iStock A inteligência artificial (IA) continua a ser um dos centros das conversas nas salas de administração das empresas de retalho: o investimento tem vindo a aumentar, as estratégias estão a ser reformuladas e poucas apresentações de executivos passam sem, pelo menos, uma referência ao “potencial transformador” da IA.
Ainda assim, uma nova investigação internacional sugeriu que, por trás do entusiasmo, o impacto real da tecnologia no desempenho das empresas continua a ser muito mais limitado do que a narrativa do sector faz crer.
Apesar da adoção generalizada e do investimento corporativo sustentado, a maioria das empresas, incluindo retalhistas, diz não ver, até ao momento, alterações mensuráveis no emprego ou na produtividade.
A discrepância entre expectativa e resultados torna-se cada vez mais difícil de ignorar e levanta dúvidas sobre quando é que os benefícios económicos prometidos pela IA se irão materializar de forma relevante.
As conclusões constam de um novo relatório do National Bureau of Economic Research (NBER), baseado nas respostas de quase 6.000 executivos de topo nos Estados Unidos da América (EUA), Reino Unido, Alemanha e Austrália. A partir de inquéritos realizados por bancos centrais e instituições académicas, o estudo descreveu um cenário de adoção rápida, mas com mudanças operacionais relativamente modestas.
Cerca de 70% das empresas afirmaram já usar algum tipo de tecnologia de IA. No entanto, mais de 80% dos executivos dizem que, nos últimos três anos, a IA não teve qualquer efeito percetível no emprego ou na produtividade do seu negócio.
No retalho, os resultados destacam-se: o sector tem sido frequentemente apontado como um dos mais expostos à disrupção impulsionada pela IA, devido à dependência de processos operacionais de grande volume, funções de atendimento ao cliente e grandes quadros de pessoal. Ainda assim, os dados sugerem que, pelo menos para já, a IA não alterou de forma fundamental o modo como a maioria das empresas de retalho opera.
De acordo com o estudo, os executivos do retalho estão entre os que mais antecipam efeitos negativos no emprego nos próximos três anos, mesmo quando as melhorias mensuráveis de produtividade continuam limitadas.
Em suma, as expectativas de mudança estão a avançar mais depressa do que a evidência de que essa mudança esteja, de facto, a acontecer. Esta desconexão reflete uma tendência mais ampla: a IA surge cada vez mais em mensagens corporativas e discussões estratégicas, mas é muito menos visível nas métricas de desempenho.
O estudo apontou uma explicação prática: embora dois terços dos executivos reportem usar ferramentas de IA, essa utilização é relativamente reduzida. Em média, cerca de 1,5 horas por semana. Um quarto dos inquiridos disse não usar IA de todo durante a semana de trabalho.
Em muitas organizações, a IA está a ser aplicada a tarefas individuais, como redigir conteúdos, analisar informação ou apoiar decisões, em vez de reformular processos, fluxos de trabalho ou modelos operacionais.
Para o retalho, esta realidade sugere que grande parte do valor atual da IA está nas margens: útil, mas incremental. Os ganhos de eficiência aparecem em áreas específicas, e não de forma transversal, e a tecnologia ainda não reconfigurou processos comerciais e operacionais nucleares.
O estudo notou, porém, que os executivos continuam confiantes de que o impacto mais forte ainda está por vir. Em média, as empresas esperam que a produtividade aumente cerca de 1,4% e que o output total suba 0,8% nos próximos três anos. O emprego deverá cair ligeiramente (cerca de 0,7%), sobretudo por via de contratações mais lentas e não tanto por despedimentos em massa.
Já os trabalhadores mostram-se mais otimistas e esperam que a IA aumente ligeiramente o emprego, embora antecipem ganhos de produtividade menores do que os previstos pelos executivos.
Para as lideranças do retalho, as conclusões reforçam a ideia de que a transformação com IA será mais lenta e desigual do que o entusiasmo inicial sugeriu. Casos de uso como automação no atendimento, previsão de procura e criação de conteúdos já trouxeram melhorias claras de eficiência, mas os ganhos de produtividade à escala da economia continuam, em grande medida, ausentes.
Segundo o estudo, tal como em anteriores transições tecnológicas, o bloqueio poderá estar menos na tecnologia e mais na mudança organizacional exigida para a implementar à escala: integrar IA em sistemas antigos, redesenhar fluxos de trabalho e alterar processos de decisão é substancialmente mais difícil do que simplesmente adotar novas ferramentas.
