MIT IDE CODE — O futuro da experimentação e da IA aplicada ao varejo

O que o MIT IDE CODE nos ensinou sobre o futuro da IA, experimentação e varejo digital

Se existe um evento restrito que realmente mostra para onde a tecnologia está levando o varejo e outros segmentos da economia digital, é o CODE – Conference on Digital Experimentation, do MIT IDE.

Não é um congresso teórico ou papo furado de palco: é experimentação de verdade, com testes reais, dados reais, todos baseados em papers (muitos A1) publicados e seus impactos reais em como empresas como Netflix, Booking, Lyft, Walmart, Amazon e tantas outras tomam decisões. Foram dias acelerados com os principais cientistas de dados do mundo corporativo e acadêmicos (mão na massa) das maiores instituições de ensino presentes, todos em uma única sala do anexo à Sloan School of Management.

1. Testar virou regra — não é mais exceção

O mantra do CODE é simples: não existe mais estratégia sem experimento.

As plataformas (e-commerce, apps, social, meios de pagamento) viraram laboratórios gigantes onde dá pra rodar microtestes em tempo real e descobrir o que realmente funciona.

No varejo isso é um “must do”: testar layout de categoria, validar preços, ofertas, cashback, roteamento logístico, recomendação de produtos — tudo pode (e deve) ser experimentado. A questão que fica é o “como testar” e “como medir”. Não cabe mais simplesmente fazer testes A/B sem o suporte da instrumentalização e dos algoritmos de validação. Não sai da “achologia” ou da simples observação. O “deu certo” pode não só estar errado, como pode haver um “deu mais certo ainda” que está ou oculto ou não foi claramente exposto. Testes precisam de consciência matemática e estes modelos não estão na esquina.

2. IA não é “plus”: virou parte da operação — mas ainda existem pegadinhas

O IDE classificou e demonstrou vários experimentos em que GenAI aumentou produtividade, melhorou textos, acelerou processos. Mas: quando as pessoas sabem que o conteúdo é gerado por IA, a confiança cai.

Teve também o estudo em que empresas usando IA para escrever vagas publicaram mais, mas contrataram menos.

IA acelera, mas sem estratégia pode piorar o resultado final. E o pior: sem volume, se gera mais ruído que sinal – e todo, mas absolutamente todo o esforço de teste vai para o lixo.

3. Dados importam — e a origem e sua idade importam mais ainda

Dois terços dos datasets usados em IA não têm licença clara.Isso abre um alerta gigante sobre privacidade, compliance e regulação.

Para o varejo brasileiro — LGPD, bancos de dados fragmentados — a mensagem é clara: arrume a casa agora. Esta estruturação de artefatos de inteligência não se faz com um monte de dados, nem com tabelas relacionais, muito menos com toneladas de passado.Os custos de processar o passado são inadmissíveis e cada vez mais importantes – desconsiderar o que não interessa é quase tão importante quanto processar o que importa.E de novo, esta “tecnologia” ou “método” também não se encontra na esquina.Em alta frequência, mais de 7 dias têm gerado mais ruído que dado relevante e em alguns casos, literalmente atrapalha.

4. “Atrito positivo” voltou — e isso é ótimo

O CODE trouxe o conceito de beneficial friction: criar pequenas barreiras para melhorar a qualidade.No varejo isso evita erros de pricing, reduz fraudes, melhora conferência de pedidos, diminui devoluções.

Nem sempre o mais rápido é o melhor. Mas isso não quer dizer que fazer nada traz resultado. Os modelos recursivos são inacreditavelmente eficazes e eles contém agentes que se auto escrevem durante o processo de teste.

5. IA vai mudar o trabalho — mas não como imaginam

A visão apocalíptica de “IA vai substituir todo mundo” é exagerada.A maior parte dos ganhos vem de IA ajudando pessoas, não substituindo.

Para o varejo: o impacto mais forte será na redefinição de tarefas, não no corte massivo de posições.

6. Mudanças em plataformas digitais criam efeitos inesperados

Alterar algoritmos de ranking ou recomendação pode ajudar alguns usuários e prejudicar outros.Para marketplaces, e-commerce, apps de delivery e programas de fidelidade isso é crítico.

Toda mudança gera ondas — nada é neutro.

7. Em uma frase

O futuro do varejo e dos pagamentos é experimental, híbrido entre humanos e IA — e totalmente dependente da qualidade dos dados e da capacidade de extrair sinal de todo o ruído que eles carregam.

Por que isso importa para o Brasil?

Porque o varejo brasileiro é um dos mais complexos do mundo: fragmentação, logística cara, comportamento omnichannel, PIX, carteiras, cashback, IA emergente. Um ambiente perfeito para experimentação e sem espaço para erros.