A verdade incômoda é que não é a falta de informação que congela as estratégias: é a incapacidade de convertê-la em conhecimento acionável em tempo real. Esse é exatamente o desafio que a Inteligência Artificial veio resolver, não para substituir líderes, mas para ampliar sua capacidade de enxergar padrões e agir com precisão cirúrgica.

O problema está nos silos. Nas empresas que trabalho, vejo equipes de dados, de marketing, de vendas e de operações operando em universos paralelos. Um cliente navegou no site da marca, clicou em três produtos, saiu — e ninguém falou sobre isso. O sistema de CRM não conversa com o e-commerce. O departamento de precificação não sabe o que o algoritmo de recomendação já descobriu sobre preferências.

O resultado é paralisia por excesso de informação e oportunidades perdidas a cada segundo. A IA, quando bem implementada, faz o que humanos demoravam semanas para fazer manualmente: unifica essas informações fragmentadas, identifica anomalias, cruza padrões e emite recomendações. Mas — e isso é crucial — ela só funciona quando alimentada por dados limpos, contextualizados e confiáveis. Garbage in, garbage out, como dizem por aí.

A transição da análise retrospectiva para a inteligência preditiva e prescritiva muda o jogo completamente. Antes, as marcas respondiam: “Por que as vendas caíram?”. Agora, perguntam: “Qual cliente vai deixar de comprar nas próximas duas semanas? E qual ação tomar agora para evitar isso?”. 

Um estudo recente da McKinsey (2024) aponta que empresas que implementam IA preditiva conseguem aumentar a retenção de clientes em até 25% e reduzir o churn em segmentos críticos. Na prática, isso significa ofertas personalizadas no momento certo — nem antes, nem depois —, precificação dinâmica que responde à demanda real, otimização de campanhas que aprende a cada interação e Lifetime Value (LTV) que cresce consistentemente. Não é mágica — é matemática servida com dados de qualidade e algoritmos treinados para aprender.

Aqui entra a questão ética e regulatória que nenhuma marca sábia pode ignorar. LGPD, GDPR e leis de privacidade globais não são obstáculos à IA — são o piso mínimo de confiança. Todas as recomendações que um algoritmo faz para um cliente devem ser rastreáveis, explicáveis e consentidas. A transparência não é um custo; é um ativo competitivo. Consumidores e stakeholders — investidores, parceiros e reguladores — exigem saber como seus dados são usados e com que propósito. As marcas que tratam conformidade como checklist falham. As que a tratam como princípio de design colhem confiança duradoura. A IA com consciência regulatória e ética é a IA que perdura.

A realidade é que o futuro das marcas será definido por quem conseguir integrar melhor três elementos: tecnologia robusta — sistemas, arquiteturas de dados e modelos de IA —, agentes autônomos inteligentes — que tomem decisões sem esperar por humanos — e ecossistemas omnichannel coesos — onde o cliente tem a mesma experiência em qualquer ponto de contato. Mas — e repito com convicção — nenhum desses elementos funciona sem julgamento estratégico e visão de líderes que entendam negócio, não apenas tecnologia.

A IA não substitui o CEO, o CMO ou o CFO. Amplifica suas capacidades. Exige deles, porém, uma mudança profunda: cultura de experimentação, decisões orientadas por dados em vez de hierarquia e coragem de pivotar quando os números mostram um caminho diferente. As marcas que entendem isso — que veem a IA como ferramenta de inteligência estratégica e não como substituição de pensamento — serão as que prosperarão. O resto verá seus competidores aprenderem mais rápido e ganharem market share enquanto elas ainda estão discutindo qual relatório confiar.

A resposta não está em uma disputa simples entre pessoas e máquinas. O que está em curso é uma mudança na própria definição de gestão. O gerente deixa de ser necessariamente o responsável por acompanhar cada atividade e passa a ter de supervisionar sistemas capazes de executar parte significativa do trabalho operacional. Em vez de controlar cada etapa, precisa estabelecer objetivos, definir limites de atuação e garantir que as decisões automatizadas estejam alinhadas às prioridades do negócio.

Essa transformação ganha força à medida que a inteligência artificial deixa de ser apenas uma ferramenta de consulta e passa a executar fluxos de trabalho. Um agente autônomo pode, por exemplo, identificar uma ruptura de estoque, cruzar informações de vendas, sugerir uma reposição e iniciar procedimentos previstos em regras operacionais. Em um atendimento ao cliente, pode classificar solicitações, consultar sistemas internos e resolver demandas sem que um funcionário precise intervir em todas as etapas. O ganho potencial está na velocidade, na escala e na redução de tarefas repetitivas.

O problema começa quando a autonomia tecnológica avança mais rapidamente do que a capacidade de gestão das empresas. Automatizar uma tarefa não significa, necessariamente, melhorar uma operação. Um sistema pode executar com eficiência um processo mal desenhado, reproduzir decisões equivocadas em grande escala ou otimizar um indicador isolado enquanto prejudica o resultado geral. Sem critérios claros, qualidade de dados e mecanismos de supervisão, a velocidade da automação pode ampliar erros em vez de eliminá-los.

É nesse ponto que o papel do gerente se torna ainda mais estratégico. Se antes boa parte de sua rotina era dedicada a cobrar entregas, acompanhar planilhas e resolver gargalos pontuais, agora será necessário compreender como os sistemas tomam decisões, quais dados utilizam e em que situações precisam interromper uma execução para solicitar autorização humana. A competência gerencial passa a incluir a capacidade de desenhar processos nos quais pessoas e agentes de inteligência artificial trabalhem de maneira coordenada.

Isso também exige rever a ideia de produtividade. Se uma empresa mede o desempenho de seus gestores pelo número de tarefas acompanhadas, pela quantidade de aprovações realizadas ou pelo tempo gasto em reuniões operacionais, pode estar premiando justamente as atividades que a automação tem condições de reduzir. O indicador relevante deve ser o resultado produzido: qualidade, eficiência, satisfação do cliente, redução de riscos e capacidade de adaptação diante de imprevistos.

Nesse cenário, surge um desafio de autoridade. Quando um sistema recomenda uma decisão com base em milhares de dados e executa uma ação em segundos, o gerente humano pode se tornar apenas um “aprovador formal”, pressionado a aceitar uma conclusão que não teve tempo ou condições de avaliar. A autonomia operacional, nesse caso, deixa de ser uma vantagem e passa a representar um risco de perda de controle. Delegar decisões a uma tecnologia não elimina a necessidade de compreender suas consequências.

Por isso, as empresas precisam estabelecer limites objetivos para a atuação dos agentes autônomos. Decisões rotineiras e reversíveis podem receber maior liberdade de execução, enquanto ações com impacto financeiro relevante, consequências jurídicas, riscos à segurança ou efeitos significativos sobre clientes e trabalhadores devem contar com controles proporcionais. Também é necessário manter registros das decisões, mecanismos de interrupção e procedimentos para corrigir falhas. A supervisão humana não precisa estar presente em cada clique, mas deve ser efetiva nos pontos em que o risco exige intervenção.

Há ainda uma dimensão organizacional que não pode ser ignorada. A introdução de agentes autônomos altera responsabilidades, competências e relações de trabalho. Gerentes que entendem a tecnologia como uma ameaça à própria posição podem resistir à transformação ou tentar preservar controles desnecessários. Por outro lado, empresas que tratam a substituição de pessoas por sistemas como um objetivo em si podem perder justamente o conhecimento contextual, a capacidade de negociação e o julgamento necessários para lidar com situações que fogem aos padrões previstos.

A questão, portanto, não é preservar o gerente tradicional a qualquer custo, tampouco entregar a operação integralmente aos algoritmos. É construir um modelo de gestão compatível com um ambiente no qual a execução pode ser automatizada, mas os objetivos, os limites e a responsabilidade precisam continuar claros. Isso requer gestores capazes de combinar visão de negócio, leitura de dados, compreensão tecnológica e discernimento para reconhecer quando uma decisão aparentemente eficiente pode produzir consequências indesejadas.

No fim, quem manda na operação não deveria ser necessariamente quem executa mais tarefas nem quem processa mais informações. O comando pertence a quem consegue definir prioridades, estabelecer regras legítimas, avaliar resultados e responder pelas consequências das decisões. Um agente autônomo pode coordenar etapas, recomendar caminhos e executar atividades com velocidade superior à humana. Mas sua eficiência não substitui a necessidade de uma estrutura de governança.

A verdadeira disputa, portanto, não é entre gerentes e linhas de código. É entre empresas que continuarão tentando administrar a automação com modelos de gestão ultrapassados e aquelas que compreenderão que a inteligência artificial exige uma nova arquitetura operacional. O gerente que sobreviverá a essa mudança não será aquele que competir com a máquina em velocidade, mas aquele que souber decidir o que ela pode fazer, quando deve agir e em quais circunstâncias precisa parar. Porque automatizar a execução é uma escolha tecnológica. Garantir que ela produza o resultado certo continua sendo uma decisão de gestão.

Os números da última edição ajudam a entender o tamanho da oportunidade e do risco para quem não está atento. Segundo a Neotrust, o comércio eletrônico brasileiro faturou R$4,76 bilhões no dia da Black Friday de 2025, um crescimento de 11,2% em relação ao ano anterior. O número de pedidos avançou 28%, enquanto o tíquete médio recuou 12,8%, para R$553,60.

Nesse sentido, a mensagem é clara: o mercado pode crescer em volume sem que cada venda gere mais receita. E, para o gestor, isso significa que o faturamento, isoladamente, não é suficiente para avaliar o sucesso de uma campanha.

Por isso, como estamos a poucos passos de mais uma Black Friday, vale revisitar cinco erros que podem transformar uma grande oportunidade comercial em uma operação cara, desgastante e pouco rentável. Confira:

1. Confundir faturamento com rentabilidade: Um dos erros mais comuns é entrar na disputa por preço sem calcular o impacto dos descontos sobre a margem. Na tentativa de ganhar visibilidade, melhorar o posicionamento nos marketplaces e superar a concorrência, muitas operações acabam reduzindo preços, oferecendo frete subsidiado e ampliando investimentos em mídia sem avaliar o resultado financeiro combinado.

O crescimento de 28% no número de pedidos durante a Black Friday de 2025, acompanhado da queda de 12,8% no tíquete médio, reforça a importância dessa análise. Mais transações não significam, automaticamente, mais lucro. Portanto, antes de aprovar uma oferta, o gestor precisa conhecer a margem de contribuição de cada produto, considerando comissões do marketplace, impostos, logística, custos de pagamento, descontos e investimento publicitário. 

2. Tratar a Black Friday como um único dia: Outro equívoco é concentrar o planejamento apenas na sexta-feira, como se o consumidor só estivesse disposto a comprar naquela data. O comportamento do varejo digital mostra que a jornada promocional se distribui ao longo de novembro (e até outubro). Em 2025, segundo a Neotrust, o mês inteiro movimentou R$39,2 bilhões no e-commerce brasileiro, enquanto o dia da Black Friday respondeu por R$4,76 bilhões. Essa diferença evidencia a importância de pensar a data como uma estratégia de calendário, e não como uma ação isolada.

Para os gestores, isso significa planejar fases distintas: aquecimento da audiência, construção de demanda, ofertas antecipadas, pico de vendas e ações de continuidade. Também é necessário definir quais produtos devem receber maior investimento em cada etapa e quais indicadores determinarão a realocação de verba.

3. Investir em mídia antes de garantir estoque e operação: Aumentar o investimento em mídia sem validar a capacidade de atendimento é um erro que pode custar caro. Afinal, não adianta atrair milhares de consumidores se os produtos anunciados estão indisponíveis, os pedidos não são processados a tempo ou a operação logística não suporta o volume.

O balanço da Black Friday de 2025 do Procon-SP registrou 2.979 reclamações formalizadas, alta de 39,67% em relação às 2.133 do ano anterior. Entre os principais problemas relatados estavam a não entrega ou o atraso na entrega, responsáveis por 31,62% das reclamações, e os pedidos cancelados pelo fornecedor, com 15,51%.

Os dados não significam que todos esses problemas tenham sido causados por falhas de planejamento de estoque, mas evidenciam o impacto que problemas de execução podem ter na experiência do consumidor. Em resumo: a operação precisa estar preparada para cumprir a promessa comercial antes que a verba seja ampliada.

4. Negligenciar a qualidade dos anúncios e a experiência de compra: Em marketplaces, ter um preço competitivo é importante, mas não resolve tudo. Um produto com imagens ruins, descrição incompleta, informações técnicas inconsistentes ou avaliações negativas pode perder conversões mesmo quando está em promoção.

Na Black Friday, quando o consumidor compara alternativas rapidamente, cada informação ausente aumenta o atrito e pode comprometer a decisão de compra. O trabalho de preparação deve incluir revisão de títulos, imagens, atributos, descrições, variações, condições de pagamento, prazos de entrega e informações sobre garantia. Também vale analisar dúvidas recorrentes dos consumidores, avaliações dos produtos e motivos de devolução para identificar pontos que precisam ser corrigidos antes do pico de demanda.

Outro cuidado é garantir que o preço anunciado corresponda ao valor efetivamente praticado e que as condições promocionais estejam claras. Uma pesquisa do Procon-SP, divulgada em novembro de 2025, mostrou que 76,47% dos consumidores que compravam na Black Friday e responderam ao levantamento já haviam se sentido enganados pelo menos uma vez durante a data. Tal pesquisa foi respondida espontaneamente por 329 pessoas e não representa necessariamente todo o mercado, mas sinaliza um problema relevante de confiança. Uma promoção precisa ser competitiva, transparente e coerente com a experiência que a marca entrega.

5. Tomar decisões com base em números agregados e, muitas vezes, reagir tarde demais: O quinto erro é avaliar a campanha apenas pelo faturamento total ou esperar o fechamento do dia para descobrir o que funcionou. Uma operação pode registrar crescimento expressivo nas vendas enquanto perde margem em determinados produtos, investe demais em anúncios pouco eficientes ou acumula pedidos com maior risco de cancelamento. Os números agregados escondem diferenças importantes entre categorias, canais e campanhas.

A preparação deve começar com metas e indicadores definidos previamente. Durante a Black Friday, o gestor precisa acompanhar, em tempo real, métricas como margem de contribuição, conversão, custo de aquisição, retorno sobre investimento publicitário, ruptura de estoque, cancelamentos e prazo de expedição.

Por fim, é essencial entender que a Black Friday começa muito antes da primeira oferta e em um ambiente cada vez mais competitivo, a maturidade digital está em equilibrar crescimento, rentabilidade e experiência de compra. Isso exige planejamento comercial, inteligência de dados, gestão de catálogo, controle operacional e acompanhamento contínuo dos indicadores.

A melhor Black Friday não é necessariamente aquela em que a empresa vende mais. É aquela em que se consegue transformar a demanda em resultado sustentável, cumprir o que prometeu ao consumidor e sair da data mais preparada para crescer. Porque, no varejo digital, vender é fundamental. Mas vender bem é uma decisão de gestão.

Nesse cenário, o Chat Commerce se consolidou como um dos canais de vendas mais estratégicos para o varejo. As janelas de mensagem, como o WhatsApp, deixaram de ser apenas suporte e viraram a principal vitrine para atração, relacionamento e fechamento de vendas.

No comércio digital, o tempo de resposta impacta diretamente a taxa de conversão. Se a resposta demora, o cliente fecha a aba e compra no concorrente.

Quando oferecemos uma experiência fluida dentro de um aplicativo onde o cliente já passa boa parte do seu dia, reduzimos o atrito ao mínimo. A venda acontece onde a atenção do consumidor já está concentrada. 

No entanto, para que o Chat Commerce funcione em escala no varejo sem sobrecarregar a equipe comercial ou perder qualidade, a tecnologia precisa atuar nos bastidores. 

A evolução do atendimento: de chatbots a Agentes de IA

Para escalar esse canal sem inflar custos operacionais, a tecnologia precisa atuar nos bastidores. A grande mudança veio com os Agentes de Inteligência Artificial, que substituíram as antigas árvores de decisão engessadas (“digite 1 para…”).

Hoje, esses agentes atuam diretamente em:

• Vendas e Atendimento: compreendem o contexto, recomendam produtos e tiram dúvidas no momento de decisão;
• Recuperação de Carrinho: atuam de forma personalizada e instantânea em carrinhos abandonados;
• Disponibilidade 24/7: replicam a atenção do melhor vendedor da loja física no ambiente digital, em qualquer horário.

O fator humano no centro da estratégia

Delegar etapas repetitivas para a IA não elimina o papel do vendedor humano, muito pelo contrário. Ao automatizar a operação de dúvidas frequentes e transações simples, os profissionais de vendas ganham tempo para focar em interações consultivas e de alto valor, onde a empatia e a negociação humana são insubstituíveis.

Vejo que o varejo do futuro não é puramente e-commerce, nem puramente loja física. Ele é conversacional, ágil e contextual. Varejistas que estruturarem seus canais de mensagem com inteligência artificial para escalar o relacionamento estarão um passo à frente no crescimento e na fidelização de clientes.

Pra pensar e agir!

Ao mesmo tempo em que a tecnologia melhora as condições de vida, transforma estruturas sociais e econômicas, gerando reflexões e incertezas sobre o futuro e o propósito da existência humana. Elon Musk, desde 2023, tem defendido a possibilidade de um cenário em que o trabalho deixe de ser uma necessidade de sustento e se torne opcional, em razão dos avanços da inteligência artificial e da automação.

Se esse cenário se concretizar, quais serão as implicações para a sociedade? O trabalho deixará de ser uma das principais fontes de estresse ou surgirão novas preocupações? Como as pessoas ocuparão seu tempo? Teremos mais espaço para as relações humanas ou enfrentaremos desafios relacionados ao tédio, à falta de propósito e à saúde mental? São questões que nos convidam a refletir sobre as demandas de um futuro em transformação.

Nesse contexto, a conectividade, antes associada principalmente à transformação digital das empresas e aos hábitos das gerações mais jovens, assume um papel ainda mais relevante. O mercado de IoT precisa acompanhar essas mudanças, pois uma população que vive mais e permanece conectada cria novas demandas para monitorar pessoas, ativos e ambientes. Já existem, por exemplo, aplicações capazes de detectar quedas de idosos e enviar alertas para que familiares ou profissionais de cuidado possam agir.

Mas quais serão as necessidades de uma sociedade na qual o trabalho poderá ocupar um lugar diferente na vida das pessoas e a população será cada vez mais longeva? E como a tecnologia poderá contribuir para responder a essas novas demandas?

Independente dos cenários futuros, é fato que a exigência por conectividade aumentará drasticamente. Um levantamento da Nexus 2026, com dados do IBGE, mostra a dimensão dessa transformação em que o número de brasileiros com 60 anos ou mais conectados à internet passou de 6,5 milhões, em 2016, para 26,6 milhões em 2025. Esse avanço representa mais do que inclusão digital: ele indica que a relação da população longeva com a tecnologia está mudando e abre espaço para novas formas de pensar segurança, mobilidade, autonomia e assistência remota.

Porém, vale ressaltar que o crescimento da população idosa no online não significa, por si só, que haverá uma expansão equivalente na procura por sensores, rastreadores ou sistemas de monitoramento. O que ele revela, na verdade, é uma oportunidade para desenvolver soluções a partir de necessidades concretas. E essa distinção importa, já que o valor da IoT não está na quantidade de dispositivos instalados, mas na capacidade de resolver problemas reais.

Sensores capazes de identificar alterações em um ambiente, dispositivos vestíveis e sistemas de localização, por exemplo, podem contribuir para o acompanhamento de pessoas e apoiar familiares e profissionais de cuidado. Mas nenhuma dessas possibilidades entrega valor se a informação não chegar ao destino ou se uma falha de comunicação impedir uma resposta quando ela for necessária. Portanto, em aplicações que envolvem segurança e assistência, a conectividade, mais do que um componente técnico, também faz parte da confiança que sustenta o serviço.

Esse é um ponto que o mercado não pode tratar como secundário. Como cada aplicação apresenta necessidades específicas de consumo de energia, volume de dados e disponibilidade de rede, a infraestrutura precisa ser planejada desde o início. Quanto maior o número de dispositivos, mais importante se torna administrar essas conexões de forma eficiente e contínua.

Acredito que o envelhecimento da população brasileira deve ser visto pelo mercado de IoT não apenas como uma nova frente de negócios, mas como uma oportunidade de desenvolver serviços mais úteis e alinhados às necessidades humanas. As aplicações em monitoramento, segurança, mobilidade, rastreamento e assistência remota podem ganhar relevância conforme essa população se torna mais conectada. Porém, o crescimento desse mercado dependerá da capacidade de combinar tecnologia, infraestrutura confiável, acessibilidade e respeito à autonomia.

Por fim, vejo que as empresas que se destacarem não serão necessariamente aquelas que colocarem mais dispositivos no mercado, mas as que entenderem que a conectividade, sozinha, não resolve nada. É justamente a combinação entre equipamentos, infraestrutura e serviços bem planejados que transforma dados em respostas e tecnologia em benefícios concretos. O Brasil está envelhecendo, ficando mais conectado e, para o mercado de IoT, a oportunidade está em compreender que conectar mais pessoas é apenas o começo, já que o verdadeiro avanço será em ajudá-las a viver com mais segurança, independência e qualidade de vida.

Essa expectativa por continuidade não é apenas uma percepção de mercado. O relatório CX Trends 2026, da Zendesk, aponta que 81% dos consumidores querem que os atendentes deem continuidade às conversas sem retomar informações já fornecidas. O levantamento, realizado em 22 países com mais de 11 mil consumidores e profissionais de empresas, também indica que 67% esperam que as marcas adaptem o atendimento com base em interações anteriores. Os números reforçam uma mudança importante na relação entre empresas e clientes. Conhecer o histórico deixou de ser apenas uma vantagem para se tornar parte da experiência esperada.

Durante a Black Friday, essa necessidade ganha ainda mais relevância. Quando há aumento no volume de contatos e pedidos, informações espalhadas por diferentes sistemas dificultam a tomada de decisão e tornam o atendimento mais lento. Um consumidor que já consultou um produto, recebeu uma proposta ou realizou uma compra não deveria precisar reconstruir todo esse percurso a cada novo contato. Da mesma forma, a equipe comercial precisa saber em que etapa está uma oportunidade, enquanto o atendimento deve ter acesso às informações necessárias para orientar o cliente sem depender de sucessivas transferências internas.

É nesse ponto que a tecnologia passa a ter um papel estratégico. Sistemas integrados de gestão do relacionamento com o cliente (CRM), automações e ferramentas de inteligência artificial podem reunir informações, organizar demandas e apoiar as equipes na priorização dos atendimentos. Isso permite reduzir tarefas repetitivas e dar mais contexto às decisões, desde que os dados estejam atualizados, os sistemas estejam conectados e os processos sejam bem definidos. A tecnologia, por si só, não resolve uma operação desorganizada. Ela precisa estar integrada à rotina da empresa e servir às necessidades reais dos consumidores e dos profissionais.

Outro aspecto importante é que a relação com o cliente não termina quando o pagamento é aprovado. A experiência inclui a confirmação do pedido, o acompanhamento da entrega, a solução de problemas e o suporte posterior à compra. Se essas etapas não compartilham informações, o esforço para conquistar um consumidor pode ser prejudicado por falhas que poderiam ser evitadas. O histórico também contribui para que a empresa identifique dúvidas recorrentes, compreenda os pontos de atrito e aperfeiçoe seus processos para os próximos ciclos de demanda.

Por fim, caros leitores, a Black Friday deste ano deve ser encarada como uma oportunidade para avaliar não apenas a capacidade de vender, mas também a de sustentar o relacionamento durante e depois do pico de consumo. Preços e condições comerciais continuam relevantes, mas a experiência depende cada vez mais da capacidade de responder com rapidez, coerência e contexto. Empresas preparadas serão aquelas que conseguirem conectar vendas, atendimento, estoque e pós-venda em uma operação que funcione de ponta a ponta. Afinal, o consumidor pode até chegar à empresa atraído por uma oferta, mas a forma como será atendido terá influência sobre sua disposição de voltar.

Parte dessa complexidade vem das mudanças nas regras de pagamento. Ao longo das últimas décadas, sucessivas alterações constitucionais modificaram o funcionamento do sistema de precatórios. A Emenda Constitucional nº 62, de 2009, instituiu um regime especial de pagamento para estados, Distrito Federal e municípios, posteriormente declarado inconstitucional em parte pelo Supremo Tribunal Federal. 

Mais recentemente, em setembro de 2025, a Emenda Constitucional nº 136 estabeleceu limites anuais para os pagamentos desses entes públicos, sem fixar prazo para a quitação do estoque em atraso, e alterou regras relacionadas à atualização dos créditos. Esse histórico reforça a importância de analisar cada caso conforme o ente devedor e a legislação aplicável.Para o credor, compreender essas mudanças nem sempre é simples. Incertezas sobre prazos, critérios de atualização e descontos legais dificultam a avaliação das alternativas. 

Na venda do crédito, soma-se o deságio, diferença entre o valor atualizado do crédito e a quantia oferecida pelo comprador. É justamente aí que explicar se torna mais importante do que simplesmente ofertar. Uma proposta perde credibilidade quando o comprador não consegue demonstrar como chegou ao valor apresentado.O deságio precisa ser contextualizado a partir de fatores como tempo de espera, custo do capital e riscos da operação. Desde a EC 136, o crédito passou a ser atualizado, em regra, pelo IPCA acrescido de 2% ao ano, enquanto o custo do dinheiro acompanha a Selic, que segue em patamar historicamente elevado. 

Essa diferença, somada à incerteza sobre o prazo, explica boa parte do desconto. Isso não significa que qualquer desconto seja justificável, mas que o credor deve compreender os critérios utilizados para avaliar se a negociação faz sentido. A decisão depende das circunstâncias de cada pessoa. Receber um valor menor imediatamente pode ajudar a quitar dívidas, reorganizar as finanças ou realizar projetos. Por outro lado, quem não precisa de liquidez pode preferir aguardar o pagamento, desde que tenha clareza de que, pelas regras atuais, não há data certa para receber e de que, no cenário atual, o valor corrigido tende a crescer abaixo do custo do dinheiro.

Cabe a quem atua nesse mercado apresentar os dois cenários com transparência: o que se ganha com a liquidez imediata e o que se assume ao esperar. Essa transparência exige propostas por escrito, discriminação do deságio, esclarecimento dos descontos e informação sobre o valor líquido a receber. Já cobranças antecipadas de taxas, pressão para assinar rapidamente e resistência em fornecer documentos são justamente o que permite ao credor distinguir um comprador sério de um oportunista. Além disso, consultar o advogado responsável pelo processo antes de fechar negócio é uma medida prudente.

A cessão de precatórios é prevista no artigo 100 da Constituição Federal, em seus parágrafos 13 e 14, mas deve observar as exigências legais aplicáveis, como a comunicação ao tribunal e ao ente devedor. Um ponto que costuma passar despercebido é que as preferências por idade, doença grave ou deficiência são pessoais e não acompanham o crédito cedido, o que afeta o prazo esperado e, portanto, o preço. Explicar esse procedimento em linguagem acessível é especialmente importante para pessoas idosas, servidores aposentados e familiares que herdaram créditos judiciais e nem sempre conhecem os detalhes do processo.

A digitalização dos tribunais e a ampliação do acesso a informações públicas ajudam a tornar esse mercado mais transparente. Ainda assim, disponibilizar dados não basta: é preciso interpretá-los corretamente e evitar que estimativas sejam apresentadas como garantias. Esse papel de intérprete é exercido, muitas vezes, pelo intermediário que está mais próximo do credor, e por isso a qualificação de quem faz essa ponte é parte da segurança da operação. Empresas que incentivam a comparação de propostas e respeitam o tempo de decisão do credor podem construir relações mais sólidas do que aquelas que apostam exclusivamente na atratividade da oferta.

No mercado de precatórios, a credibilidade não deve ser medida apenas pela rapidez com que uma transação é concluída, mas pela segurança com que o credor toma sua decisão. Em um setor marcado por mudanças normativas sucessivas, a mais recente delas em 2025, oferecer liquidez é importante, mas explicar as condições, esclarecer os riscos e respeitar a autonomia do titular é o que transforma uma proposta comercial em uma relação de confiança. O diferencial não está necessariamente em quem promete mais, mas em quem explica melhor.

As empresas brasileiras enfrentam o desafio de equilibrar diferentes demandas: atender aos pedidos dos clientes com mais agilidade, controlar os custos operacionais e aproveitar melhor a capacidade dos armazéns, em um cenário marcado pelas constantes mudanças na cadeia de suprimentos e pela crescente pressão por eficiência. Nesse contexto, a automação tem um papel fundamental. Robótica, sistemas automatizados de armazenamento e soluções de movimentação de materiais podem acelerar processos, aumentar a consistência operacional e ampliar a produtividade.

E essa ideia já vem crescendo na mente dos grandes centros logísticos. Em 2024, segundo dados divulgados pela IFR, foram vendidas 102,9 mil unidades de robôs para transporte e logística no mundo, alta de 14% com relação a 2023. No entanto automatizar a movimentação de mercadorias é apenas parte do desafio. Para alcançar resultados consistentes, é preciso integrar decisões, processos e tecnologias em uma execução mais inteligente da operação logística.

Mesmo em armazéns automatizados, situações como itens não localizados, pedidos bloqueados ou remessas atrasadas podem comprometer a eficiência. Resolver essas ocorrências exige identificar suas causas, avaliar impactos e definir rapidamente as ações necessárias. Em muitas empresas, esse processo ainda depende de consultas a diferentes sistemas e da coordenação manual entre equipes. Com o aumento do volume de pedidos e da complexidade operacional, essa dinâmica pode atrasar decisões e comprometer resultados. Superar esse desafio exige conectar informações e processos para responder às exceções de forma mais ágil e coordenada.

Quando a automação encontra a complexidade operacional

À medida que as tecnologias evoluem, surge uma oportunidade: combinar a eficiência da execução física com uma gestão mais inteligente das operações. Em um ambiente logístico marcado por mudanças na disponibilidade de produtos, nas prioridades dos pedidos e nos prazos de entrega, decisões coordenadas são essenciais para manter o fluxo de trabalho e atender às expectativas dos clientes. Nesse cenário, a inteligência aplicada à execução conecta informações, identifica prioridades e apoia decisões com base nas condições reais da operação. Quanto mais integrados estiverem equipamentos, sistemas e processos, maior será a capacidade de direcionar recursos, aproveitar a infraestrutura disponível e responder às mudanças com eficiência.

Robôs capazes de reconhecer produtos, adaptar movimentos e interagir com o ambiente ampliam as possibilidades de automação. Quando conectadas aos sistemas de estoque, pedidos e prioridades operacionais, essas tecnologias contribuem para operações mais integradas. Para isso, é necessário estabelecer um ciclo contínuo de quatro atividades:

• – Sentido: interpretar dados de pedidos, estoques e atividades para identificar mudanças, riscos e exceções;
• – Decisão: avaliar as informações considerando prioridades, restrições e regras do negócio;
• – Ação: transformar decisões em medidas práticas, como priorizar pedidos, realocar estoques ou ajustar atividades, com supervisão humana quando necessário;
• – Aprendizado: utilizar os resultados anteriores para aprimorar recomendações e respostas futuras.

Integradas, essas atividades reduzem o intervalo entre identificar um problema e agir para resolvê-lo. Esse é o princípio da Execução Inteligente da Cadeia de Suprimentos: conectar decisões e ações em diferentes etapas, da gestão de pedidos à armazenagem e ao transporte, tornando a operação mais ágil e eficiente.

De enxergar problemas, a resolvê-los

Aproveitar todo o potencial da automação exige mais do que executar tarefas com velocidade e precisão. É preciso identificar desvios, compreender seus impactos e agir diante das mudanças. Nesse contexto, a IA física amplia a capacidade de interpretar o ambiente e adaptar ações. Integrada à inteligência que coordena os processos logísticos, ela ajuda a transformar informações em respostas mais eficientes.

Muitas empresas já investiram em dados e visibilidade operacional. O próximo passo é converter essas informações em decisões concretas. É o que mostra a Special Edition “O abismo decisório na Supply Chain”, produzida pela MIT Technology Review Brasil, quase 80% dos 647 líderes de supply chain ouvidos relatam crescimento contínuo do e-commerce, enquanto uma parcela semelhante implementa ou planeja estratégias omnichannel, ampliando a complexidade das decisões. Ao mesmo tempo, 51% das empresas ainda reagem manualmente aos eventos e 43% utilizam a tecnologia apenas para gerar alertas preditivos que dependem de intervenção humana.

Um alerta de pedido bloqueado, por exemplo, identifica uma ocorrência, mas resolvê-la exige compreender sua causa, avaliar os impactos e definir a resposta adequada. Quando esse processo depende de análises manuais e consultas a diferentes sistemas, a decisão pode chegar tarde demais. Integrada aos fluxos de trabalho, a inteligência artificial pode conectar dados, contextualizar ocorrências, identificar riscos e recomendar medidas corretivas. Quando autorizada e alinhada às regras de controle, também pode acionar determinadas ações automaticamente. Assim, a tecnologia ajuda as equipes a priorizar demandas, decidir com mais agilidade e transformar análises em ações efetivas.

A próxima fronteira é a execução coordenada

A automação de armazéns continuará avançando com a robótica, os sistemas automatizados de armazenamento e as soluções inteligentes. No entanto os maiores ganhos dependem da integração dessas tecnologias a uma cadeia de suprimentos coordenada, em que cada recurso contribua para o desempenho geral da operação. Para as empresas brasileiras, essa integração é especialmente relevante diante dos desafios de custos, capacidade operacional, nível de serviço e imprevisibilidade da demanda. Acelerar a separação de pedidos, por exemplo, gera ainda mais valor quando essa agilidade está alinhada à gestão de estoques, à priorização de demandas e ao planejamento do transporte.

O próximo avanço, portanto, não depende apenas de automatizar mais atividades, mas de conectar decisões e ações ao longo de toda a operação. Com essa abordagem, as empresas podem antecipar problemas, responder de forma coordenada e aprender continuamente com os resultados. Assim, a automação deixa de apenas movimentar mercadorias com mais rapidez e passa a contribuir para uma cadeia de suprimentos mais inteligente, integrada e eficiente.

Sobre a Infios

A Infios é uma líder global em execução de cadeias de suprimentos, comprometida em melhorá-las incansavelmente, todos os dias. Com um portfólio de soluções flexíveis, a empresa ajuda negócios de todos os portes a simplificar operações, otimizar a eficiência e gerar impactos mensuráveis. Presente em mais de 70 países e atendendo mais de 5.000 clientes, a Infios oferece tecnologias inovadoras que evoluem junto com as demandas do mercado. Com profunda expertise e um compromisso com a inovação estratégica, a empresa transforma cadeias de suprimentos em vantagens competitivas, promovendo resiliência e um futuro mais sustentável. A Infios é uma joint venture entre a Körber, fornecedora global de tecnologia, e a KKR, empresa de investimentos internacionais.

Diante de ataques coordenados em diversos países, portais governamentais atingidos e instituições bancárias bloqueando áreas de login para conter riscos, a urgência em fechar brechas tornou-se prioridade absoluta. No entanto, a resposta que domina grande parte do mercado apoia-se em uma premissa perigosamente simplista: a ideia de que basta atualizar o PHP para estar seguro. Essa abordagem ignora a complexidade real da infraestrutura corporativa e cria uma perigosa ilusão de proteção.

O PHP é uma das linguagens de programação mais difundidas do mundo, sustentando desde gerenciadores de conteúdo, como o WordPress, portais corporativos complexos com dados de pagamentos, clientes e até funcionários. A gravidade da vulnerabilidade reside no fato de que ela não se limita a derrubar uma aplicação web, mas abre uma porta de acesso direto ao servidor. A partir desse ponto de entrada, um atacante pode alcançar qualquer outro sistema da mesma rede interna, inclusive aqueles que sequer o utilizam.

Acreditar que a simples atualização da versão resolve o problema de forma isolada esbarra em obstáculos técnicos estruturais. O primeiro deles é a incompatibilidade e quebra de sistemas legados. Em ambientes antigos, a troca direta da versão do PHP pode quebrar bibliotecas, plugins e funcionalidades essenciais. Uma atualização feita sem análise prévia, planos de backup e testes rigorosos coloca em risco a continuidade operacional da empresa.

O segundo é a permanência de backdoors já instalados. Caso o ambiente já tenha sido comprometido antes da aplicação do patch, atualizar o PHP não remove os acessos escondidos (backdoors) já plantados pelos invasores. E o último, dependências de infraestrutura estendida, em que a remediação efetiva exige olhar para além da aplicação, englobando pacotes do sistema operacional Linux, regras de firewall e a compatibilidade global do ecossistema.

Diante desse cenário, a segurança da informação exige abandonar respostas superficiais em favor de um diagnóstico sistêmico e ágil. Por isso, produtos que funcionam com IA, e que promovem a análise automática, identificam os problemas e estimam o tempo e o esforço para corrigir, tendem a ganhar espaço. Fazer diagnóstico de exposição rápido, juntamente com a correção personalizada é fundamental para as empresas. 

O grande gargalo das organizações não é apenas a execução do ajuste, mas a capacidade de mapear rapidamente o que está exposto e estimar com precisão o esforço necessário de remediação. Em vez de dedicar semanas a análises manuais do código e dos servidores, a aplicação de modelos inteligentes permite identificar vulnerabilidades, pontos de incompatibilidade e estimativas de esforço em tempo reduzido.

Proteger ambientes corporativos exige reconhecer que a segurança não é um ato único, mas um processo rigoroso de análise sob sigilo, testes de compatibilidade e correção de brechas estruturais. Tratar uma falha crítica como uma simples atualização de software é o primeiro passo para perpetuar vulnerabilidades invisíveis na operação.

De acordo com o estudo global Future of Professionals 2026, da Thomson Reuters, 46% dos trabalhadores latino-americanos usam inteligência artificial não homologada por suas empresas. Quando alguém recorre a uma ferramenta externa sem autorização, informações sigilosas podem sair da zona segura da companhia e passar a circular por uma infraestrutura sem contrato e auditoria, colocando em risco todas as informações internas do seu trabalho. 

Nesse contexto, a governança de dados, antes uma pauta restrita ao departamento de tecnologia, é encarada como um assunto de gestão e liderança. Em muitos casos, a reação mais comum é a proibição do uso dessas plataformas, mas essa medida pode apenas levar os colaboradores a utilizá-las ainda mais longe do olhar dos gestores. 

A meu ver, a solução mais lógica para quem que atua diretamente no setor passa pela criação de um ambiente em que a IA opere dentro do perímetro conhecido, com dados protegidos e critérios claros sobre o que pode e o que não pode ser feito. Assim, a organização reduz o risco de vazamentos e passa a ter clareza sobre como a tecnologia está sendo usada, permitindo alinhar esse uso aos objetivos do negócio.

Para isso, é importante, além de definir quais ferramentas podem ser utilizadas, estabelecer critérios para o tratamento de informações, delimitar os usos permitidos conforme o nível de risco e orientar os funcionários sobre como aplicar essas regras na rotina de trabalho. Além disso, cabe à liderança revisar periodicamente as ferramentas adotadas e os procedimentos de segurança, acompanhando mudanças nas tecnologias e necessidades da operação. Sem essa combinação de diretrizes claras, capacitação e supervisão, a política de governança acaba existindo apenas na teoria. 

Enfim, o preço de deixar dados e informações sem governança não se resume a multas ou algum custo adicional, embora isso já seja negativo o suficiente. A perda de controle sobre a operação também é um sinal que a empresa não vai bem. Uma organização que não sabe quais ferramentas seus funcionários usam também não sabe quais decisões estão sendo tomadas, e esse é um risco que ninguém pode ignorar.