No varejo de beleza, o foco não deve ser escolher qual IA comprar, e sim diagnosticar quais gargalos operacionais realmente precisam de tecnologia; muitas empresas ainda estão em estágio inicial de uso da IA, reconhecendo seu potencial, mas sem clareza sobre onde gerar retorno. A adoção deve partir de um diagnóstico: identificar onde a equipe perde tempo, onde há retrabalho e quais decisões estão travadas por dados ou processos pouco organizados, pois a IA funciona como infraestrutura de gestão, acelerando tudo que já está bem definido, mas não substitui gestão, treinamentos ou clareza de prioridades. O estudo citado aponta usos atuais em gestão, criação de conteúdo, CRM, vendas e análise de dados, com aplicações práticas em varejo de beleza como controle de estoque, previsões de demanda, atendimento e conteúdos para redes. Casos como o da Belshop mostram a importância de padronizar dados antes da implementação e de começar com testes de curto prazo para mensurar ganhos reais. Por fim, a IA não substitui pessoas nem o relacionamento com o cliente: a combinação entre eficiência tecnológica e julgamento humano continua essencial.
Resumo supervisionado por jornalista.Enquanto novas soluções de inteligência artificial surgem todos os dias prometendo ganhos em atendimento, vendas e gestão, cresce um desafio para o varejista de beleza: identificar quais problemas realmente precisam de tecnologia, e evitar investir em ferramentas que não resolvem os gargalos da operação.
Para donos e gestores de perfumarias e lojas de beleza multimarcas, a pergunta mais importante antes de contratar uma IA não é “qual ferramenta devo comprar?”, mas “qual processo da minha operação precisa melhorar?”
O levantamento Na Rota do E-commerce, divulgado pela Loggi em parceria com a Opinion Box, mostra que, embora o mercado ofereça diversas soluções baseadas em IA, muitas empresas ainda estão em estágio inicial de uso da tecnologia. O estudo revela também que 71% dos empreendedores reconhecem a importância de seu uso para o crescimento atual de seus negócios. O cenário revela uma contradição: ao mesmo tempo em que os empresários reconhecem o potencial da IA, muitos ainda têm dificuldade em identificar onde a tecnologia pode gerar retorno.
No varejo de beleza, isso se torna ainda mais relevante porque existem soluções capazes de apoiar praticamente todas as áreas da operação, mas nem todos os problemas precisam de tecnologia para serem resolvidos.
Mesmo que a adoção de ferramentas como ChatGPT e Gemini esteja acontecendo de maneira gradual e fragmentada no varejo de beleza, a implementação dessas ferramentas ainda exige planejamento para evitar investimentos sem retorno.
A decisão de implementar uma IA deve começar por um diagnóstico: onde a equipe perde mais tempo? Quais atividades geram retrabalho? Que processos aumentam custos ou impedem a loja de crescer? Só depois dessa análise faz sentido avaliar se a tecnologia é o caminho mais adequado.
Fábio Neto, diretor de estratégia e sócio da Startse, afirma que a inteligência artificial precisa ser entendida como uma infraestrutura de gestão, ou seja, como uma tecnologia de apoio à gestão, e não apenas a uma simples ferramenta de inovação. Para ele, existem alguns sinais que mostram quando a IA pode ajudar na operação: “Quando os colaboradores passam boa parte do dia procurando informação, respondendo às mesmas perguntas, montando planilhas, escrevendo textos repetitivos, analisando relatórios ou executando tarefas operacionais de baixo valor”.
O problema vem antes da tecnologia
Hoje, existem soluções de IA para praticamente todas as áreas de uma operação de beleza: atendimento ao cliente, criação de conteúdo, análise de dados, gestão de estoque, CRM, precificação e treinamento de equipes. Mas, antes de escolher uma ferramenta, o varejista precisa entender qual problema pretende resolver, principalmente porque algumas soluções exigem investimento e não entregam resultado quando aplicadas sem planejamento. “O maior erro é comprar tecnologia antes de definir o problema. Tenho visto empresas discutindo qual IA contratar quando ainda não sabem quais decisões querem melhorar”, conta Fábio Neto.
Segundo o executivo, a tecnologia pode até acelerar uma operação desorganizada, mas não corrige problemas que estão na origem do negócio, como processos mal definidos, dados inconsistentes ou falta de clareza sobre quais decisões precisam ser tomadas. “A IA funciona melhor quando existe uma base organizada. Ela potencializa processos que já fazem sentido, mas não substitui gestão, treinamento de equipe ou definição de prioridades”, diz. Por isso, antes de avaliar qualquer ferramenta, o primeiro passo do varejista deve identificar quais pontos da operação mais comprometem os resultados.
Antes de buscar uma ferramenta, o gestor pode começar por um exercício simples:
- Qual atividade consome mais tempo da equipe hoje?
- Onde existe mais retrabalho ou repetição de tarefas?
- Que informação a gestão precisa, mas demora para encontrar?
- Qual processo depende de planilhas manuais ou cruzamentos demorados?
- Se fosse possível eliminar apenas um gargalo da operação neste ano, qual seria?
Mas, entender o problema é apenas o primeiro passo. O segundo é avaliar onde a inteligência artificial já começa a gerar aplicações práticas dentro das empresas, e quais dessas possibilidades fazem sentido para a realidade de cada operação.
Apesar de reunir empresas de diferentes segmentos, o levantamento ajuda a indicar os principais pontos da operação em que a tecnologia começa a ganhar espaço. No varejo de beleza, essas aplicações podem aparecer em situações bastante práticas do dia a dia, desde a criação de conteúdos para redes sociais até o apoio na análise de vendas, estoque e relacionamento com clientes.
Em uma perfumaria ou loja de beleza multimarcas, por exemplo, uma IA pode ajudar a identificar quais produtos têm maior giro, organizar informações de vendas, sugerir conteúdos para campanhas ou agilizar respostas para dúvidas frequentes dos consumidores. Mas, novamente, o ganho não está na tecnologia em si, e sim na capacidade de resolver uma necessidade concreta da operação.
Tiago Ercole, head administrativo financeiro da Belshop, rede de lojas de cosméticos multimarcas com atuação nas regiões Sul e Sudeste do país, conta que a empresa utiliza a inteligência artificial em diversas áreas estratégicas e segue ampliando continuamente sua aplicação. Ao justificar a importância do planejamento inicial, o executivo relata um percalço enfrentado pela rede: “Antes de iniciar o projeto percebemos que o maior desafio não era a tecnologia, mas a preparação dos nossos dados”.
Ele conta que foi necessário organizar informações (planilhas, ERP de operação, BI e base de dados) que eram guardadas em sistemas e formatos diferentes, padronizando nomenclaturas de cada loja em todas as bases de dados. O objetivo era garantir que informações de diferentes áreas e unidades da rede estivessem padronizadas e pudessem ser interpretadas corretamente pelos sistemas de IA. Na prática, a Belshop precisou criar uma base comum de informações para que diferentes sistemas “falassem a mesma língua” e gerassem análises mais confiáveis.
O caso mostra um ponto importante para pequenos e médios varejistas: antes de buscar uma tecnologia mais avançada, é preciso avaliar se a empresa tem dados organizados e processos suficientemente claros para que a ferramenta consiga entregar respostas úteis. Depois dessa organização, a IA passou a gerar respostas mais contextualizadas e úteis para a gestão. “O maior aprendizado esteve no desenvolvimento da capacidade de formular boas perguntas e construir solicitações claras, permitindo que a ferramenta entregasse respostas realmente úteis para o negócio”, afirma Tiago.
Nem todo problema precisa de IA
Para Fábio Neto, a liderança tem um papel fundamental nessa avaliação: antes de buscar uma ferramenta, o gestor precisa entender a origem do problema que quer resolver. Para o executivo, a primeira pergunta que o gestor deve fazer não é qual ferramenta contratar, mas se a tecnologia é realmente a resposta para aquele desafio. Uma pergunta simples ajuda nesse diagnóstico: “Se eu dobrasse minha equipe amanhã, esse problema desapareceria? Se a resposta for sim, provavelmente ainda existe um problema operacional ou de gestão”, afirma. A lógica é que, em muitos casos, a principal dificuldade não está na falta de tecnologia, mas na ausência de processos claros, treinamento ou organização. Nesses cenários, uma IA pode até acelerar uma atividade, mas não resolverá a causa do problema.
O executivo acredita que nem todo problema precisa de inteligência artificial, e que na realidade muitos precisam apenas do que ele chama de “disciplina operacional”. Na visão dele, a IA deve entrar quando a empresa já entende seus processos e identifica onde a tecnologia pode gerar ganho de produtividade, e não como uma tentativa de organizar uma operação que ainda não tem clareza sobre seus próprios fluxos.
As respostas ajudam a identificar se existe uma oportunidade real para uso de IA ou se o caminho passa primeiro por ajustes internos, como revisão de processos, treinamento da equipe ou organização de dados.
Na Belshop, essa necessidade ficou mais evidente à medida que a rede cresceu e o volume de informações geradas pela operação aumentou. “Sem essa organização, as decisões deixavam de acontecer no momento em que a operação exigia. Grande parte do tempo era dedicada à busca das informações corretas, ao cruzamento de dados e à preparação de análises para apoiar a gestão”, afirma Tiago Ercole.
Segundo o executivo, o desafio não era apenas ter acesso aos dados, mas conseguir transformar essas informações em decisões mais rápidas para a operação. Esse ponto reforça uma questão comum no varejo: muitas empresas já possuem dados disponíveis, mas ainda enfrentam dificuldades para transformá-los em informações úteis para compras, estoque, vendas e planejamento.
Em um mercado no qual decisões sobre estoque, compras, campanhas e relacionamento com clientes precisam ser tomadas com cada vez mais agilidade, reduzir etapas manuais pode liberar tempo da equipe para análises e decisões mais estratégicas.
Como começar a usar IA sem grandes investimentos
Fábio Neto aconselha que os varejistas evitem grandes investimentos logo de cara. Para o executivo, a entrada da IA no varejo deve começar com um teste simples: escolher uma atividade específica, avaliar se a tecnologia consegue gerar algum ganho e só depois decidir se fale ampliar o investimetno. Ele indica para o empreendedor primeiro escolher um problema e tentar, por 30 dias em uma ferramenta gratuita, resolver essa questão com ela.
Na prática, o teste pode envolver uma tarefa recorrente da operação, como organizar respostas para dúvidas frequentes dos clientes, criar uma primeira versão de conteúdos para redes sociais ou acelerar a análise de um relatório de vendas. Após este período, ele indica que o varejista faça a medição de resultados e compare o antes e depois. A avaliação deve considerar ganhos concretos, como tempo economizado, redução de retrabalho ou melhoria na velocidade das decisões. “A maioria das empresas faz exatamente o contrário. Compra uma plataforma cara para depois descobrir onde utilizá-la. Comece pequeno e aprenda rápido. Escale somente aquilo que comprovadamente gera retorno”, aconselha.
Segundo Fábio, as empresas que conseguem extrair mais valor da IA não são necessariamente aquelas que adotam mais ferramentas, mas as que conseguem identificar bons problemas para resolver e criar uma rotina de aprendizado com a tecnologia. Para ele, o diferencial não está em usar mais soluções, mas em desenvolver uma cultura de teste e aprendizado: entender o que funciona, medir resultados e ampliar apenas aquilo que entrega valor para o negócio.
Onde a IA pode gerar ganhos no varejo de beleza
Tiago Ercole conta que a Belshop desenvolveu, em parceria com a AWS, um projeto de incorporação da IA ao software de inteligência empresarial (BI) da empresa. Na rede, a adoção da IA aconteceu a partir de uma necessidade concreta: transformar um volume crescente de informações em decisões mais rápidas para a gestão.
A partir de consultas inteligentes e análises contextualizadas dos dados da varejista, a marca consegue utilizar tecnologia em diferentes processos administrativos, como previsão de demanda, reposição de produtos, conciliação entre pedidos e notas fiscais, gestão de estoque, controle operacional das lojas, publicidade em marketplaces, recrutamento e seleção, análise de contratos de locação e monitoramento de fluxos operacionais. Entre os ganhos percebidos pela Belshop está a redução do tempo gasto na busca e consolidação de informações, permitindo que os gestores dediquem mais tempo à análise e tomada de decisão.
Fábio Neto aponta cinco frentes em que a IA já pode gerar ganhos para o varejo de beleza. Segundo o executivo, algumas áreas já apresentam oportunidades claras para o setor:
• Atendimento ao cliente: responder dúvidas frequentes, organizar informações e apoiar a equipe comercial no contato com consumidores.
• Conteúdo e comunicação: acelerar a criação de textos, campanhas e materiais para redes sociais.
• Estoque e previsão de demanda: apoiar análises para identificar tendências de venda e necessidades de reposição.
• Treinamento de equipes: criar materiais de apoio e conteúdos personalizados para vendedores.
• Gestão: facilitar o acesso a informações e apoiar decisões baseadas em dados.
O que a IA não substitui no varejo de beleza
Uma das grandes resistências em relação à inteligência artificial se encontra no medo de que ela substitua atividades humanas. No varejo de beleza,a discussão vai além da automação das tarefas. O ponto central é entender quais atividades podem ser apoiadas pela tecnologia e quais continuam dependendo de sensibilidade, relacionamento e julgamento humano.
Tiago Ercole acredita que a IA veio para facilitar o dia a dia das empresas, mas que ela não substitui o investimento em pessoas, muito menos a melhoria contínua de processos. “Vejo a inteligência artificial como mais uma evolução das ferramentas utilizadas no ambiente corporativo. Assim como substituímos processos manuais por planilhas eletrônicas no passado, agora incorporamos uma nova tecnologia para apoiar as atividades do dia a dia. O recrutamento e seleção é um bom exemplo. A IA pode ajudar na triagem de currículos, identificar compatibilidades entre candidatos e vagas e apoiar a análise inicial, mas dificilmente substituirá a sensibilidade de uma boa conversa, da percepção comportamental e da construção de relacionamento”, afirma.
A mesma lógica vale para a experiência de compra em beleza. A tecnologia pode apoiar o vendedor com informações sobre produtos, histórico de consumo e sugestões de abordagem, mas a interpretação das necessidades do cliente e a criação de vínculo continuam dependendo da interação humana.
Já Fábio Neto destaca que a confiança é um dos fundamentos mais importantes do varejo e continua sendo construída principalmente pela relação entre pessoas. Para ele, a inteligência artificial substitui a execução em si muito melhor do que no julgamento: “Nenhuma IA percebe completamente a insegurança de uma cliente antes de uma importante mudança de visual. Nenhuma cria vínculo emocional como um consultor que conhece aquela cliente há anos”, afirma.
Segundo o executivo, a tecnologia tende a assumir melhor tarefas repetitivas e operacionais do que atividades que dependem de contexto, percepção e tomada de decisão. Com isso, o papel da IA não é substituir a atuação humana, mas liberar tempo para que profissionais possam se dedicar às atividades em que sua experiência realmente agrega valor.
Tanto Fábio quanto Tiago concordam que existem decisões que dependem, e sempre vão depender, de fatores ligados à sensibilidade, ética e contexto. Em um setor construído sobre confiança, recomendação e relacionamento, o diferencial estará justamente na combinação entre eficiência tecnológica e capacidade humana de compreender consumidores, equipes e o contexto de cada negócio.