As tendências da NRF 2026 deixam claro que 2026 é o ano em que a IA vira infraestrutura de varejo e passa a operar ponta a ponta em e-commerce, marketplaces e pagamentos, não apenas como “feature”. No contexto brasileiro, isso abre espaço direto para modelos como o da Figo, conectando loja física, dados, pagamentos e orquestração de canais com IA aplicada ao dia a dia da operação.
Macro temas da NRF 2026
- Commerce agentic (assistentes que compram por você): a NRF fala em “agentic commerce”, no qual agentes de IA mediam a decisão de compra do início ao fim, muitas vezes antes do cliente entrar em um site ou loja. Isso exige que catálogos, estoques, preços e promoções estejam “legíveis para máquinas” via APIs e dados estruturados.
- IA como padrão, não mais diferencial: independente da palavra “bolha”e do temor desse mundo meio sombrio, análises mostram que investimentos globais em IA devem ultrapassar US$ 2 trilhões em 2026, tornando obrigatório incorporar IA em planejamento, operação, atendimento e marketing do varejo. Quem permanecer em soluções pontuais (chatbot, recomendação simples) tende a perder competitividade porque o benchmark subiu.
- Dados e governança como ativo regulado: cresce a pressão por governança de dados e avaliação de impacto algorítmico, com multas relevantes para quem não tratar vieses, explicabilidade e revisão humana de decisões automatizadas. No Brasil, isso conversa com a agenda LGPD e futuras regulações específicas de IA para o varejo.
IA aplicada ao e-commerce
- IA como “motor de operação” e não só de marketing: em 2026, IA em e-commerce é exigida como operação real, integrando aquisição de tráfego, conversão, atendimento, logística e pós-venda em um fluxo mensurável. Soluções isoladas (recomendação básica, chatbot genérico) deixam de gerar vantagem competitiva.
- Jornadas começando fora do site (assistentes e superapps): muitas jornadas passam a começar em assistentes de IA ou em ambientes de terceiros, e não mais na home do e-commerce. Isso obriga o varejista a estruturar dados de produtos, preços e disponibilidade para serem descobertos e transacionados via esses agentes externos.
- Personalização profunda em tempo real: IA passa a alimentar engines de precificação, sortimento de vitrines e conteúdo de forma dinâmica, com base em comportamento, estoque e margem em tempo real. Na prática, vitrines, banners, e-mails e pushs são montados sob medida para cada contexto, e não apenas por segmentos amplos.
IA em marketplaces e super apps
- Algoritmo decide quem joga: análises da NRF para o Brasil apontam que “o algoritmo decide quem entra no jogo” em marketplaces, à medida que ranking, buy box e exposição viram função de performance histórica, dados estruturados e qualidade operacional. Estar em super apps e grandes marketplaces amplia venda, mas a disputa real é por relevância algorítmica, não só por presença.
- Arquiteturas API-first e dados modulares: para dialogar com superapps, assistentes e plataformas globais, sistemas precisam ser modulares e abertos, com catálogos, promoções, estoques e regras comerciais expostos via APIs robustas. Isso é crucial para que agentes de IA confiem nos dados e possam atuar em nome de pessoas ou empresas.
- Marketplaces como plataformas de serviços de IA para sellers: há um movimento de marketplaces oferecerem IA “embutida” para sellers: otimização automática de anúncios, conteúdo, preço, estoque e atendimento. Isso redistribui poder para pequenos lojistas que conseguem “plugar-se” a essa inteligência sem construir tudo do zero
IA em operações e meios de pagamento
- IA embedded no core operacional: fornecedores globais de tecnologia para varejo apresentam soluções em que IA está embutida no planejamento, operações, fulfillment e commerce, harmonizando dados de vendas, estoque, clientes e fornecedores. Isso melhora acurácia de previsão, reduz esforço manual de planejamento e viabiliza omnicanalidade sem aumentar complexidade.
- Pagamentos mais automáticos e invisíveis: há forte avanço em automação de transações, com soluções que tornam o pagamento mais rápido e, muitas vezes, invisível ao usuário, especialmente em self-checkout e formatos híbridos. Isso inclui desde automação de numerário em lojas físicas até integrações fluídas entre carteiras digitais, PIX e crédito integrado em jornadas omnicanal, aqui a Figo navegara em um terreno muito fértil e com possibilidades reais de aumentar as vendas, utilizando o cruzamento de estoques como ponto focal na geração e potencialização do faturamento do varejista.
- Commerce “sem canal” (channel-less): soluções de comércio começam a permitir que preços, estoques e promoções sejam consumidos por qualquer interface (site, aplicativo, chatbot, assistente de IA), criando uma experiência verdadeiramente “sem canal”. Isso reforça o papel dos meios de pagamento como camada de infraestrutura que acompanha o cliente, em vez de ficar preso ao PDV físico ou digital
Como aplicar no Brasil (e na Figo)
- Orquestrar a jornada omnicanal com IA embarcado no smartPOS: usar IA para sugerir próximas ações ao lojista no smartPOS (quem contatar, qual oferta sugerir, como reengajar um cliente de marketplace na loja física), com base em dados de vendas, comportamento e estoque. Na prática, o PDV vira um cockpit inteligente, não apenas um terminal de cobrança, pois Figo utiliza do carisma do vendedor, como um consultor de venda para potencializar a força da IA.
- Criar “camada de inteligência” sobre pagamentos: aproveitar dados transacionais (PIX, crédito, débito, carteiras) para pontuar risco, propensão à recompra e sensibilidade a preço, alimentando motores de crédito privado, BNPL e loyalty proprietários da Figo e dos lojistas. Isso alinha a tendência de IA no core financeiro com a realidade de um Brasil centrado em PIX, parcelado e programas de fidelidade.
- Oferecer IA pronta para o pequeno varejista: empacotar capacidades de IA (recomendações, pricing dinâmico simplificado, conteúdo automatizado, campanhas de CRM) como serviços plug-and-play para os lojistas do ecossistema. Assim, Figo vira o “atalho” para que o pequeno varejo brasileiro acesse as mesmas capacidades que grandes redes estão vendo na NRF 2026. Esse é o principal objetivo da Figo.












































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