Uso da IA na distribuição pet/vet: o que temos que implementar?

Empresas do setor precisam se organizar para poderem usar esta tecnologia sem frustações

O mundo corporativo não fala de outra coisa: a Inteligência Artificial (IA) deve ser aplicada nos negócios. E o segmento de distribuição pet e vet não está a salvo das recentes mudanças vivenciadas pelas empresas do mundo todo. Porém, resta a pergunta: como e quais tecnologias podemos aproveitar no setor? Segundo Anderson Ozawa, CEO da AOzawa Consultoria, na prática, a principal contribuição da IA na distribuição pet/vet está em reduzir erro operacional e antecipar problemas que antes só apareciam quando o prejuízo já estava dado. “O setor cresce, mas ainda enfrenta um desafio claro: muitos projetos travam porque tentam aplicar IA sobre dados ruins e processos desorganizados. Quando isso acontece, a tecnologia não entrega o prometido e a frustração aparece”, acrescenta o CEO, que continua: “quem aplica IA com foco em operação, estoque, validade e margem passa a: reduzir perdas silenciosas, melhorar nível de serviço, proteger resultado, crescer com mais controle. Quem continuar tratando IA como tema teórico ou projeto isolado tende a pagar mais caro pela ineficiência, em um mercado que já não absorve desperdício”.
Para Hailton Santos, diretor comercial da Sesami, a IA está ajudando distribuidores no setor pet/vet a reduzir tarefas repetitivas, melhorar precisão nas previsões de demanda, acelerar processamento de pedidos e otimizar logística, gerando redução de custos, melhorando o tempo de entrega e liberando as equipes para focarem em tarefas estratégicas. “Existem tecnologias de IA bem definidas que já ajudam distribuidores pet/vet em previsão de demanda, logística inteligente, automação de estoque, atendimento ao cliente e análise de dados. Esse uso tende a crescer ainda mais à medida que o setor investe em digitalização e eficiência operacional. O setor tem crescido rapidamente com o uso delas, seguindo uma tendência de adoção de IA em cadeias de suprimentos em geral que está aumentando ano a ano”, acrescenta. Ainda segundo Hailton, um distribuidor precisa ter sistemas integrados de vendas, estoque e logística e usar a IA para prever demanda e automatizar compras evitando rupturas e excesso de estoque. “Oferecer canais digitais de pedidos e atendimento, agilizando vendas e melhorando a experiência do cliente. E tomar decisões baseadas em dados em tempo real, e não apenas no feeling, garante competitividade. Quem implementar novas tecnologias de IA agora, abre uma vantagem difícil de alcançar depois”, garante.

Thiago Artacho, CEO da Green Tech Solutions, aponta que a inteligência artificial tem atuado como um grande acelerador de eficiência no setor de distribuição. “Ela permite automatizar tarefas operacionais, reduzir retrabalho e transformar grandes volumes de dados em decisões práticas. Na prática, a IA ajuda distribuidores a prever demandas, otimizar estoques, melhorar rotas logísticas, identificar perdas e aumentar a produtividade das equipes. Além disso, soluções baseadas em IA oferecem análises em tempo real, o que agiliza processos e permite respostas mais rápidas em um setor que depende muito de agilidade e precisão”, enfatiza.

RESISTÊNCIA À IA
Anderson acredita que a resistência no uso de IA ainda existe, mas raramente é tecnológica, pois nasce de quatro pontos muito claros:
• Medo de expor ineficiências: a IA deixa visível onde o processo falha;
• Cultura de decisão por experiência: como sempre foi feito, sem apoio de dados;
• Visão de curto prazo: tratando IA como custo e não como proteção de margem;
• Receio sobre impacto nas equipes: quando o efeito real é melhorar a alocação e reduzir retrabalho. “Na prática, a IA não substitui profissionais experientes e sim, tira dessas pessoas o trabalho repetitivo e permite foco no que realmente gera valor. Na distribuição pet/vet, Inteligência Artificial não é futuro distante, é ferramenta de sobrevivência competitiva”, afirma Anderson.
Hailton concorda que ainda existe resistência, principalmente por fatores culturais e estruturais, no uso da IA. E os principais motivos são:
• Cultura tradicional: distribuidores que cresceram com decisões centralizadas nos donos;
• Percepção de custo alto: tecnologia e IA ainda são vistas como gasto, não como investimento com retorno claro;
• Falta de dados organizados: sem ERP ou histórico confiável, a implementação parece complexa;
• Medo de mudança: receio de quebrar processos que “sempre funcionaram” e de dependência de tecnologia.
Thiago também concorda e diz que a resistência se concentra, principalmente, em empresas mais tradicionais. “Os principais motivos são o receio de altos investimentos, a falta de conhecimento sobre os benefícios reais da tecnologia, o medo de mudanças nos processos e a preocupação com a adaptação das equipes. No entanto, essa resistência vem diminuindo à medida que os resultados se tornam mais visíveis e acessíveis. Hoje, muitas soluções são escaláveis, utilizam a infraestrutura existente e geram retorno rápido, o que tem ajudado a quebrar barreiras e acelerara adoção no setor”, opina.

IA NA PRÁTICA
Segundo Thiago, existem diversas tecnologias com inteligência artificial já aplicadas a serviços essenciais da distribuição. “Hoje vemos IA sendo utilizada em previsão de demanda, gestão inteligente de estoques, monitoramento de operações, prevenção de perdas, análise de comportamento, automação de processos e suporte à tomada de decisão. Esse mercado vem crescendo de forma acelerada, impulsionado pela necessidade de eficiência, controle de custos e competitividade. O setor atacadista distribuidor está, cada vez mais, adotando essas soluções para ganhar escala, reduzir riscos e operar de forma mais estratégica”, diz. Ainda segundo ele, o primeiro passo é investir em tecnologia integrada e orientada por dados. “O distribuidor precisa ter sistemas que conversem entre si, tragam visibilidade da operação em tempo real e apoiem decisões estratégicas. Também é fundamental adotar soluções com inteligência artificial, automação e análise de dados, além de investir em capacitação das equipes para uso correto dessas ferramentas. Quem não avança nessa direção corre o risco de perder eficiência, margem e relevância em um mercado cada vez mais competitivo”, alerta.
Já Anderson, lista algumas aplicações de IA na distribuição, que otimizam tarefas e agilizar processos:
• Previsão de demanda por SKU e cliente: em vez de repor ração premium ou medicamentos veterinários com base apenas no histórico bruto, a IA cruza sazonalidade, comportamento de compra por clínica/pet shop e campanhas comerciais. Isso reduz tanto ruptura em itens críticos quanto excesso de estoque com risco de vencimento.
• Gestão de validade e giro: sistemas com IA conseguem sinalizar produtos que ainda têm giro, mas cuja validade começa a entrar em zona de risco. Isso permite ações simples e eficazes, como redirecionamento de estoque, ajuste de prioridade comercial ou campanhas pontuais, antes que o produto vire perda.
• Otimização logística: na distribuição pet, o custo logístico pesa. A IA ajuda a reorganizar rotas considerando frequência de pedidos, janela de entrega e perfil de cliente, reduzindo reentregas, atrasos e custo por pedido.
• Tratamento de exceções administrativas: pedidos fora do padrão, erros de faturamento, divergências de separação e conferência deixam de ser tratados apenas de forma reativa. A IA ajuda a identificar padrões de erro e atacar a causa, não só o sintoma.
Anderson acrescenta que hoje já existem soluções com IA aplicadas diretamente à rotina da distribuição, especialmente em:
• Planejamento de estoque inteligente: priorizando itens de alto giro, alta margem ou validade crítica;
• Análise de margem por cliente: mostrando claramente quais clientes consomem serviço, logística e desconto acima do que retornam em resultado;
• Detecção de anomalias: pedidos fora do comportamento normal, divergências recorrentes de estoque ou falhas repetidas em determinados processos;
• Planejamento de cross-docking: reduzindo tempo de armazenagem de produtos sensíveis;
• Análise de comportamento de compra: ajudando o time comercial a atuar com mais precisão e menos tentativa e erro.

NÃO FIQUE PARA TRÁS
Anderson alerta que os distribuidores que estão conseguindo extrair valor real da IA não começam pela ferramenta, começam pelo básico bem-feito:
1. Cadastro e dados confiáveis: produto mal cadastrado, validade mal registrada ou histórico distorcido inviabilizam qualquer inteligência. IA não corrige isso, ela apresenta de forma clara e distinta.
2. Processos claros no CD e na operação: separação, conferência, armazenagem, faturamento e expedição precisam ter padrão. Onde há improviso, a IA não sustenta resultado.
3. Uso da IA para decisão prática: estoque, margem, logística e priorização comercial. Se a IA não ajuda a decidir melhor nesses pontos, ela vira só mais um painel.
“Distribuidores que entenderam isso usam IA para perder menos, errar menos e atender melhor, não para impressionar”, finaliza Anderson.

Por Samia Malas