No contexto da Prevenção de Perdas e da Segurança Empresarial, o tema costuma gerar duas reações típicas: empolgação com promessas futuristas e desconfiança diante da falta de resultados concretos. Mas, afinal, a IA já pode ser considerada uma aliada real na mitigação de riscos?

Primeiro vou trazer alguns dados do Artificial Intelligence Index Report 2025 da Stanford University sobre o uso do IA e na sequência trago informações de aplicações de IA, que já estão sendo bem usadas pelas áreas de controle (prevenção, segurança, riscos).

ALGUNS DADOS SOBRE O USO DA IA, SEGUNDO A SÉTIMA EDIÇÃO DO RELATÓRIO DO ÍNDICE DE IA DA STANFORD UNIVERSITY

Em 2024, o investimento privado em IA nos EUA cresceu para US$ 109,1 bilhões, quase 12 vezes os US$ 9,3 bilhões da China e 24 vezes os US$ 4,5 bilhões do Reino Unido. A IA generativa teve um impulso particularmente forte, atraindo US$ 33,9 bilhões em investimentos privados globalmente, um aumento de 18,7% em relação a 2023. O uso da IA ​​nos negócios também está acelerando: 78% das organizações relataram usar IA em 2024, ante 55% no ano anterior. Enquanto isso, um crescente corpo de pesquisas confirma que a IA aumenta a produtividade e, na maioria dos casos, ajuda a reduzir as lacunas de qualificação na força de trabalho.

Em 2024, instituições sediadas nos EUA produziram 40 modelos de IA notáveis, superando significativamente os 15 da China e os três da Europa. Enquanto os EUA mantêm a liderança em quantidade, os modelos chineses reduziram rapidamente a diferença de qualidade: as diferenças de desempenho em benchmarks importantes, como MMLU e HumanEval, diminuíram de dois dígitos em 2023 para quase a mesma proporção em 2024. Enquanto isso, a China continua liderando em publicações e patentes de IA. Ao mesmo tempo, o desenvolvimento de modelos é cada vez mais global, com lançamentos notáveis ​​em regiões como Oriente Médio, América Latina e Sudeste Asiático.

Em países como China (83%), Indonésia (80%) e Tailândia (77%), uma grande maioria considera os produtos e serviços de IA mais benéficos do que prejudiciais. Em contraste, o otimismo permanece bem menor em lugares como Canadá (40%), Estados Unidos (39%) e Holanda (36%). Ainda assim, o sentimento está mudando: desde 2022, o otimismo cresceu significativamente em vários países anteriormente céticos, incluindo Alemanha (+10%), França (+10%), Canadá (+8%), Grã-Bretanha (+8%) e Estados Unidos (+4%). Já no Brasil  (-1%), houve uma pequena retração no otimismo a respeito dos benefícios sobre o uso da IA comparando com 2022.

Modelos de IA se destacam em tarefas como problemas da Olimpíada Internacional de Matemática, mas ainda enfrentam dificuldades com benchmarks de raciocínio complexos como o Plan Bench. Frequentemente, eles não conseguem resolver problemas de lógica de forma confiável, mesmo quando existem soluções comprovadamente corretas, o que limita sua eficácia em cenários de alto risco onde a precisão é fundamental.

Opiniões globais sobre se a IA mudará a forma como os trabalhos atuais são realizados nos próximos cinco anos (% concorda com declaração), 2023 x 2024.

Opiniões sobre se a IA terá um impacto significativo o trabalho do indivíduo varia entre grupos demográficos (Figura acima). As gerações mais jovens, como a Geração Z e a geração Y, estão mais inclinados a concordar que a IA mudará a forma como eles fazem seus empregos em comparação com as gerações mais velhas, como a Geração X e Baby boomers. Especificamente, em 2024, 67% da Geração Z em comparação com 49% dos boomers concordam com a afirmação de que a IA provavelmente irá afetar seus empregos atuais.

Ao longo de 2023 e 2024, todas as gerações concordam cada vez mais que a IA mudará a forma como eles realizam seu trabalho nos próximos cinco anos. Curiosamente, dos 3% que acreditam que a IA mudará como eles fazem seu trabalho, o maior aumento ocorreu entre ambos millennials e baby boomers, talvez indicando um aumento consciência intergeracional.

Fonte: https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

DA ESTRATÉGIA À OPERAÇÃO. ONDE A IA ENTREGA VALOR?

No nível estratégico, a IA encanta. Quem não gosta de painéis com previsões automáticas? Dizer que o sistema antecipa furtos, fraudes ou falhas soa moderno e tranquilizador para investidores. Mas o discurso, muitas vezes, não se traduz em valor real no dia a dia.

A grande pergunta é: em quais aplicações a IA já funciona de verdade, e onde ela ainda está engatinhando?

A IA já está entregando valor real em prevenção de perdas, otimização de estoque, gestão de riscos e segurança corporativa, nas seguintes frentes:

• Monitoramento inteligente de câmeras: Hoje já é possível identificar movimentos suspeitos, detecção de filas longas, áreas com aglomerações, uso de equipamentos de segurança (EPI), reconhecer alguns padrões de comportamento e acionar alertas em tempo real. Isso reduz a dependência do “olho humano”. Mas cuidado: sem integração com processos de resposta, vira só mais um alerta piscando na tela.
• Vantagens:Opera 24x7, não sofre com cansaço, amplia o alcance da vigilância e reduz dependência exclusiva de operadores humanos.
• Desafios:Alto custo de infraestrutura, risco de falsos positivos. Em termos de IA, é preciso continuamente aprimorar o reconhecimento para diferentes culturas e layouts
• Investimento:Alto.
• Retorno Estimado:18 a 24 meses, dependendo do nível de integração com processos de segurança.

• Previsão de rupturas e perdas de estoque: modelos preditivos com visão computacional, ajudam a detectar rupturas, antecipar problemas de inventário, monitora a disposição de produtos nas prateleiras, evita riscos de deterioração e vencimento, permitindo que a equipe aja antes do problema virar prejuízo.
• Vantagens:Melhora na gestão de estoques, redução de desperdícios, suporte à decisão tática.
• Desafios:Implementar câmeras de alta definição com ângulo adequado e treinar algoritmos para reconhecer uma grande variedade de produtos/embalagens.
• Investimento:Baixo a médio.
• Retorno Estimado:8 a 14 meses.

• RFID e IA no estoque de moda: combinação de etiquetas RFID inteligentes com algoritmos de reposição automática.  Ou seja, cada peça de roupa tem um chip RFID, e antenas na loja detectam em tempo real o que foi vendido. IA analisa esses dados junto com vendas históricas e tendências para automatizar pedidos de reposição do centro de distribuição, garantindo que as lojas recebam rapidamente os itens vendidos.
• Vantagens: Estoque just-in-time na moda, reduzindo estoque antigo e evitando prateleiras vazias de itens de maior venda.
• Desafios:Implementação complexa envolvendo toda cadeia: da produtiva ao consumidor final, requerendo sincronização fina entre sistemas de loja, fornecedor, estoque e logística.
• Investimento:Alto.
• Retorno Estimado: 36 a 60 meses.

• Detecção de fraudes: algoritmos já ajudam a identificar em tempo real transações fora do padrão, como devoluções sequenciais, compras com múltiplos cartões ou CPFs suspeitos. Aqui, a IA já gera ROI comprovado.
• Vantagens:Rápida identificação de fraudes e redução de perdas financeiras diretas.
• Desafios:Exige base de dados robusta, pode barrar transações legítimas (impactando experiência do cliente). Os fraudadores evoluem suas táticas constantemente, então os modelos de IA precisam ser atualizados e retreinados com frequência.
• Investimento:Médio.
• Retorno Estimado:6 a 12 meses, com payback rápido quando aplicado em operações de grande volume.

• Logística e Operações: Checklists automatizados: modernização de processos operacionais (manutenção, auditorias de loja, inspeções de segurança) com ferramentas de checklist digital inteligentes. inspeções e rotinas de prevenção de perdas. O sistema permite anexar fotos que são analisadas por algoritmos de visão para conferir, por exemplo, se extintores estão no lugar, se as saídas de emergência estão desobstruídas ou se determinada gondola está organizada conforme o padrão
• Vantagens: Em vez de usar papel ou planilhas, os colaboradores utilizam um app móvel que guia as vistorias. A IA integrada ajuda a criarquestionários completos e inteligentes, sugerindo itens de verificação com base nas melhores práticas.
• Desafios:Integrar o software com sistemas internos (por ex., gerar automaticamente planos de ação caso uma inspeção detecte não conformidade.
• Nível de Investimento:Baixo.
• Retorno Estimado:Imediato.

• Gestão de riscos cibernéticos: A IA também está se mostrando útil na proteção digital, com a análise preditiva de tráfego de rede, na identificação de padrões de ataque, simulando cenários de invasão, resposta automatizada a ameaças, e protegendo dados corporativos. Com a digitalização das operações de varejo, esse ponto é crítico.
• Vantagens:Reforço essencial diante da digitalização do varejo, proteção de dados sensíveis e prevenção de indisponibilidades.
• Desafios:Demanda especialistas para calibrar os sistemas e interpretar alertas.
• Investimento:Médio a alto.
• Retorno Estimado:12 a 18 mês.

Mas atenção a IA só gera valor quando encaixada em processos claros, acionáveis e escaláveis. Exemplos:

• Usar IA para cruzar dados de inventário com movimentações suspeitas de estoque e gerar alertas automáticos.
• Identificar tipos de comportamentos, seja para compra quanto para evitar furtos.
• Implantar modelos de machine learning para priorizar lojas ou CDs de maior risco no plano de gestão de riscos. segurança e auditoria.
• Análisar e explorar os dados das operações realizadas no PDV (frente de caixa);
• Criar dashboards preditivos que traduzem o “tecniquês” da IA em linguagem de negócio: “essa falha operacional pode custar X% da margem”.

TECNOLOGIAS PROMISSORAS, MAS AINDA  EM DESENVOLVIMENTO

Nem tudo está pronto para uso em larga escala. Veja alguns exemplos que ainda enfrentam obstáculos:

• Reconhecimento facial em larga escala: viável tecnicamente, mas limitado em questões legais, privacidade, custo e aceitação social.
• Automação total de compliance: a IA já ajuda em auditorias, masainda não substitui a análise humana para interpretar contextos complexos e sensíveis.
• Inventários autônomos com Robôs: Embora grandes empresas de E-commerce e Indústria já utilizem inventários por Robôs, ainda há obstáculos para implementar em redes de varejo, seja por questões físicas de espaço para os Robôs circularem sem atrapalhar os clientes, quanto a integração com sistemas de inventário e o custo de se manter.

PERSPECTIVA

Para os executivos, falar de IA é uma forma de demonstrar inovação. Mas é preciso ter cuidado: muitas vezes o marketing é maior do que a entrega. O foco precisa estar em como IA  pode ajudar a reduzir riscos e perdas de forma mensurável.

A dica aqui é começar pequeno. Escolha um caso de uso, teste um piloto,  avalie os resultados e só depois amplie. Tentar implantar tudo de uma vez geralmente leva à frustração e ao descrédito da tecnologia.

REFLEXÃO E AÇÃO

Na minha opinião a IA já não é mais o futuro é presente! Da mesma forma que a revolução industrial mudou a forma na produção de bens e serviços, a IA é um novo marco que muda a forma como utilizamos o conhecimento e a informação.

Lembrando que a IA precisa de processos claros, uma estratégia bem definida e, acima de tudo, equipes preparadas para usá-la. Ela não substitui o papel humano na proteção dos resultados, mas amplia a visão e a capacidade de decisão dos profissionais envolvidos.

Pergunte-se:

• Estamos usando IA porque é tendência ou porque temos um problema real para resolver?
• Sabemos medir o retorno dessas iniciativas?
• As equipes estão prontas para interpretar os dados e agir com base neles?

Atenção: Sem pessoas, a IA é só código. Mas quando combinada com liderança, cultura, processos e objetivos claros, ela se torna um parceiro valioso na gestão de riscos.

O futuro da prevenção de perdas ou da segurança empresarial não será definido por quem adotar a IA primeiro, mas por quem souber aplicá-la com propósito.

 Até o próximo artigo!