Inteligência artificial aplicada no ciclo do pedido no varejo

Abstract

Este estudo teve como objetivo analisar os efeitos, benefícios e riscos da utilização da Inteligência Artificial (IA) no ciclo de pedidos do varejo, destacando seu impacto na eficiência operacional, no controle de estoque e na satisfação do cliente, bem como compreender os perigos da dependência da IA no ciclo do pedido, especialmente no que se refere à probabilidade de falhas no processamento e na gestão de inventário. Com o avanço da tecnologia e a digitalização dos processos logísticos, as empresas varejistas passaram a adotar sistemas inteligentes para otimizar suas operações e reduzir falhas. A pesquisa, de abordagem qualitativa e caráter descritivo, utilizou o estudo de caso como principal método, com dados coletados por meio de entrevistas semi estruturaras com profissionais da área de logística e questionários aplicados a consumidores, além de fontes secundárias, como relatórios internos e literatura acadêmica. A análise dos dados permitiu identificar conexões entre a automação dos processos e a percepção dos usuários. Os resultados mostraram que a IA atua de forma decisiva na previsão de demanda, controle de estoque, roteirização de entregas e monitoramento de indicadores logísticos, proporcionando ganhos de produtividade e redução de custos. No entanto, ainda há desafios importantes, como falhas de integração entre sistemas, inconsistências no fluxo de informações e falta de comunicação clara com o cliente, o que pode gerar erros operacionais. Constatou-se que, mesmo com alto grau de automação, a supervisão humana permanece essencial para garantir precisão e evitar falhas que comprometam o ciclo do pedido. Conclui-se que a Inteligência Artificial é uma ferramenta estratégica para a modernização do varejo, capaz de promover eficiência, previsibilidade e melhor experiência ao consumidor, embora exija cautela quanto à dependência excessiva da tecnologia e atenção contínua à sua integração e operação.

This study aimed to analyze the effects, benefits and risks of the use of Artificial Intelligence (AI) in the retail order cycle, highlighting its impact on operational efficiency, inventory control and customer satisfaction, as well as understanding the dangers of AI dependence on the order cycle, especially with regard to the probability of failures in processing and inventory management. With the advancement of technology and the digitization of logistics processes, retail companies began to adopt intelligent systems to optimize their operations and reduce failures. The research, with a qualitative approach and descriptive character, used the case study as the main method, with data collected through semi-structured interviews with logistics professionals and questionnaires applied to consumers, in addition to secondary sources, such as internal reports and academic literature. Data analysis made it possible to identify connections between process automation and user perception. The results showed that AI acts decisively in demand forecasting, inventory control, delivery routing and monitoring of logistics indicators, providing productivity gains and cost reduction. However, there are still important challenges, such as integration failures between systems, inconsistencies in the flow of information and lack of clear communication with the customer, which can generate operational errors. It was found that, even with a high degree of automation, human supervision remains essential to ensure accuracy and avoid failures that compromise the order cycle. It is concluded that Artificial Intelligence is a strategic tool for the modernization of retail, capable of promoting efficiency, predictability and better consumer experience, although it requires caution regarding excessive dependence on technology and continuous attention to its integration and operation.