É difícil chegar à coluna de novembro e não falar de um tema tão central para o varejo: a Black Friday. E, neste ano, quero conectar essa data simbólica a uma megatendência que tenho acompanhado de perto — o avanço das aplicações de inteligência artificial generativa entre pequenas e médias empresas.
Lembro de três anos atrás, enquanto concluía meu mestrado em Stanford, ver alunos de ciência da computação espalhados pelo campus empolgados com um tal de ChatGPT que os ajudava em tarefas triviais. Três anos depois, a avalanche é realidade para todos que estão lendo esta coluna.
Grandes organizações já usam a tecnologia em tarefas operacionais, análises sofisticadas e produtos que chegam ao consumidor. Em pouco tempo, o uso pessoal e corporativo se tornou muito mais profundo e complexo.
Mas, para as PMEs brasileiras, a curva de adoção é diferente. Pesquisas recentes mostram que o tema está ganhando espaço: um levantamento da Serasa Experian indica que 47% das pequenas e médias empresas já usam ou pretendem usar inteligência artificial em seu dia a dia.
Ainda assim, a minha experiência prática mostra que esse número não traduz profundidade de uso. A maioria experimenta a IA em tarefas isoladas — respostas automáticas, geração de textos, apoio pontual ao marketing. É um uso legítimo, mas superficial.
Somente agora começam a surgir os primeiros early adopters aplicando IA em problemas reais de operação e decisão. São empresas que usam a tecnologia de forma estruturada, dentro dos fluxos críticos do negócio. Esse é o ponto de inflexão: quando a IA passa a operar dentro da empresa, e não apenas ao redor dela.
Tenho visto PMEs pioneiras avançando em duas dimensões complementares. A primeira é “para dentro”, automatizando tarefas internas — atendimento, reconciliação financeira, emissão de notas, resposta a clientes, gestão de pedidos. Aqui, a IA atua como um co-piloto operacional, eliminando atritos do dia a dia e liberando o empreendedor para pensar no negócio.
A segunda é “para fora”, quando a IA influencia decisões de negócio: o que estocar, quanto precificar, onde investir em mídia, como distribuir produtos entre canais. É o momento em que a IA deixa de ser ferramenta e se torna motor de decisão. E quando essas duas frentes se conectam, o poder real aparece: a IA começa a conversar com os dados do negócio e a agir com contexto.
Assim como no embedded finance, soluções de IA integradas aos sistemas de gestão ganham força porque já têm acesso ao arcabouço de dados e fluxos da PME. Aplicar inteligência diretamente na jornada de gestão torna o uso mais natural e o engajamento mais alto.
Na Olist, por exemplo, estamos vendo PMEs construindo seus próprios agentes, automações e integrações sem precisar programar uma linha de código. Um agente pode sugerir ajustes de preço com base na elasticidade de demanda, criar um anúncio em marketplace ou antecipar uma compra antes da ruptura de estoque.
A Black Friday é o primeiro grande palco onde essa diferença começa a aparecer. Não será uma ruptura imediata, mas o início de uma curva de aprendizado. As PMEs que já estão experimentando IA embarcada tendem a tomar decisões mais rápidas e embasadas, reagindo a flutuações de preço, ruptura de estoque e comportamento de consumo com mais precisão.
Nos próximos ciclos, essa vantagem vai se ampliar. E quando a adoção se massificar, a IA deixará de ser diferencial e passará a ser infraestrutura básica de competitividade — assim como o ERP foi nos anos 2000.
A próxima Black Friday ainda será humana, mas com o primeiro grupo de empreendedores assistidos por IA. Eles não serão maioria, mas serão aqueles que tomarão decisões mais inteligentes, rápidas e rentáveis. É assim que toda revolução começa: com poucos que decidem agir antes que o mercado perceba o que está mudando.