Leonardo Fonseca, do Carrefour Brasil: IA com 80 variáveis corta 12% das perdas de perecíveis

Em um varejo de margens apertadas e operação gigante, antecipar a demanda vale dinheiro. O Grupo Carrefour Brasil vem ampliando o uso de dados e IA para otimizar estoques, reduzir desperdício e personalizar preços.

No centro está o que a empresa chama de motor de abastecimento. “Nosso modelo preditivo, que estamos chamando de motor de abastecimento, utiliza mais de 80 variáveis”, diz Leonardo Fonseca, gerente sênior da área de Analytics do Carrefour Brasil, à TI Inside. Entre elas, histórico de vendas, sazonalidade, promoções, capacidade operacional e prazo dos fornecedores.

O papel da IA

Os modelos de machine learning recomendam quanto, quando, como e onde comprar, considerando diferenças regionais. Os resultados citados: redução de 12% nas perdas de perecíveis e de 4% no volume de estoque em circulação. Produtos submetidos à precificação personalizada tiveram alta de 3,5% a 4% nas vendas.

“O modelo faz com que a gente tenha muita assertividade na eficiência, justamente para eliminar ineficiências e comprar exatamente o que é necessário”, explica Fonseca.

Os números e os próximos passos

A ferramenta ganha peso em picos como a Black Friday, quando os modelos usam padrões de eventos anteriores para dimensionar o abastecimento das lojas físicas e da operação digital, já que as lojas também servem de apoio às compras online.

Por que importa

No varejo alimentar, cada ponto de perda evitada vira margem; o caso do Carrefour mostra a IA aplicada a um problema concreto e mensurável.

Fontes: TI Inside (30/10/2026). Foto: Divulgação/Carrefour Brasil.