Duas pessoas fazem a mesma pergunta à inteligência artificial e recebem recomendações muito diferentes. Antes de culpar a ferramenta, vale olhar para o que cada uma forneceu: números, restrições, objetivos e decisões anteriores. No varejo, uma resposta elegante pode ser inútil quando ignora a operação.
O que está mudando
Uma reportagem da Exame, publicada em 12 de outubro de 2026, destaca o avanço da engenharia de contexto. Em texto técnico de setembro de 2025, a Anthropic descreve a seleção e a organização das informações disponíveis ao modelo como parte essencial da construção de agentes. O ponto é ampliar a atenção dedicada às instruções para incluir também o contexto utilizado pelo sistema.
A leitura da Impacte
Para o varejista, isso começa com uma pergunta concreta: quais informações uma pessoa competente precisaria para ajudar nesta decisão? Uma sugestão de compra depende de estoque, giro, prazo do fornecedor e caixa disponível. Uma campanha precisa considerar margem, público e capacidade de atendimento. Se essas referências estiverem ausentes, a recomendação pode otimizar uma parte do negócio e prejudicar outra.
Nossa proposta é organizar um conjunto enxuto de informações por decisão, com responsável e data de atualização. Isso permite testar IA em uma rotina delimitada e torna visíveis os desacordos entre áreas. O custo aparece na manutenção: contexto desatualizado pode dar aparência de precisão a uma decisão errada. Um concorrente com dados básicos consistentes pode avançar mais que uma empresa com muitas ferramentas desconectadas.
Exercício prático: o mesmo desafio, dois contextos
Reserve 20 minutos e escolha uma decisão recente, como a reposição de uma categoria. Use informações agregadas e autorizadas. Peça uma recomendação apenas com a descrição do problema. Depois repita o pedido acrescentando objetivo, três indicadores, restrições e prazo. Solicite que a ferramenta aponte o que ainda falta saber, sem preencher lacunas com suposições.
Compare as respostas com alguém responsável pela operação. Marque recomendações aplicáveis, erros factuais e perguntas úteis. O objetivo é verificar se o contexto melhora a decisão; o texto mais longo ou mais convincente não deve ganhar automaticamente.
Plano de ação tático
- Hoje: escolher uma decisão e reunir cinco referências confiáveis. KPI proposto: um conjunto de contexto revisado pelo responsável.
- Nesta semana: comparar cinco respostas com e sem contexto estruturado. KPIs: recomendações aplicáveis e erros factuais em cada grupo.
- Neste mês: testar o formato em uma rotina e revisar semanalmente. KPIs: tempo de preparação, retrabalho e decisões efetivamente apoiadas. As metas devem partir da situação atual da equipe.
Se as informações necessárias para decidir ainda dependem da memória do dono, o que exatamente sua empresa está tentando automatizar?