AI Brasil 2025 - Dia 2: como orquestrar IA para o varejo do amanhã

O segundo dia do AI Brasil Experience 2025 deixou um recado direto para o varejo: IA só vira resultado quando dados confiáveis, governança e orquestração caminham juntos. Mais do que adotar ferramentas, o desafio é construir confiança de ponta a ponta, do dado à decisão, e transformar isso em produtividade e experiência sem fricção.

Na palestra “A corrida da IA: confiança do cliente como diferencial competitivo”, Ronald Nossig, da Varejo 180, e Felipe Gomes e Priscila Moraes, da Deloitte, mostraram que confiança não é um selo, é um sistema vivo. Dados precisam estar centralizados, bem governados e protegidos. Modelos exigem explicabilidade, auditoria e monitoramento constante. Quando essa base existe, a adoção cresce entre clientes e times, e a IA sai do piloto para impactar o resultado.

Em seguida, Thiago Viola, da IBM, apresentou a nova tríade de escala: dados confiáveis, agentes de IA e governança. Agentes eficazes operam continuamente, aprendem com feedback e se integram a ferramentas e processos. Com orquestração única, a empresa evita ilhas de bots, mantém supervisão e mede custo e qualidade em tempo real.

As duas falas convergem para um ponto central: sem confiança nos dados e sem orquestração, a IA expõe gargalos. Com ambos, ela acelera decisões, melhora a experiência e sustenta produtividade em escala.

Confiança que vira resultado no varejo

A tarde trouxe uma leitura clara sobre como a IA precisa de bases sólidas para virar resultado.

Ronald Nossig, da Varejo 180, ao lado de Felipe Gomes e Priscila Moraes, da Deloitte, mostrou que confiança não é um “selo”, e sim uma infraestrutura: dados organizados e acessíveis, regras de uso bem definidas e acompanhamento constante do que a IA faz.

Com isso, a tecnologia sai do piloto e passa a melhorar operação e experiência do cliente

de forma consistente.

Pontos principais da palestra:

• Dados em ordem e no mesmo lugar. Centralizar, limpar e atualizar as informações reduz ruído e retrabalho. Quando a empresa trabalha com “uma versão da verdade”, a IA recomenda com mais precisão e os times confiam mais nas saídas.

  
  

• Segurança e privacidade desde o começo. Definir quem acessa o quê, proteger dados sensíveis e ter um plano simples de incidentes evita sustos. Isso preserva a reputação da marca e reduz a resistência interna ao uso da IA.

  
  

• Decisões que dá para explicar. Mostrar por que a IA sugeriu algo e quando existe revisão humana tira a sensação de “caixa-preta”. A transparência aumenta a adoção e ajuda a corrigir rapidamente quando algo sai do esperado.

  
  

• Preparação para normas e mudanças. Documentar onde a IA é usada, que dados consome e quem é responsável dá velocidade para adaptar quando regras mudarem. Isso reduz o risco de parar projetos por questões regulatórias.

  
  

Medir qualidade, erros e melhorias transforma IA em rotina, não em projeto pontual. O ciclo de “medir → ajustar → melhorar” mantém o resultado crescendo com o tempo.

Dados confiáveis + agentes de IA + governança

A segunda parte da tarde Thiago Viola, da IBM, apresentou a tríade que destrava produtividade em escala: dados confiáveis, agentes de IA e governança. O ponto-chave

foi a orquestração: em vez de vários bots isolados, um assistente unificado que entende o pedido, busca os dados corretos e aciona as ferramentas certas, mantendo supervisão e métricas de desempenho.

Pontos principais da palestra:

• Um assistente para a empresa inteira. Centralizar a experiência evita “ilhas de bots” e respostas contraditórias. Para o usuário, vira um ponto único de pedido; para a gestão, fica mais fácil medir o que funciona.

  
  

• Dados integrados e frescos. Conectar e-commerce, CRM, logística e mídia, com atualização frequente, evita que a IA “chute”. Base atualizada significa recomendações mais úteis e decisões mais rápidas.

  
  

• Automação do que toma tempo. Deixe com a IA tarefas repetitivas como relatórios, cruzamentos de dados e passos operacionais. Assim, o time foca no que move ponteiro: estratégia, criação e relacionamento com o cliente.

  
  

• Medição simples e contínua. Acompanhe tempo de resposta, qualidade, retrabalho evitado e impacto no negócio (ex.: campanhas no ar mais rápido). Métricas claras ajudam a provar ROI e a priorizar próximos casos de uso.

  
  

• Regras de uso e segurança fáceis de seguir. Bloquear informações sensíveis, registrar ações e definir quando chamar um humano traz tranquilidade para escalar.

  A confiança cresce porque todos sabem os limites e o caminho de volta se algo der errado.

Do dado certo ao próximo passo

As duas palestras de hoje apontam para o mesmo destino. Na sessão “A corrida da IA: confiança do cliente como diferencial competitivo”, Ronald Nossig (Varejo 180) com Felipe Gomes e Priscila Moraes (Deloitte) mostraram que resultado só aparece quando existe confiança construída de ponta a ponta: dados organizados, regras claras e acompanhamento contínuo.

Em seguida, Thiago Viola (IBM) tirou a IA do discurso e colocou em operação, defendendo um modelo com agentes trabalhando sobre dados confiáveis, bem orquestrados, para transformar tarefas do dia a dia em decisões ágeis e experiências consistentes.

É exatamente aqui que a Biso se conecta. Nosso papel é preparar o terreno e colocar a IA para trabalhar onde o varejo sente: conectamos as fontes críticas (e-commerce, CRM, mídia, logística), mantemos os dados prontos para consumo e operamos o Agente Biso com supervisão e métricas simples de entender. Na prática, isso se traduz em campanhas que saem do papel mais rápido, ofertas mais relevantes para cada público, alertas que evitam deslizes na operação e uma rotina de melhoria contínua, sempre com transparência sobre o que a IA sugeriu e por quê.

O recado de hoje é direto: quem combinar confiança nos dados com orquestração inteligente vai transformar IA em produto, não em promessa.

A Biso está preparada para ser essa ponte — do dado certo ao próximo passo certo — ajudando o seu time a entregar eficiência e experiência sem fricção, já agora.