “Visão 2030” para lidar com a dívida técnica causada por anos de federação.
• A “bagunça”: Atualmente, o grupo opera 5 sistemas ERP, 12 sistemas de gestão de armazéns e 9 sistemas de RH, o que gera uma enorme complexidade na captação e na precisão dos dados data.
• O objetivo: Um plano de ação de 5 a 10 anos para consolidar os sistemas em um único sistema por função (um ERP, um WMS). Essa simplificação é o pré-requisito para um data preciso e uma IA escalável.
• Construção da comunidade: Para promover a colaboração, ele criou comunidades que abrangem várias marcas (por exemplo, Análise Avançada, Segurança) para discutir inovação e projetos conjuntos, como o “Customer 360”, que consolida, pela primeira vez, as informações dos clientes em todo o grupo.

Quais são os principais casos de uso de IA que todo varejista deveria adotar?

• Jason Peisl: Não existe um único caso de uso que seja uma “solução milagrosa” capaz de gerar centenas de milhões instantaneamente. Em vez disso, a Pepkor adota uma estratégia de “ganhos marginais” (semelhante à do ciclismo profissional).
• A estratégia: Ao agregar diversos casos de uso menores, que contribuem com uma eficiência de 0,11 TP47T a 0,51 TP47T cada, chega-se, por efeito cumulativo, a uma melhoria no resultado final de 5 a 61 TP47T.
• Exemplo específico: Otimização da cadeia de suprimentos. Com mais de 1 bilhão de itens movimentados anualmente, a IA é utilizada para otimizar rotas e logística, contribuindo para esses ganhos marginais.

Não realizamos POCs [Provas de Conceito], mas sim MVPs diretamente… selecionamos apenas projetos que tenham potencial para escalar o suficiente a fim de serem lucrativos e apresentarem um retorno sobre o investimento superior ao custo.

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Vencendo com a IA: o que os líderes de hoje nos ensinaram sobre como construir o futuro já agora

Palestrantes: Ghadi Hobeika, Managing Partner e CEO para a América do Norte

Sobre Ghadi Hobeika: Ghadi Hobeika é o Managing Partner e CEO para a América do Norte na Artefact. Executivo experiente com trajetória nas áreas de varejo e transformação imobiliária, ele atuou anteriormente como Diretor Comercial da Unibail-Rodamco-Westfield, trazendo profunda expertise na integração entre estratégia digital e retorno sobre o investimento (ROI) dos negócios.

Sobre o Artefact: Uma empresa global de consultoria em data e IA com sede em Paris, França. A Artefact emprega mais de 1.000 pessoas em todo o mundo e gera uma receita anual estimada superior a €100M, tendo como missão preencher a lacuna entre a data e o impacto nos negócios.

• Hobeika afirma que uma transformação bem-sucedida em IA requer uma “situação de emergência”, uma razão estratégica claramente definida (“Por quê?”) para mobilizar recursos, dinheiro e equipes. Empresas como a Les Mousquetaires (Intermarché) utilizam-no para fins de produtividade e definição de preços, enquanto a LVMH concentra-se em experiências de luxo cuidadosamente selecionadas e a Unibail-Rodamco-Westfield (URW) busca novas fontes de receita em um mercado desafiador.
• Revolucionando a Experiência do Cliente (CX): O surgimento do “comércio Gen-tic” (GenAI Commerce) e da pesquisa por IA exige a otimização de ativos para a interação entre robôs. A L’Oréal utiliza IA para oferecer experiências hiperpersonalizadas a 2 bilhões de clientes, uma escala impossível de ser alcançada apenas por seres humanos ou pela automação tradicional.
• Reinventando as operações essenciais: A IA está eliminando tarefas manuais e otimizando as transferências de tarefas nas sedes, nos armazéns e nas lojas. A Lagardère Travel Retail utiliza a IA para acelerar o processo de licitação de solicitações de proposta (RFP); a Leroy Merlin automatiza as alterações de preços; e a Pernod Ricard capacita 5.000 representantes de vendas em 60 países com recomendações sobre a “próxima melhor ação”.
• Aumento do quadro de funcionários: O foco está em tornar o trabalho mais agradável. A Les Mousquetaires utiliza IA para analisar centenas de currículos, enquanto a Leroy Merlin capacita seus colaboradores a responder a perguntas técnicas complexas. O sucesso depende de uma estrutura clara de priorização de valores (“Onde está o dinheiro?”), de um data bem definido e da antecipação dos desafios de adoção por meio da cocriação com as equipes (conforme recomendado pela TF1).
• O impacto da IA passou de simbólico para massivo. O retorno sobre o investimento (ROI) é inegável: o diretor de TI da L’Oréal observou que cada €1 investido no atendimento ao cliente gera uma economia de €60 a €70. No entanto, embora a IA amplie as capacidades, o principal fator de diferenciação continua sendo as pessoas, suas personalidades e suas habilidades.

A IA costumava ter um impacto insignificante. Está se tornando algo de enorme magnitude… Cada euro que ele [o CIO da L’Oréal] investe em atendimento ao cliente gera uma economia de cerca de 60 a 70. Esse é um dos melhores retornos sobre o investimento que se pode encontrar.

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Masterclass Norte e Sul

Construindo o futuro do varejo por meio da IA

Palestrantes: Yann Le Rhun, Diretor de Tecnologia da França
Edouard Renoux, Líder de Varejo e Transporte na França
Alan Ferbach, cofundador e CEO

Édouard Renoux: Líder da área de Varejo e Transporte na NVIDIA, especializado na aceleração de cargas de trabalho de IA para grandes grupos, como a L’Oréal e o Carrefour. NVIDIA: Líder global em computação por GPU e IA, com receita de aproximadamente $60B e mais de 29.000 funcionários, com sede em Santa Clara.

Yann Le Rhun: Diretor de Tecnologia (CTO) da Lenovo França, responsável pela supervisão das arquiteturas técnicas estratégicas e do ecossistema “AI Innovators” para clientes corporativos. Lenovo: Uma empresa multinacional de tecnologia com receita de $62B e 77.000 funcionários, com sedes em Pequim e Morrisville, focada em “Tecnologia mais inteligente para todos”.”

Alan Ferbach: CEO e cofundador da Vidéotix, especialista em análise de vídeo baseada em IA e integração de software para segurança física e fluxo de clientes no varejo. Vidéotix: Uma empresa francesa de software especializada em visão computacional; recentemente adquirida por um grupo suíço para expandir a contagem de clientes no varejo em 360° e a análise do percurso do consumidor.

Como a NVIDIA se integra ao cenário do varejo e quais casos de uso específicos a senhora aborda?

Édouard Renoux: A NVIDIA oferece uma pilha tecnológica completa que vai além das GPUs, incluindo hardware de CPU/DPU e a estrutura “Metropolis” para visão computacional. Isso permite que os varejistas aproveitem as imagens de vídeo existentes para casos de uso com alto retorno sobre o investimento (ROI), como o controle de fraudes. Para um varejista com faturamento de €10B, uma taxa de perdas de 2% representa uma perda de €200M; as soluções da NVIDIA podem reduzir esse valor pela metade, proporcionando um retorno sobre o investimento em infraestrutura em apenas 3 a 4 meses.

O que o Lenovo Hybrid Advantage oferece aos varejistas que buscam ampliar o uso da IA?

Yann Le Rhun: O “Lenovo Hybrid Advantage” permite que os varejistas “comecem aos poucos” com casos de uso específicos e expandam para milhares de lojas. Ele preenche a lacuna entre o laboratório e a produção. Um exemplo importante é a Kroger, nos EUA, onde essa solução alcançou um retorno sobre o investimento (ROI) em três meses em vários milhares de lojas. A plataforma também inclui uma “Biblioteca de IA” com startups validadas para garantir a conformidade regulatória e técnica.

Como a Vidéotix transforma a infraestrutura existente da loja em sensores data?

Alan Ferbach: A Vidéotix utiliza IA para analisar as imagens das câmeras de segurança 99% que normalmente não são visualizadas. Ao tratar as câmeras como sensores, a empresa cria cenários para contagem e análise de fluxo sem a necessidade de novo hardware. Essa abordagem “no local” garante que o material de vídeo confidencial data nunca saia das instalações; apenas as estatísticas processadas são enviadas à sede para a tomada de decisões.

Nossa solução inclui a ‘Lenovo AI Library’, que integra startups especializadas… garantindo que elas sejam tecnicamente validadas e estejam em conformidade com as normas regulatórias antes da implantação.

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Agentes de IA para o varejo: o agente de detecção de fraudes da Back Market na prática

Palestrantes: Aurélien Gervasi, Gerente Sênior de Engenharia, IA
Alban Dumouilla, Crescimento de Produtos

Aurélien Gervasi: Gerente Sênior de Engenharia especializado em IA na Back Market, responsável por liderar a transformação em IA e a estratégia de agentes da empresa. Back Market: O principal mercado mundial de produtos eletrônicos recondicionados, com sede em Paris, com mais de 700 funcionários e aproximadamente mais de 2 bilhões de euros em GMV.

Bertrand Stephann: Líder de Crescimento de Produtos na Dust, especializado na ampliação de “sistemas operacionais” de IA que fazem a ponte entre os LLMs e o data interno da empresa. Pó: Uma plataforma especializada em IA que permite que as empresas criem agentes personalizados e orientados para a ação, conectados a ferramentas internas como Slack, Notion e Jira.

Qual é o desafio específico relacionado à “fraude logística” que a Back Market e o setor de varejo enfrentam?

Aurélien Gervasi: A fraude logística representa 0,3% dos itens enviados, resultando em perdas significativas de GMV e receita. Isso inclui a “fraude de entrega” (falsas alegações de não recebimento) e a “fraude de devolução” (adulteração de etiquetas). Uma tentativa anterior de coibir esse problema por meio de verificações manuais rígidas gerou reação negativa do público, destacando a necessidade de uma solução que equilibre a detecção de alta segurança com uma experiência do cliente sem interrupções.

De que forma o novo agente “Fraud Orchestrator” aproveita uma arquitetura multiagente?

Aurélien Gervasi: A Back Market implementou um sistema multiagente no qual um orquestrador central coordena subagentes especializados: Histórico do Cliente, Rastreamento de Incidentes, Incidentes de Pagamento e Padrões de Conversação. Ao utilizar LLMs para analisar textos não estruturados, agora é possível detectar modelos de “primeira mensagem” utilizados por fraudadores profissionais, uma tarefa anteriormente impossível com SQL padrão ou expressões regulares.

De que forma a plataforma Dust distingue entre “assistentes” de IA e “agentes” de IA?

Alban Dumouilla: O paradigma mudou de “assistentes” (chatbots passivos) para “agentes” (profissionais ativos). Os agentes estão conectados a fontes de conhecimento internas (Google Drive, Notion) e a ferramentas (Zendesk, Front), o que lhes permite realizar ações de forma autônoma, como redigir respostas, alterar o status de tickets ou acionar alertas.

O senhor poderia demonstrar a rapidez com que é possível mobilizar um agente especializado em atendimento ao varejo?

Alban Dumouilla: Com o uso de um agente “Prompt Coach”, foi criado um agente de suporte funcional em três minutos. Ao conectá-lo a tickets anteriores e ao sistema de tickets “Front”, o agente analisou de forma autônoma um pedido de reembolso, aplicou a política da empresa e enviou um e-mail com a solução, tudo isso poucos minutos após a mensagem inicial do cliente.

Este é um exemplo claro de como o Dust permite que esses especialistas na área se tornem criadores de IA; eles são capazes de resolver seus próprios problemas com o genai sem depender de recursos de engenharia.

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Alcançando o desempenho máximo com o programa de preparação da SAP para a Black Friday e a Cyber Monday

Palestrantes: Manoj Gupta, Chefe de Suporte para os Setores de Comércio e de Bens de Consumo
Rohan Patel, vice-presidente global e diretor de suporte da área de gestão de despesas

Manoj Gupta: Como chefe de suporte para os setores de comércio e consumo da SAP, ele supervisiona a estabilidade e o desempenho do ecossistema de varejo da SAP, sendo especialista na preparação para eventos de grande porte.

Rohan Patel: Como vice-presidente sênior e diretor de Suporte a Serviços Globais em Nuvem da SAP, ele lidera a transformação digital do suporte ao cliente por meio de um plano estratégico de cinco anos focado em soluções “agentes” baseadas em IA.

SAP: Uma plataforma especializada em IA que permite que as empresas criem agentes personalizados e orientados para a ação, conectados a ferramentas internas como Slack, Notion e Jira.

O senhor poderia descrever a evolução e o percurso da implementação da IA dentro da estrutura de suporte da SAP?

Rohan Patel: A SAP iniciou essa jornada há cinco anos, passando de um foco no data básico para cenários sofisticados de “agentes”. A estratégia evoluiu do simples “raciocínio zero-shot” para agentes inteligentes que exigem treinamento mais aprofundado e data, mas proporcionam maior autonomia. O objetivo é ir além da eficiência incremental e avançar em direção à “IA invisível”, na qual a tecnologia executa processos de negócios de maneira integrada em segundo plano, sem atrito com o usuário.

Qual é o papel específico da IA na garantia da segurança durante períodos de pico no varejo, como a Black Friday e a Cyber Monday?

Manoj Gupta: Para os varejistas, estes são os seis dias mais críticos do ano. Oferecemos uma camada de “suporte invisível” com o objetivo de garantir 100% de tempo de atividade e zero degradação. Nossos agentes autônomos atuam com 6 a 8 semanas de antecedência, analisando a integridade do sistema, o histórico de eventos e o suporte data para elaborar um relatório preventivo de mitigação de riscos. Isso identifica gargalos técnicos e comerciais antes que eles possam afetar o evento ao vivo.

Como a “IA Agênica” e os agentes autônomos funcionam tecnicamente no âmbito do programa BFCM?

Manoj Gupta: Utilizamos vários agentes que trabalham em conjunto. Esses agentes monitoram os clientes, geram alertas específicos e classificam se um problema pode ser resolvido de forma autônoma ou se requer intervenção humana. Se o agente encontrar uma solução com base no histórico data, ele poderá responder diretamente ao cliente, sem envolvimento humano. Operamos em grande escala, tendo dado suporte a mais de $12B em GMV no ano passado, sem nenhum tempo de inatividade.

Como a SAP diferencia as várias camadas de suporte baseado em IA atualmente disponíveis para os clientes?

Rohan Patel: Classificamos o suporte em três pilares distintos: o Suporte Invisível, que atua de forma autônoma para prevenir problemas; o Suporte Autônomo, que utiliza IA para fornecer recomendações e um autoatendimento abrangente data ao usuário; e o Suporte Assistido/Acelerado, que se concentra em tornar a interação com os especialistas da SAP o mais simples possível quando é necessária a intervenção humana.

A IA invisível é, na verdade, o que todos nós nos esforçamos para alcançar… porque esse é, em última análise, o verdadeiro valor que vemos em nosso setor.

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Fase inicial

Agentes de IA que fazem a pergunta certa no momento certo

Palestrantes: Cyril Reinhard, cofundador e CEO

Cyril Reinhard: Como cofundador da Zelinqa, Cyril Reinhard apresenta a primeira apresentação pública da empresa na França, com foco em uma nova abordagem à IA conversacional que prioriza o questionamento eficaz em detrimento da resposta imediata, valendo-se de sua experiência em empreendedorismo tecnológico.

Zelinqa: A Zelinqa é uma nova startup dedicada ao desenvolvimento de agentes de IA especializados em Inteligência de Interrogação Humana para lidar com a “crise de confiança” na IA conversacional. Embora não tenham sido divulgados números específicos sobre essa nova startup, sua missão é permitir que a IA conduza conversas por meio de questionamentos estratégicos, resultando em menos interações, soluções de maior qualidade e menor consumo de energia, por meio da utilização de modelos pequenos e especializados.

• A “crise de confiança”: O mercado está enfrentando uma “crise de confiança” devido à dependência dos LLMs, em que modelos maiores apresentam alucinações significativas, chegando a 20% para temas gerais e 70-80% para domínios especializados, como saúde e educação. Essa falha fundamental decorre do paradigma atual da IA do tipo “resposta imediata”, que não consegue se adaptar e ouvir de forma eficaz, ao contrário do que ocorre na conversa humana.
• A abordagem baseada em três princípios — Modelos Pequenos e Especializados: Ecoando a visão de Marvin Minsky, apresentada há 40 anos na obra “The Society of Mind”, a plataforma utiliza vários pequenos agentes que são especialistas em seus respectivos domínios e se comunicam de forma colaborativa.
• O poder do questionamento: A principal inovação é o “mecanismo de melhores perguntas”, desenvolvido após dois anos de pesquisa e desenvolvimento em um laboratório universitário de Grenoble, que confere à IA a capacidade de fazer a pergunta certa no momento certo dentro de um domínio específico.
• Conversa orientada por objetivos: O sistema foi projetado para orientar a conversa com base em um objetivo específico e predefinido (por exemplo, o objetivo de um médico é encontrar o melhor tratamento), o que permite que o mecanismo incorpore conhecimento especializado em perguntas e respostas e identifique a pergunta ideal em um conjunto de perguntas, com base no contexto em tempo real.
• A ilusão dos casos de uso e das métricas: Um cliente piloto, o school.fair, utiliza a agente “Zelia” da Zelinqa, especializada em orientação profissional e treinada em todas as opções de ensino pós-bacharelado na França. A Zelia começa fazendo perguntas para compreender as limitações do usuário, passando a responder somente após uma qualificação adequada. Essa estratégia de “perguntas em primeiro lugar” reduz o número de interações necessárias para encontrar uma solução direta e de alta qualidade, consumindo implicitamente menos energia.
• Pergunta à First AI: A filosofia da empresa consiste em uma transição direta da “IA que prioriza a resposta” para a “IA que prioriza a pergunta”. Essa mudança resulta em melhor qualidade, menor gasto de tempo, menos interações e uma redução implícita no consumo de energia, ao se concentrar em modelos de pequeno e médio porte, em vez de modelos excessivamente grandes.
• Inteligência de Questionamento Humano: O foco na “Inteligência de Questionamento Humano” cria um caso de uso convincente para interações de alto risco e alta qualidade, como a qualificação na área da saúde ou a orientação profissional especializada, nas quais a precisão e a confiança são fundamentais.

Caso o senhor nunca tenha lido o livro de Marim Minsky, “The Society of Mind”, convido-o a lê-lo, pois hoje falamos muito sobre: MCP, agência, multiagentes… Há 40 anos, ele já falava sobre isso. Portanto, trata-se de um princípio que estamos utilizando.

Além do RAG: das respostas confiáveis às ações comerciais concretas

Palestrantes: Cédric Carbone, cofundador

Cédric Carbone: Cédric Carbone é cofundador da Hymalaia, uma empresa dedicada à criação de “fábricas de agentes” para conectar diversas fontes corporativas data com o objetivo de criar agentes de IA avançados e orientados para a ação.

Himalaia: A Hymalaia é uma empresa especializada em IA que desenvolve agentes corporativos e se concentra em conectar os agentes internos do data. Embora os números específicos relativos à receita e ao quadro de funcionários não constem da transcrição, a missão da empresa é fornecer visões confiáveis e abrangentes (360 graus) sobre clientes ou temas a partir de fontes data massivas e díspares (CRM, ERP, Notion, Mailbox), a fim de combater a falta de confiabilidade dos LLMs independentes e impulsionar ações comerciais. A sede não é mencionada na transcrição.

• A “explosão do data”: As empresas enfrentam uma explosão de data, com “milhões de documentos” que precisam ser indexados, enquanto os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), por si só, carecem da confiabilidade, credibilidade e relevância que as empresas exigem, o que leva à necessidade de um sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). A implementação básica e simples do RAG, que é “muito fácil” de desenvolver, mas “não funciona” em produção, apresenta baixa precisão, exigindo arquiteturas avançadas
• Indexação em múltiplas passagens: Para aumentar a precisão da pesquisa e gerenciar grandes volumes de data, a Imalaya utiliza um fluxo de trabalho de indexação em múltiplas etapas que indexa o mesmo documento várias vezes, utilizando tanto blocos grandes quanto pequenos, a fim de capturar simultaneamente tanto o contexto geral quanto os detalhes mais específicos, superando o dilema tradicional relacionado ao tamanho dos blocos.
• Pesquisa híbrida e reclassificação: Uma pesquisa de similaridade vetorial padrão costuma ser inadequada quando a consulta do usuário utiliza terminologia (glossário empresarial, linguagem) diferente daquela dos documentos de origem. Isso é resolvido adicionando-se uma pesquisa por palavras-chave BM25 (pesquisa lexical) à pesquisa semântica por vetores, gerando múltiplos resultados que são então submetidos a normalização, ajuste de pontuação e reclassificação para garantir a seleção dos documentos internos da empresa mais relevantes.
• Consulta em múltiplas etapas baseada em agentes: Para perguntas complexas e abrangentes que envolvem várias entidades (por exemplo, “todas as informações sobre a BBC”), uma única consulta não é suficiente. A solução consiste em um modo de agente que utiliza uma arquitetura de grafo longo, a qual divide a pergunta principal em várias subperguntas (por exemplo, “dificuldades”, “equipamentos utilizados”, “necessidades”) e as executa em paralelo, fazendo subperguntas de forma iterativa até que sejam recuperadas informações suficientes. Essa abordagem é “mais precisa”, mas apresenta um tempo de resposta elevado (até 3 a 4 minutos), o que o palestrante considera aceitável para uma boa resposta.
• A camada MCP: A proposta de valor central vai além do RAG (compreensão, precisão, rastreabilidade), ao adicionar a camada MCP (Ação). O RAG atua como o cérebro, fornecendo conhecimento, enquanto o MCP atua como a mão para executar ações comerciais reais, como atualizar uma oportunidade no Salesforce, enviar um e-mail ou atualizar o sistema ERP, criando assim um agente empresarial completo, complexo e orientado para a ação. .

É melhor esperar e dar uma boa resposta do que dar uma resposta ruim em 10 segundos.

Atendimento ao cliente de luxo na era da IA: o caso de estudo do Le Bon Marché

Palestrantes: David Martin, Chefe do Departamento de TI para Clientes
Bertrand Stephann, cofundador e CEO

David Martin: David Martin integra o departamento de Tecnologia da LVMH, onde supervisiona as soluções para clientes, incluindo campanhas de marketing, gestão de relacionamento com clientes e atendimento ao cliente para o Grupo LVMH. LVMH: A LVMH é o maior grupo de luxo do mundo, administrando 75 marcas, incluindo o Le Bon Marché, e priorizando a inovação centrada no cliente.

Bertrand Stephann: Ele é o fundador e CEO da Alcmeon, uma plataforma de atendimento ao cliente por chat criada em 2011. Alcmeão: A Alcmeon é uma plataforma conversacional empresarial conectada a mais de 15 canais digitais e aos principais sistemas de CRM, como o Salesforce, e conta com a confiança da LVMH e de outros grandes varejistas na Europa e em outras regiões.

O senhor poderia apresentar a história e o espírito inovador do Le Bon Marché?

David Martin: O Le Bon Marché foi fundado em 1852 por Aristide e Marguerite Boucicaut e sempre foi pioneiro em inovação no varejo. Eles estiveram entre os primeiros a implementar a participação nos lucros e férias remuneradas para os funcionários, muito antes de essas medidas se tornarem exigências legais na França. Para os clientes, introduziram conceitos revolucionários, como preços fixos e devolução de produtos, estabelecendo uma tradição de atendimento com visão de futuro que perdura até hoje.

Quais foram os principais desafios que o senhor enfrentou no atendimento ao cliente nas redes sociais?

David Martin: O primeiro desafio foi a escala; precisávamos garantir que cada cliente fosse ouvido, apesar do alto volume de solicitações no Instagram e no Google Reviews. Ao contrário de outros setores, não queremos “desviar” o contato; queremos conversar com nossos clientes para criar um vínculo. O segundo desafio foi preservar nosso “DNA”, a linguagem e o tom de voz exclusivos e sofisticados da marca, que distinguem uma maison de luxo de um varejista comum. Devemos evitar um tom de voz robótico e padronizado.

Como a solução do Assistente de IA funciona, na prática, para os consultores?

Bertrand Stephann: Implementamos um assistente de IA na página de processamento do Alcmeon. Quando um consultor recebe um comentário — por exemplo, uma postagem no Instagram dizendo “Magnifique” —, ele pode clicar no botão preto “Assistente de IA”. A IA, então, gera uma sugestão elegante e personalizada, que vai além de um simples “obrigado”. O consultor revisa, valida ou edita o texto antes de enviá-lo. Trata-se de um sistema do tipo “human-in-the-loop”, projetado para complementar, e não substituir, o consultor.

Quais são os principais resultados em termos de adoção e desempenho?

• David Martin: Observamos um nível muito alto de adoção, com um número limitado de mensagens sendo modificadas pelos consultores, o que comprova que a IA está acertando no tom de voz adequado.
• Bertrand Stephann: Um efeito colateral significativo é que agora todos os clientes recebem uma resposta. Anteriormente, a equipe precisava priorizar as questões e, muitas vezes, ignorava as avaliações positivas. Agora, o tempo economizado permite que respondam a todos, o que tem um impacto positivo no SEO e na visibilidade da marca.

Ao contrário do que ocorre em muitos serviços de atendimento ao cliente que o senhor encontrará em diversos setores, não estamos tentando evitar o contato. Queremos conversar com nossos clientes para estabelecer esse vínculo.