O retalho funciona com base numa combinação de trabalho repetitivo e momentos que fazem a diferença junto do cliente. A gestão de stocks, a definição de preços, o planeamento de pessoal, o processamento de encomendas e uma parte do serviço ao cliente ocupam uma grande parte das horas trabalhadas. Além disso, há trabalho que gira em torno de avaliação no local: como uma prateleira é organizada, como uma reclamação é resolvida, como um vendedor reage ao que um cliente ainda não disse. O resultado de um momento de venda é determinado por circunstâncias que variam por loja e por cadeia: a amplitude do sortido, o grau de venda física versus online, a margem por artigo e o grau em que os clientes comparam preços antes de entrarem numa loja.
Enquanto a gestão de stocks e a definição de preços dependiam sobretudo de experiência e controlo manual, a sua qualidade era resultado da ocupação e experiência dos colaboradores. Quem tinha mais pessoas no planeamento tinha, em geral, menos erros. No momento em que os sistemas calculam em grande parte, por si próprios, o stock e o preço, e apenas submetem exceções a um colaborador, o que aí vence muda. Deixa de se tratar de quantas pessoas planeiam, e passa a tratar-se da qualidade dos dados em que o sistema se baseia e da rapidez com que os desvios são reconhecidos e corrigidos.
Isto já acontece hoje numa parte dos retalhistas, e não em todos. A diferença está no grau em que uma empresa tem os seus dados de stock e vendas organizados, na disposição para deixar decisões a cargo de um sistema dentro de margens estabelecidas, e na dimensão do sortido: com um sortido limitado, a automatização é mais fácil de validar do que com uma oferta ampla e de rotação rápida. As cadeias com muitos pontos de venda e um sortido padronizado costumam estar mais avançadas nesta matéria, enquanto as lojas especializadas ou fortemente sazonais continuam a depender mais da avaliação humana.
Dentro do mesmo departamento, as três categorias sobrepõem-se. O processamento de encomendas e a reposição básica de stock são tarefas que um sistema pode, cada vez mais, tratar de forma autónoma. Os ajustes de preços e a elaboração de horários de pessoal recaem mais frequentemente na categoria intermédia: o sistema faz uma proposta, um responsável aprova-a ou rejeita-a, com fundamento. Construir uma relação com o cliente no piso de vendas, resolver uma reclamação fora do comum e avaliar preferências locais continuam, por agora, a ser trabalho humano. O ponto exato onde se situa a fronteira entre estas três categorias varia por fórmula de loja e por função, e é também por isso que afirmações genéricas sobre a 'IA no retalho' oferecem pouco apoio para uma comparação concreta com concorrentes.
Se dois retalhistas reivindicam o mesmo prazo de entrega, o mesmo nível de serviço ou a mesma definição de preços, a questão deixa de ser apenas quem executa isso melhor, mas também quem organizou esse processo de forma a que o sistema possa geri-lo de forma autónoma. Uma cadeia que deixa a automatização decidir em grande parte sobre o stock consegue reagir mais rapidamente a flutuações da procura do que uma cadeia que ainda toma as mesmas decisões através de uma reunião semanal. Essa diferença é mensurável em prazos de execução e margens de erro, não em intenções ou ambições.
É precisamente aqui que um peer group se torna relevante: só comparando a sua fórmula de loja com retalhistas comparáveis em dimensão, sortido e canal de venda é que se torna visível se uma diferença no prazo de entrega ou na definição de preços resulta de uma abordagem diferente da IA ou de outra coisa. Uma análise de white space mostra depois em que dimensão nenhuma das partes comparáveis tem uma pontuação forte, e onde existe, portanto, espaço ainda não ocupado.
A questão subjacente sobre que trabalho, na sua própria empresa, pode efetivamente ser assumido pela IA, é respondida por tarefa através da werkscan da FTE TO AI. Se essa questão tocar em decisões relativas a pessoal, aplicam-se aí requisitos legais próprios; a werkscan descreve o trabalho, não as consequências para as pessoas.
A forma como a IA altera a comparação entre concorrentes varia muito por setor. Na hotelaria e restauração a mudança ocorre principalmente em torno do planeamento e da ocupação, no setor das TIC em torno da rapidez de entrega e da qualidade do código, e nos serviços financeiros em torno da avaliação de risco e da rapidez de aceitação. Também o setor agrícola mostra como o trabalho sazonal e a automatização se cruzam, o que apresenta paralelos com os sortidos sazonais no retalho.
Pode começar por identificar os pontos em que considera vencer os seus concorrentes, e testar essas afirmações em relação ao que efetivamente pode ser fundamentado com provas. A verificação de dimensões gratuita da FTE TO AI é o ponto de partida para isso: indica onde considera que vence, e vê quais dessas afirmações se sustentam e quais ainda carecem de fundamentação. O benchmark completo, com o peer group e a matriz de provas para o retalho, está em preparação.