A tecnologia para prever vendas com até 95% de precisão já existe, está acessível e funciona. Mas quando olho para o mercado brasileiro de alimentos e bebidas, percebo que enquanto quase metade das empresas no mundo já incorporou machine learning em seus processos de previsão, a maioria das companhias nacionais ainda opera às cegas, confiando em planilhas, histórico e, vamos ser honestos, em muito achismo.
Não é por falta de competência. As empresas brasileiras do setor são sofisticadas e sabem vender. O problema é que poucas perceberam que Inteligência Artificial deixou de ser aquele negócio de filme futurista e virou ferramenta de trabalho real. E num setor onde você tem margem apertada de um lado e produto vencendo do outro, errar a previsão não é só inconveniente, pode ser prejuízo direto no balanço.
Com a Black Friday batendo na porta, essa defasagem fica ainda mais evidente. Quem atua no setor de alimentos e bebidas sabe que essa data não é só oportunidade de vendas. É o momento em que sua capacidade de planejamento é testada de verdade. Você consegue antecipar o que vai vender ou vai passar a semana inteira apagando incêndio?
Quando errar custa caro demais
Conversei nas últimas semanas com vários executivos do setor. O relato é praticamente o mesmo entre eles, que a pressão para acertar o estoque nunca foi tão grande. De um lado, você não pode deixar faltar produto. Do outro, não pode travar capital em excesso. E no meio disso tudo, tem o prazo de validade que não espera ninguém.
Cada litro que vence no estoque é dinheiro jogado fora. Cada gôndola vazia é venda perdida e cliente insatisfeito. Cada promoção de última hora para não deixar o produto vencer é margem que você massacra. O problema é que o setor de alimentos e bebidas muda o tempo todo. Subiu a temperatura, o comportamento do consumidor já é outro. Teve feriadão, o giro de certas categorias dispara. Seu concorrente fez uma campanha agressiva, sua previsão já não serve mais.
As ferramentas tradicionais de previsão simplesmente não foram feitas para essa volatilidade. Elas foram criadas para mercados estáveis, previsíveis. Só que quem trabalha com Alimentos e Bebidas sabe que estável é a última palavra que você usaria para descrever esse mercado.
Na Black Friday, isso fica ainda mais claro. Você tem promoção em cima de promoção, comportamento de compra diferente do normal, tráfego aumentando, todo mundo querendo aparecer. Nesse cenário, prever com precisão deixa de ser vantagem e passa a ser necessidade básica.
O que a IA faz de diferente
Quando falo de usar Inteligência Artificial para previsão, não estou sugerindo que você dispense sua equipe comercial ou ignore a experiência de quem vive o mercado há anos. Longe disso. O que a IA faz é processar uma quantidade absurda de informações e encontrar padrões que nenhum ser humano conseguiria ver sozinho, por mais experiente que fosse.
O Sales Forecast que desenvolvemos atinge até 95% de acurácia porque não se limita a olhar seu histórico de vendas. Ele integra dados do seu ERP (Planejamento de Recursos Empresariais), do CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente) e do POS (Ponto de Venda). Além disso, considera a temperatura por região e por rota (não só a previsão genérica da cidade), reconhece feriados locais, datas de pagamento, início e fim do período letivo, monitora mudanças de preço de concorrentes, eventos relevantes na região e até a variação da renda disponível na praça.
Parece muito? É. Mas é exatamente isso que influencia suas vendas todos os dias. A diferença é que, sem IA, você não tem como processar tudo isso e ainda transformar em decisão acionável. Com IA, você tem previsões que refletem o seu mercado de verdade, não uma média genérica que não serve para ninguém.
O mercado global já provou que funciona
Os números de empresas que já usam IA para previsão são impressionantes. A Onramp Funds documentou que dá para reduzir erros logísticos entre 30% e 50%, diminuir custos de inventário em até 22% e cortar rupturas em cerca de 18%. A E2Open mostrou que o planejamento com otimização de estoque inteligente reduz até 17% do estoque de segurança comparado aos métodos tradicionais. Esse é o padrão de resultado que empresas estão conseguindo lá fora.
O caso que me marcou
Tem um projeto recente que ilustra bem o que estou falando. Trabalhamos com uma indústria de alimentos brasileira de grande porte que enfrentava 8% de ruptura média nos SKUs mais importantes e, ao mesmo tempo, acumulava excesso de estoque nas linhas sazonais. Basicamente, faltava o que vendia e sobrava o que não vendia — o pior dos mundos.
O planejamento deles era fragmentado. Vendas olhava para um lado, distribuidores para outro, logística para um terceiro. Cada um tomava decisão com base em histórico e feeling, sem integrar as variáveis que realmente importavam: clima, poder de compra regional, calendário promocional, eventos locais.
Quando implementamos o Sales Forecast, conectamos os dados internos deles, ERP, ponto de venda, pedidos, com toda essa camada de dados externos que eu mencionei. A IA começou a calibrar as previsões automaticamente por SKU, por canal, por região, por rota, por carteira de vendedor. E mais importante: começou a gerar recomendações específicas para cada pessoa da cadeia.
Em 90 dias, o estoque médio caiu 25%. A ruptura nos produtos estratégicos caiu 30%. A margem operacional subiu 1,3 ponto percentual. Parece pouco? Num setor onde você briga por décimos de margem, 1,3 ponto é muito dinheiro.
Mas o que mais me chamou atenção foi o feedback das equipes. Os vendedores passaram a ter uma agenda priorizada de verdade, sabendo onde focar e com que mix trabalhar em cada PDV. Os distribuidores receberam janelas de reposição realistas, com metas que faziam sentido. A gestão conseguiu finalmente alinhar todo mundo — Trade, Vendas, Logística — em torno de um plano único que ia da indústria até o ponto de venda, baseado em dados, não em opinião.
O Brasil está ficando para trás
Quando vejo resultados assim e comparo com o cenário global, fica claro que o mercado brasileiro de alimentos e bebidas está em uma encruzilhada. Lá fora, operar com previsões assistidas por IA já virou padrão. Aqui, muita empresa ainda resiste. Alguns por desconhecer a tecnologia, outros por achar que é coisa de multinacional, alguns por simplesmente subestimar o impacto.
A verdade é que 45% das empresas no mundo já usam machine learning para previsão, segundo a LeewayHertz. O Brasil precisa acordar para isso. Não é mais questão de ter vantagem competitiva. Está virando questão de sobrevivência mesmo. Quem consegue prever bem, simular cenários, antecipar onde a demanda vai explodir, esse já largou na frente. Quem ainda opera no escuro vai ter que correr muito para não ficar pesado.
No fim das contas, a diferença entre empresas que crescem com previsibilidade e empresas que vivem apagando incêndio está na decisão em parar de só reagir e começar a antecipar de verdade.