Modelos de previsão de demanda também reduziram estoques e orientam o abastecimento para períodos promocionais, como a Black Friday.
O Grupo Carrefour Brasil está ampliando o uso de inteligência artificial para melhorar o planejamento de compras, reduzir desperdícios e ajustar preços nas operações de varejo. Entre os resultados apresentados pela companhia estão a redução de 12% nas perdas de produtos perecíveis e de 4% no estoque em circulação, a partir da utilização de modelos preditivos de abastecimento.
Em entrevista à TI Inside, publicada em 30 de outubro, Leonardo Fonseca, gerente sênior de Analytics do Carrefour Brasil, explicou que o sistema considera mais de 80 variáveis para orientar as decisões de compra. Histórico de vendas, sazonalidade, promoções, capacidade operacional e prazos de entrega dos fornecedores estão entre as informações analisadas.
O objetivo é antecipar a demanda e encontrar um equilíbrio entre disponibilidade de mercadorias, custos de armazenamento e risco de perdas. Em uma operação de grande escala, pequenas diferenças entre a quantidade comprada e a procura efetiva podem representar impactos importantes sobre os resultados.
A companhia também utiliza modelos de inteligência artificial para apoiar decisões de preços. Segundo o executivo, os produtos incluídos nessa estratégia registraram crescimento de 3,5% a 4% nas vendas.
Os percentuais são resultados informados pelo Carrefour, sem detalhamento público do período de medição de cada indicador. Eles já haviam sido apresentados antes da Black Friday de 2026 e não representam um balanço da campanha deste ano.
Black Friday amplia a importância da previsão de demanda
A preparação para grandes datas comerciais exige atenção especial ao abastecimento. Promoções podem concentrar o consumo em poucos dias, elevar a saída de determinados produtos e dificultar a previsão das quantidades necessárias.
No Carrefour, os modelos analisam padrões de consumo de períodos anteriores e consideram as particularidades regionais para orientar o planejamento. A integração entre lojas físicas e canais digitais acrescenta outra exigência: manter os produtos disponíveis onde os pedidos serão atendidos.
As ferramentas geram recomendações, mas a participação das equipes permanece parte do processo. Segundo a companhia, a ampliação das soluções ocorre após testes e avaliação dos resultados.
O uso combinado de informações comerciais e operacionais permite revisar decisões que antes dependiam principalmente da experiência dos profissionais envolvidos nas compras.
O que a experiência revela para o foodservice
Embora o Carrefour opere em uma escala muito diferente da maioria dos restaurantes, padarias e cafeterias, o problema enfrentado é semelhante: comprar o suficiente para atender à demanda sem comprometer recursos com produtos que podem perder validade ou permanecer parados no estoque.
No foodservice, essa relação é especialmente importante porque a previsão de vendas precisa considerar também o rendimento dos ingredientes, o tempo de preparação e a capacidade da equipe.
Uma promoção pode aumentar a quantidade de pedidos e, ao mesmo tempo, gerar desperdícios quando as compras ou a produção são dimensionadas incorretamente. Da mesma forma, a falta de insumos durante um período de maior movimento pode provocar perda de vendas e prejudicar o atendimento.
O acompanhamento do histórico de pedidos por dia e horário, das quantidades produzidas e das sobras permite identificar padrões e melhorar decisões de abastecimento. Essas análises podem começar com controles simples, antes da adoção de ferramentas mais complexas.
A experiência do Carrefour demonstra como dados podem apoiar decisões de compras, estoque e preços. Para estabelecimentos menores, a principal referência não está necessariamente na tecnologia utilizada, mas na disciplina de registrar informações, acompanhar resultados e ajustar a operação a partir deles.
O investimento em inteligência artificial passa a fazer mais sentido quando existe um problema definido e indicadores capazes de demonstrar se a solução está produzindo resultados.