Entre os dias 11 e 13 de janeiro, o Jacob K. Javits Convention Center, em Nova Iorque (EUA), recebeu pela 116ª vez uma nova edição da principal feira de varejo do mundo. Consolidando mais uma vez seu papel como hub global de negócios, tecnologia e estratégia do setor, a NRF Retail’s Big Show apresentou números que reforçam sua relevância internacional. Ao todo, foram mais de 40 mil participantes em 2026, vindos de mais de 100 países, que conheceram as novidades apresentadas por mais de 1.000 expositores, entre grandes varejistas, marcas globais e fornecedores de tecnologias e soluções voltadas à operação, à experiência do consumidor e à gestão do negócio.
Como já se tornou tradição, os brasileiros marcaram presença em peso. A delegação nacional superou 2.400 empresários, gestores e profissionais, reunindo desde executivos que viajaram de forma independente até os grupos organizados por entidades e empresas especializadas em missões internacionais, reforçando o interesse do país pelas discussões estratégicas que emergem do evento.
Para além do ambiente propício ao networking e à geração de negócios, a edição de 2026 teve sua agenda de conteúdo como um dos grandes destaques. Não apenas pelo volume de cerca de 175 palestras com líderes globais do setor, mas, sobretudo, pelo foco em uma agenda de soluções aplicáveis substituindo a pirotecnia e o futurismo de outrora – aliás, o que tem se mostrado tendência nas edições recentes.
Logo na abertura do evento, o chairman da NRF, Bob Eddy, deixou claro que, apesar de trazer muita tecnologia, o grande encontro de 2026 priorizaria discussões voltadas a impacto real no negócio, produtividade e criação de valor sustentável — e não apenas à exibição de inovações emergentes.
Eddy ressaltou que o varejo do mundo inteiro, inclusive o dos Estados Unidos, vive um momento de pressão crescente por valor percebido por parte do consumidor, ao mesmo tempo em que opera com margens cada vez mais apertadas. Diante desse cenário, o setor não está abandonando sua agenda de transformação digital e inovação, mas vem redirecionando esforços para investimentos mais estratégicos, com retorno mensurável, reduzindo drasticamente o espaço para experimentações pouco conectadas à operação e ao resultado final.
Outra característica dessa nova fase da evolução tecnológica do varejo é a busca por soluções com curvas de investimento e retorno mais equilibradas, capazes de gerar ganhos de eficiência e apoiar decisões críticas sem exigir ciclos longos de maturação ou apostas de alto risco.
Dados conectados e Inteligência Artificial impulsionam melhorias contínuas
Entre as evoluções tecnológicas de maior destaque na NRF 2026, talvez nenhuma tenha sido tão recorrente quanto a união entre first-party data (dados coletados a partir de interações diretas com o cliente) e Inteligência Artificial como suporte a uma melhoria contínua da operação das empresas varejistas. Mais do que uma tendência, essa combinação apareceu na feira como novo padrão operacional para um setor pressionado por margens estreitas e consumidores mais exigentes.
O uso de dados conectados para apoiar áreas como sortimento, precificação, abastecimento, marketing e experiência em loja já deixou de ser um experimento pontual e passou a integrar o dia a dia das grandes operações. Ao conectar informações de canais físicos e digitais, comportamento de navegação, histórico de compras, disponibilidade de estoque, contexto regional e até fatores externos, o varejo começa a operar com uma visão mais próxima do tempo real. Entre os principais benefícios dessa nova lógica está o abandono de um modelo excessivamente ancorado em relatórios retrospectivos para uma abordagem baseada em sinais contínuos. Na prática, isso permite reduzir desperdícios associados a decisões tardias, minimizar rupturas, ajustar sortimentos com mais precisão e reagir rapidamente a mudanças de demanda. Mais do que eficiência interna, essa capacidade se conecta diretamente às expectativas de um consumidor que passou a exigir experiências mais fluidas, relevantes e coerentes em todos os pontos de contato com a marca.
Uma das grandes vantagens da NRF é justamente sua capacidade de transcender o discurso conceitual e apresentar casos práticos de gigantes do varejo que já estão operando sob essa lógica. Em vez de promessas futuras, a feira mostrou como dados e IA estão sendo usados como instrumentos cotidianos de decisão. Nesse contexto, Macy’s e Target se destacaram ao detalhar como reposicionaram a Inteligência Artificial como camada central da operação.
Exemplos
A Macy’s apresentou como passou a utilizar modelos de IA para interpretar a intenção do consumidor em tempo real, cruzando histórico de compras, localização, comportamento digital e até condições climáticas para personalizar recomendações e ajustar sortimentos regionalmente. Além disso, a tecnologia passou a apoiar equipes em loja por meio de assistentes digitais capazes de responder dúvidas complexas, liberando vendedores para interações de maior valor e fortalecendo a experiência humana no ponto de venda.
O aspecto mais relevante desse movimento, no entanto, está na mudança do processo decisório. Ao centralizar dados próprios e inteligência em uma única camada operacional, a Macy’s reduziu a dependência de ciclos longos de análise e passou a operar com ajustes contínuos. Decisões antes tomadas com base em relatórios semanais ou mensais passaram a ser refinadas quase em tempo real, o que impactou diretamente a eficiência do uso de estoque, a redução de rupturas e a coerência entre a promessa digital e a experiência física.
Já a Target detalhou como acelerou seus processos decisórios ao integrar IA a fluxos críticos do negócio, reduzindo o tempo entre a análise dos dados e a execução das ações. A varejista destacou ganhos em agilidade operacional, melhor alinhamento entre áreas e maior capacidade de testar, ajustar e escalar decisões em ciclos curtos.
O diferencial da Target esteve menos na sofisticação isolada dos modelos e mais na escala da adoção interna. Ao incorporar ferramentas de IA ao cotidiano de milhares de colaboradores, a empresa conseguiu padronizar decisões, reduzir retrabalho e aliviar a carga operacional de tarefas administrativas e analíticas. Isso permitiu que gestores e equipes em loja direcionassem mais tempo para resolução de problemas, atendimento ao cliente e execução estratégica.
Esse uso da IA como suporte direto ao trabalho humano, adotado pela Target, representa uma mudança de paradigma mais profunda e, ao mesmo tempo, mais universal sobre as expectativas em torno da relação entre pessoas e automação. Em vez de reforçar narrativas de substituição, a tecnologia passa a ser percebida como um instrumento de apoio à decisão, à execução e à redução da complexidade operacional.
Ao verem na prática a IA assumir tarefas repetitivas, analíticas ou administrativas, colaboradores tendem a abandonar o temor de perda de espaço para adotar uma postura mais colaborativa, focada em atividades de maior valor agregado. O resultado é um ambiente em que a tecnologia deixa de ser um fator de pressão e passa a atuar como elemento de alívio, clareza e eficiência no dia a dia.
Essa reconciliação entre humanos e máquinas no ambiente de trabalho foi, inclusive, destaque de um painel apresentado na NRF 2026, dedicado a discutir o impacto da Inteligência Artificial sobre pessoas e cultura organizacional. Segundo os especialistas reunidos na sessão, a IA já vem sendo aplicada de forma prática para reduzir níveis de estresse operacional, aumentar o engajamento das equipes e melhorar a retenção de talentos no varejo, especialmente em funções historicamente marcadas por alta rotatividade e sobrecarga.
Consumidores passam a delegar decisões à IA com o Agentic Commerce
Outro ponto destacado pela NRF 2026 como aplicação prática da tecnologia a serviço da realidade atual do varejo foi a ascensão do modelo conhecido como agentic commerce. Mais do que uma nova interface de compra, o conceito representa uma mudança estrutural na forma como consumidores interagem com marcas, plataformas e canais de venda.
Baseado no uso de agentes inteligentes capazes de operar de forma autônoma dentro de parâmetros definidos pelo usuário, o agentic commerce parte de uma constatação clara: o consumidor não busca mais apenas acesso à informação, mas alívio cognitivo. Em um ambiente marcado por excesso de opções, estímulos e comparações, cresce a expectativa de que a Inteligência Artificial seja capaz de organizar possibilidades, reduzir ruído e apoiar decisões de forma ativa.
Na prática, isso significa que a IA deixa de atuar apenas como ferramenta de busca ou recomendação para assumir um papel mais decisório ao longo da jornada. Esses agentes passam a interpretar intenções, considerar histórico de preferências, limites de preço, critérios logísticos e regras previamente estabelecidas para avançar automaticamente por etapas como a seleção de produtos, a comparação de alternativas e, em alguns casos, a própria transação. O ganho não está apenas na velocidade, mas na redução de fricções e na simplificação da experiência.
Os painéis dedicados ao tema na NRF mostraram que esse modelo desloca o eixo competitivo do varejo. Em um ambiente mediado por agentes inteligentes, visibilidade e volume de comunicação perdem peso relativo frente à qualidade dos dados e à confiança construída pela marca. Em outras palavras, não basta ser encontrado; é preciso ser compreendido e recomendado por sistemas que operam com base em critérios objetivos e históricos de comportamento.
É claro que instrumentalizar a IA como um assistente de compras exige dois elementos fundamentais por parte do consumidor: abertura e repertório digital. Não basta estar disposto a delegar decisões; é necessário saber definir parâmetros, supervisionar escolhas e intervir quando necessário. O agentic commerce, portanto, não elimina o papel humano, mas o reposiciona, colocando o consumidor na posição de orquestrador do processo.
Por esse motivo, o avanço desse modelo tem ocorrido com mais velocidade entre extratos como a Geração Z. Discussões apresentadas na feira indicaram que jovens consumidores já utilizam IA para organizar opções, avaliar marcas e acelerar decisões, sobretudo em categorias com alto volume de escolhas.
Se você é varejista e está se perguntando como aumentar suas chances de ser recomendado por um agente inteligente, o ponto central está em abandonar a lógica da disputa pela atenção para focar em vencer a disputa da confiança algorítmica. Em um ambiente no qual a decisão de compra passa a ser mediada por sistemas de IA, não basta ser visto; é preciso ser compreendido, validado e priorizado por modelos que operam a partir de critérios objetivos, históricos e contextuais.
Até pouco tempo atrás, estar bem posicionado nos resultados de busca significava, essencialmente, conquistar cliques. Por isso, profissionais de marketing concentraram esforços na construção de conteúdos orientados por SEO, cuja característica principal era a otimização para palavras-chave e volume de tráfego, com o objetivo de posicionar-se nas primeiras páginas dos mecanismos de busca tradicionais a fim de atrair a atenção humana e conduzir o consumidor ao longo da jornada.
Esse modelo, no entanto, começa a perder centralidade à medida que a busca tradicional cede espaço a experiências mediadas por IA generativa. Nesse novo contexto, o SEO dá lugar ao GEO (Generative Engine Optimization), uma lógica em que a relevância não é medida pela posição em uma lista de links, mas pela capacidade da marca de ser incorporada, citada ou recomendada dentro de uma resposta gerada por sistemas inteligentes. Trata-se de uma mudança profunda: enquanto o SEO disputa cliques, o GEO disputa credibilidade semântica e clareza de proposta de valor.
Essa transição exige uma atuação muito mais complexa por parte de marcas e varejistas. Não se trata apenas de produzir mais conteúdo, mas de estruturar informações de forma compreensível para máquinas, alinhar discurso e operação, garantir dados confiáveis e demonstrar, de maneira consistente, como produtos e serviços resolvem problemas concretos. Em um ambiente de agentic commerce, a marca não é escolhida porque “grita mais alto”, mas porque se mostra mais confiável dentro dos critérios definidos pelo agente.
Como fio condutor dessa nova lógica está a abordagem de serviços. Marcas e varejistas dispostos a ajudar o consumidor a resolver problemas antes mesmo do início explícito do ciclo de vendas tendem a ganhar relevância nesse ecossistema. Ao oferecer clareza, orientação e utilidade real, e não apenas estímulos promocionais, essas empresas aumentam suas chances de serem selecionadas por agentes inteligentes que priorizam eficiência, contexto e confiança.
No atendimento, ‘agente de IA’ não é apenas um nome gourmet para chatbot
Com a ascensão da chamada Inteligência Artificial agêntica no varejo, compreender as diferenças conceituais entre automação tradicional e agentes inteligentes deixou de ser um detalhe técnico para se tornar uma questão estratégica.
Isso porque, embora práticas como a automação do atendimento já façam parte da realidade de muitos varejistas, sobretudo por meio de chatbots e fluxos pré-programados, ainda há bastante confusão sobre o que realmente diferencia os novos agentes de IA das soluções mais antigas.
Enquanto chatbots operam, em geral, de forma reativa e baseada em regras ou scripts, os agentes de IA introduzem uma lógica mais avançada, capaz de interpretar contexto, entender intenções, aprender com interações passadas e executar ações de forma mais autônoma ao longo da jornada do consumidor.
Para esclarecer essas diferenças e aprofundar o debate sobre o papel da IA no atendimento, convidamos Walter Hildebrandi, CTO da Zendesk LATAM, para uma entrevista didática sobre o tema:
NV – Como os Agentes de IA se diferenciam dos chatbots tradicionais?
WH – Os chatbots tradicionais funcionam a partir de roteiros pré-definidos, sendo úteis para perguntas simples, mas limitados diante de interações mais complexas. Já os Agentes de IA representam um salto qualitativo: eles percebem o ambiente, processam informações e atuam de forma autônoma com base em algoritmos avançados, aprendizado de máquina e análise de dados. Essa capacidade permite não apenas responder, mas antecipar necessidades e entregar interações mais rápidas, personalizadas e eficazes. De acordo com o relatório CX Trends 2025 da Zendesk, 70% dos consumidores já percebem uma diferença clara entre empresas que usam IA de forma eficaz e aquelas que não utilizam. Isso se explica porque existem diferentes tipos de agentes: dos mais básicos reativos, que funcionam como chatbots de modelos fixos, até modelos generativos, que evoluem continuamente a partir das interações. Há ainda sistemas autônomos e multiagentes, capazes de trabalhar em conjunto (humanos e digitais) para resolver problemas complexos em escala. É nesse último estágio que se insere a Resolution Platform da Zendesk, que integra múltiplos agentes atuando em paralelo para reduzir vieses, acelerar o tempo de resposta e liberar os times humanos para focar no que exige sensibilidade e empatia. O resultado é uma experiência em que eficiência e humanidade deixam de ser opostos e passam a caminhar juntos.
NV – Quais são os limites de um atendimento realizado por um Agente de IA? Até onde vai a sua capacidade de suprir as necessidades do cliente sem que seja necessário acionar um vendedor-humano?
WH – Os Agentes de IA da Zendesk são projetados para resolver interações complexas de forma autônoma, utilizando inteligência artificial avançada. No entanto, existem situações em que a intervenção humana é necessária. Por exemplo, em casos que envolvem emoções intensas, negociações delicadas ou decisões estratégicas, um agente humano pode ser mais adequado para garantir uma experiência personalizada e empática. Além disso, os Agentes de IA da Zendesk trabalham em conjunto com os agentes humanos, facilitando e automatizando processos, acelerando respostas e garantindo que tarefas repetitivas ou consultas simples sejam resolvidas rapidamente. Quando a situação exige atenção humana, a transição é suave, sem que o cliente precise repetir informações, mantendo a experiência contínua e eficiente. Portanto, os Agentes de IA não substituem os humanos, mas completam o atendimento, liberando os times para ficarem no que realmente requer sensibilidade, julgamento e interação pessoal, enquanto aumentam a velocidade e a eficiência do serviço.
NV – Quando falamos de segmentos como o varejo de autopeças, em que os produtos costumam ter complexidade técnica, os Agentes de IA podem contribuir, por exemplo, com a questão da conformidade?
WH – Sim, os Agentes de IA da Zendesk podem desempenhar um papel crucial na garantia de conformidade em setores com produtos tecnicamente complexos, como o varejo de autopeças. Eles ajudam a automatizar processos de verificação, organizar informações técnicas e disponibilizar dados precisos, reduzindo erros e inconsistências no atendimento. Além disso, os Agentes de IA podem se conectar diretamente às FAQs e bases de dados internas das empresas, garantindo que todas as informações sobre peças e procedimentos estejam sempre atualizadas e acessíveis. Com o uso do Knowledge Builder, é possível ainda criar e aprimorar continuamente essa base de conhecimento a partir de tickets e interações anteriores, fortalecendo a padronização das respostas e assegurando conformidade com as políticas e normas da empresa. Um exemplo prático seria o uso combinado do Copilot com o Agent Workspace no chão de loja de um varejo de autopeças. Imagine um vendedor com um tablet recebendo um cliente que relata um problema no carro. Ao abrir um “ticket”, o agente tem acesso imediato à base de conhecimento e o Copilot pode sugerir, em tempo real, possíveis soluções ou recomendações de peças compatíveis — garantindo rapidez no atendimento, precisão técnica e conformidade com os procedimentos internos. Dentro da Zendesk Platform, o Copilot fornece essas orientações em tempo real, ajudando agentes a resolver tarefas complexas de forma mais eficiente, sem interromper o fluxo de trabalho. Essa mesma base de conhecimento também alimenta os Agentes de IA, garantindo consistência nas informações oferecidas tanto por humanos quanto pela IA. Outro recurso relevante é o AutoQA, ferramenta de gestão da qualidade do atendimento que analisa as interações para identificar inconsistências, falhas ou desvios de processo no atendimento, reforçando padrões de conformidade e a precisão técnica das informações. Assim, os Agentes de IA da Zendesk não apenas automatizam processos, mas também atuam como aliados estratégicos, garantindo que operações complexas sejam executadas de forma eficiente, segura e em total conformidade.
Quatro destaques da NRF 2026
Com três dias de programação intensa, a NRF 2026 aborda o setor varejista e a sociedade como um todo de maneira múltipla e praticamente impossível de ser condensada em uma única reportagem. Foi pensando nisso, separamos quatro destaques adicionais da agenda oficial da maior feira de varejo do mundo:
1) Serviços como nova fronteira de diferenciação no varejo
Painéis mostraram que o varejo tem avançado para além da venda de produtos, incorporando serviços como elemento central da proposta de valor. Manutenção, personalização, assinaturas, suporte especializado e experiências híbridas surgiram como formas de aumentar recorrência, margem e vínculo com o consumidor, especialmente em categorias pressionadas por preço e concorrência.
2) Loja física como espaço de experiência, não apenas de transação
Longe de perder relevância, o ambiente físico foi reposicionado como espaço de relacionamento, comunidade e sensorialidade. A NRF mostrou que lojas voltam a ser valorizadas como locais de descoberta, experimentação e conexão humana, especialmente em um contexto de fadiga digital e excesso de estímulos online.
3) Coerência entre marca, operação e experiência nos ambientes físico e digital
Um ponto recorrente ao longo da NRF 2026 foi a necessidade de alinhar discurso, proposta de valor e execução em todos os pontos de contato com o consumidor. Executivos destacaram que não há mais espaço para narrativas digitais que não se sustentam na operação física. A feira mostrou que marcas mais consistentes são aquelas capazes de traduzir seus posicionamentos e cumprir suas promessas tanto no ambiente online quanto nas lojas físicas.
4) Cultura organizacional como vantagem competitiva silenciosa
Outro tema recorrente foi o papel da cultura interna na execução da estratégia. Empresas destacaram que tecnologia, processos e dados só escalam quando há alinhamento entre liderança e equipes. Assim, a capacidade de engajar colaboradores e reduzir a rotatividade apareceu como fator crítico para sustentar crescimento no médio prazo.
