Se eu fosse CEO de um supermercado, é aqui que eu começaria com IA

Toda vez que converso com um dono ou diretor de rede de supermercados sobre IA, a pergunta chega antes de qualquer outra: por onde eu começo? A resposta mais comum aponta para uma ferramenta: um agente que resolve a ruptura, um copiloto de pedido, um piloto validando fornecedor novo. Eu começaria em outro lugar. Antes de qualquer sistema, eu formaria as pessoas que vão usar a IA, confiar nela ou não, todos os dias.

Ferramenta sobra, gente preparada falta

Ferramenta de IA não é mais o gargalo. O mercado já oferece opção de sobra para quase todo processo de supermercado: previsão de demanda, precificação, atendimento, análise de dado. O gargalo é outro: poucos colaboradores sabem incorporar IA no trabalho do dia a dia, e a maioria das redes ainda trata isso como um projeto de tecnologia isolado, não como mudança de hábito de trabalho. Uma rede com 100 ou 200 pessoas na operação carrega esse conhecimento espalhado entre comprador, encarregado, financeiro e marketing. Sem preparo, a IA vira ferramenta de quem já era curioso, não capacidade da empresa.

Comece com quem já errou por você

Antes de comprar qualquer plano, eu buscaria um consultor que já implementou IA em operação real, não em apresentação. Aplicar IA com segurança envolve decisão que sai cara se for tomada sem experiência: que dado pode alimentar um sistema externo, onde a LGPD entra na conversa, que processo ainda exige aprovação humana antes de rodar sozinho. Esse é o tipo de erro que aparece meses depois, num incidente ou numa multa, não na primeira demonstração.

Mapeie antes de treinar todo mundo igual

Treinamento genérico de IA, o mesmo slide para todo mundo, rende pouco. Eu mapearia a operação por função: quem já usa IA por conta própria hoje, quem lida com decisão repetitiva de alto volume, quem sustenta processo que hoje depende de uma pessoa só. Esse mapeamento decide o treinamento certo para cada time. O comprador aprende a usar IA para simular cenário de pedido, o time de marketing aprende a montar análise e apresentação mais rápido, o financeiro aprende a estruturar relatório sem depender de planilha manual. Avaliar se a pessoa aprendeu a usar direito importa tanto quanto avaliar se o sistema aprendeu.

O case: a Walmart treinou antes de expandir

Existe um caso público que mostra esse caminho em escala. Em 2023, a Walmart lançou o My Assistant, uma ferramenta de IA generativa para redigir documento, resumir texto longo e apoiar tarefa administrativa, hoje disponível para cerca de 50 mil funcionários corporativos nos Estados Unidos. Segundo a companhia, a expansão não veio de um plano fechado no comitê. Veio de sessão de escuta com colaborador e de análise de como a ferramenta estava sendo usada de fato, e a partir daí a Walmart foi liberando novos casos de uso, como apoiar a integração de contratado novo e explicar benefício no período de inscrição anual.

David Glick, vice presidente sênior de serviços empresariais da Walmart, resumiu a lógica: a empresa precisava entender como a IA generativa ia transformar o trabalho antes de apostar tudo numa direção só. Donna Morris, executiva de recursos humanos da rede, reforçou o outro lado: a IA ajuda a trabalhar mais rápido, mas tem limite, e por isso a companhia criou diretriz de uso responsável antes de espalhar a ferramenta para todo mundo.

Nenhuma rede de supermercado brasileira publicou até agora um programa de capacitação nesse formato e nessa escala. É espaço aberto para quem sair na frente.

Só depois eu contrataria o plano para todo mundo

Depois do consultor, do mapeamento e do treinamento por função, eu contrataria um plano de IA generativa em nível enterprise e estruturaria o acesso para o time inteiro: montar análise, executar processo mais rápido, preparar apresentação, encontrar oportunidade que hoje passa despercebida numa planilha. Um time de 100, 200 colaboradores usando IA como parte do trabalho, não como novidade isolada de quem se interessou por conta própria, produz com mais consistência e entrega resultado maior para a companhia inteira. Esse é o caminho que eu chamaria de pensar com IA primeiro, ou AI first: a IA deixa de ser projeto de um departamento e passa a ser parte de como cada área resolve problema.

Antes de comprar a próxima ferramenta de IA, faça a pergunta que importa mais que a demonstração: quantos dos seus colaboradores sabem usar bem a IA que já está disponível no computador deles hoje? Se a resposta for poucos, o próximo investimento não é em tecnologia. É em gente.