Inventário impreciso custa mais de €4 bilhões ao varejo italiano, revela gap entre prateleiras e sistemas
Inventário impreciso nas lojas italianas gera perda de produtividade e mais de €4 bi/ano em custos de pessoal, segundo estudo da Scandit.
Riccardo Neri 
RESUMO ✦
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Inventário impreciso custa mais de €4 bilhões ao varejo italiano, revela gap entre prateleiras e sistemas
Uma investigação global da Scandit, traduzida para o cenário italiano, revela um problema estrutural que alimenta um verdadeiro loja sombra: os registros de estoque nos sistemas não correspondem ao que está efetivamente nas prateleiras em menos de um caso em dois. Segundo o levantamento The Store Truth Gap, apenas 47% das vezes o inventário registrado coincide com a mercadoria disponível, e somente 9% dos colaboradores afirmam confiar plenamente nos dados do próprio estabelecimento.
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Essa lacuna entre o cadastro digital e a realidade física cria um sistema nervoso desconectado nas operações das lojas: sem uma visão fidedigna do ponto de venda, ferramentas baseadas em IA operam sobre camadas de informação falhas, gerando ineficiências que corroem produtividade e aumentam custos. A pesquisa estima que, com dados precisos, cada funcionário de loja na Itália recuperaria em média 4,1 horas por semana — quase cinco semanas de trabalho por ano.
Em termos práticos, para um varejista com 10.000 empregados nos pontos de venda, o tempo atualmente perdido por conta dessas disfunções representa um custo anual superior a €23 milhões apenas em remuneração. Levando a projeção ao conjunto dos profissionais do setor comercial italiano, segundo a Confcommercio, a discrepância nos registros de estoque implicaria perdas superiores a €4 bilhões ao ano, consideradas apenas as despesas com pessoal.
Diante de inventários desalinhados, o dia a dia nas lojas passa a ser gerido por soluções informais: mais da metade dos entrevistados corrige manualmente as informações no sistema e 66% admite utilizar métodos não oficiais — anotações em papel, chats de grupo, fotos tiradas com dispositivos pessoais e notas digitais — criando um verdadeiro "loja sombra" desconectado das dashboards centrais.
Samuel Mueller, CEO e cofundador da Scandit, sintetiza o diagnóstico: para os varejistas, o desafio não é apenas adotar IA, mas antes garantir uma visão verídica e compartilhada do que acontece nas lojas. Funcionários gastam tempo precioso colmatando lacunas que terminam em sistemas paralelos; delegar mais decisões a algoritmos sem corrigir a base dos dados é arriscado.
Andrew Smith, Managing Partner e cofundador da ThinkUncommon, acrescenta que a confiança interna não cresce de forma linear: ela apresenta um salto perceptível apenas quando a precisão do inventário ultrapassa a barreira de 70%. Segundo a análise, melhorias incrementais não são suficientes — é preciso reestruturar os alicerces digitais e operacionais para elevar a acurácia a níveis que permitam automatizar com segurança.
Do ponto de vista da infraestrutura, o que está em jogo é a coerência do fluxo de dados que alimenta decisões — o equivalente a alinhar a fiação antes de ampliar o uso de eletricidade inteligente. Sem essa base confiável, investimentos em ferramentas avançadas ficam comprometidos e o tempo dos profissionais continua sendo drenado por remendos e rotinas paralelas.
Para os gestores, a mensagem é clara: antes de escalar camadas de inteligência e automação, é necessário reconstruir a camada de observabilidade do ponto de venda — digitalizar processos de captura, integrar dispositivos e treinar rotinas que eliminem o loja sombra. Só então a IA poderá cumprir o papel de otimizar inventários, reduzir perdas e devolver horas de atenção ao cliente.
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