Com o avanço acelerado da digitalização e o crescimento exponencial de dados corporativos, as redes deixaram de ser apenas infraestrutura técnica para se transformar em centros vitais da operação e da estratégia das empresas brasileiras. Dados recentes do Gartner indicam que até 2027, mais de 70% das grandes organizações no Brasil dependerão diretamente de inteligência operacional aplicada às redes para manter sua vantagem competitiva e segurança operacional.

Nesse contexto, o uso inteligente de automação, aprendizado de máquina e análise em tempo real torna-se não apenas um diferencial, mas uma exigência estratégica para empresas que buscam resiliência, agilidade e crescimento sustentável. E esse movimento abre caminho para a era da Inteligência Operacional (IO) – um cenário em que decisões e ajustes ocorrem em tempo real, guiados por dados abrangentes e automação inteligente dentro das redes corporativas.

Inteligência Operacional: decisões em tempo real

Originalmente aplicado à esfera de TI – acompanhando métricas de servidores, tráfego de rede, aplicações e segurança –, o conceito de IO se estende, hoje, a praticamente qualquer atividade operacional da empresa, graças à proliferação de sensores, dispositivos conectados e fontes de dados diversas.

O principal benefício dessa inteligência em tempo real é a agilidade na resposta: problemas e oportunidades podem ser abordados no exato momento em que surgem – ou até mesmo antecipados, como no caso de manutenção preditiva. Ou seja, em vez de reagir a incidentes de rede somente depois que eles impactam usuários ou operações, as empresas passam a atuar de forma preventiva e orientada por dados.

Essa postura diminui tempos de indisponibilidade, melhora a experiência dos usuários e evita prejuízos operacionais. Por exemplo, em uma rede corporativa guiada por IO, um pico súbito de latência em um link crítico pode gerar um alerta imediato e até acionar ajustes automáticos de roteamento antes de se tornar um problema maior. Da mesma forma, padrões de uso anômalos podem ser detectados continuamente – indicando necessidade de capacidade extra ou possíveis ameaças de segurança –, permitindo ações corretivas instantâneas.

Esse conceito se alinha ao que o mercado de TI tem chamado de AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), integrando IA e automação para otimizar operações de TI e redes de forma integrada e autônoma.

IA, machine learning e automação na gestão de redes em tempo real

A integração de IA e machine learning à automação de redes permite que a infraestrutura corporativa se torne mais inteligente e autônoma, ajustando parâmetros em tempo real para otimizar desempenho e segurança.

Com a IA, a automação de rede atinge um novo patamar de sofisticação. As redes dotadas de algoritmos inteligentes conseguem otimizar o próprio desempenho, detectar falhas de forma preditiva e reforçar a segurança de modo automatizado. Ferramentas de IA analisam o volume de dados de tráfego e ajustam configurações dinamicamente para maximizar a eficiência, sem necessidade de intervenção humana direta.

Isso significa, por exemplo, calibrar larguras de banda, prioridades de tráfego ou rotas alternativas conforme as condições da rede, garantindo alta performance mesmo em momentos de pico. Ao mesmo tempo, sistemas inteligentes conseguem identificar antecipadamente indícios de falha – um aumento atípico de perda de pacotes ou um comportamento anômalo em um roteador – e agir antes que o problema afete os usuários, seja reiniciando um equipamento, isolando um segmento da rede ou alertando as equipes de suporte com um diagnóstico preciso.

A segurança também é amplificada pela IO e pela automação inteligente. Soluções com IA monitoram ameaças cibernéticas em tempo real, filtrando tráfego malicioso e aplicando medidas de mitigação automaticamente quando detectam comportamentos suspeitos.

Projeções indicam que até 2026 pelo menos 30% das empresas vão automatizar mais da metade das atividades de gerenciamento de rede – um salto considerável frente a menos de 10% que faziam isso em 2023. Esse avanço reflete a percepção de que somente com automação inteligente será possível administrar o crescente grau de complexidade das redes modernas e atender às demandas do negócio em tempo real.

Desafios de implementação

Apesar dos benefícios claros, implementar e sustentar a inteligência operacional em larga escala traz desafios significativos para grandes empresas. Um dos principais entraves é de natureza tecnológica: a falta de integração de dados entre sistemas e ferramentas legadas. Muitas organizações ainda lidam com “silos” de dados isolados, o que dificulta obter uma visão unificada das operações da rede.

Integrar sistemas heterogêneos e unificar fontes de dados é um passo obrigatório na jornada da inteligência operacional. Outra barreira evidente está na escassez de mão de obra especializada. As soluções de IA, machine learning e automação exigem profissionais com competências técnicas avançadas – desde cientistas de dados capazes de criar modelos preditivos até engenheiros de rede aptos a programar automações complexas. De acordo com estimativas de mercado, ao menos 73% das empresas no Brasil não possuem equipes dedicadas a projetos de IA, e cerca de 30% atribuem essa ausência diretamente à falta de especialistas disponíveis no mercado.

Outro aspecto que torna sua implementação bastante complexa é a heterogeneidade dos ambientes corporativos, que podem incluir múltiplas nuvens (pública, privada, híbrida), uma proliferação de dispositivos da Internet das Coisas (IoT), aplicativos distribuídos e usuários conectando-se de vários locais e redes (especialmente com o trabalho remoto e híbrido).

Integrar plataformas de IO a esse ambiente fragmentado requer não só investimento em ferramentas compatíveis, mas também planejamento arquitetural cuidadoso para conectar fontes de dados diversas e garantir que as análises reflitam a realidade completa da rede.

Resiliência e evolução impulsionadas por inteligência operacional

Diante de tudo isso, fica claro que a inteligência operacional não é apenas mais uma tendência tecnológica; se tornou um pilar essencial para a resiliência e a evolução das redes corporativas.

Em um ambiente de negócios onde interrupções de serviço podem gerar prejuízos milionários, e onde a agilidade e a experiência do cliente são diferenciais competitivos, a capacidade de monitorar, aprender e reagir em tempo real desponta como fator estratégico de grande peso. Ao adotar análises em tempo real, automação e IA de maneira coordenada, as empresas podem elevar suas operações de rede a um novo nível de inteligência e resiliência.

Esse é um investimento que reforça a capacidade de adaptação contínua da organização: diante de novas demandas de mercado, de avanços como 5G, ou de eventos inesperados, a rede inteligente consegue evoluir e se recompor rapidamente, sustentando a inovação em vez de freá-la. Em última análise, lidar com a era da inteligência operacional em redes não é apenas uma questão de eficiência técnica, mas de garantir que a infraestrutura digital da empresa seja capaz de aprender, se fortalecer e guiar o negócio rumo ao futuro, com robustez e agilidade.

O mercado brasileiro de Retail Media – redes de publicidade apoiadas em ativos de varejistas – vive um boom de crescimento. O mercado alcançou o número de R$ 3,8 bilhões o ano passado, um salto de 42,3% sobre 2023 – avançando em um ritmo que é o dobro da média global, de 20,3%. Ainda que represente cerca de 0,6% do mercado mundial, hoje o Brasil tem a maior taxa de expansão do mundo na categoria.

E esse movimento tem acontecido justamente porque varejistas e a indústria estão abraçando essa tendência com velocidade – tanto é que a expectativa é que esse canal de mídia encerre 2025 com um crescimento significativo em relação a 2024. Isso demonstra que o varejo nacional está decidido a se tornar protagonista na publicidade digital, surfando na “terceira onda” da mídia online – como as redes retail media têm sido chamadas. Em outras palavras, há um consenso crescente de que varejistas se tornarão potências publicitárias, com papel central na conexão entre marcas e consumidores.

Ao menos 64% das grandes marcas brasileiras já trabalham com retail media, de acordo com a pesquisa Retail Media Insights, de 2024. Do lado dos varejistas, 55% afirmam já operar sua própria rede de mídia​ – de supermercados a farmácias e marketplaces, diversos segmentos estão criando estruturas para monetizar suas audiências.

O poder de segmentação do Varejo

Por trás da ascensão das redes retail media está um ativo valioso do varejista: os dados primários (first-party data) de seus consumidores. Diferentemente de outros veículos, o varejo detém informações ricas sobre o comportamento de compra – histórico de transações, itens visualizados, frequência de visitas, preferências e até dados de programas de fidelidade. Essas informações permitem uma segmentação extremamente precisa do público. Varejistas podem alavancar os insights de compra de seus clientes para oferecer soluções de publicidade hiper segmentadas​, atingindo o consumidor certo com a mensagem certa e no momento mais oportuno.

Essa capacidade de segmentação baseada em dados próprios ganha importância estratégica num contexto de maior restrição ao uso de cookies de terceiros e demanda por privacidade. Os varejistas, atuando como “donos da audiência”, conseguem entregar para as marcas audiências qualificadas e intencionadas, algo difícil de encontrar em outras mídias na mesma escala.

Por exemplo, uma rede de farmácias pode segmentar anúncios de vitaminas apenas para clientes que compraram produtos de saúde recentemente, ou um supermercado online pode promover alimentos orgânicos para consumidores que buscam por itens fitness. O uso inteligente do histórico de compras, buscas e perfil demográfico torna os anúncios muito mais relevantes para o consumidor, elevando as vendas e a fidelização à marca​. Estudos destacam que o retail media oferece justamente essa possibilidade de personalização em massa, combinando alcance com conteúdo sob medida para cada cliente.

Além disso, a qualidade dos dados do varejo permite métricas de desempenho mais robustas. Como as redes retail media operam dentro dos sistemas do próprio varejista, é possível atribuir diretamente o resultado de uma campanha às vendas realizadas, fechando o ciclo completo da mensuração. Essa atribuição “closed loop” – em que se consegue conectar a impressão do anúncio à transação no caixa – é um grande diferencial. A riqueza dos dados de compra e a capacidade de atribuir o retorno sobre o investimento diretamente tornam o retail media uma estratégia muito valorizada pelas marcas.

Para os anunciantes, isso significa que investir no canal do varejo não é um salto no escuro: ao contrário, os resultados em vendas podem ser comprovados com rapidez e precisão, facilitando a justificativa do investimento e o otimização de campanhas em tempo quase real.

Integração entre digital e offline: impacto direto no PDV

Um aspecto importante das redes retail media é a integração entre os mundos online e offline. Alguns dos maiores varejistas operando no Brasil contam com uma base enorme de clientes tanto no online, quanto no offline. Isso permite que essas empresas façam uma combinação única de canais para engajar o consumidor em múltiplos pontos de contato durante sua jornada de compra.

Outro exemplo: um cliente pode ser impactado por um banner de produto no aplicativo móvel do supermercado e, ao visitar a loja física, se deparar com uma oferta personalizada em uma tela digital na gôndola ou perto do caixa. Essa sinergia on–offline leva a mensagem publicitária até a “última milha” do processo de decisão, literalmente quando o consumidor está com o produto em mãos. Não à toa, especialistas veem a retail media como uma maneira de influenciar a escolha do consumidor no instante crítico da compra – um potencial antes restrito a materiais de PDV tradicionais​.

Dentro das lojas, a mídia digital in-store vem ganhando espaço como extensão das redes de varejo. Telas inteligentes, totens interativos, painéis eletrônicos de prateleira (ESLs) e até monitores no carrinho de compras se tornam inventário publicitário. Varejistas podem posicionar estrategicamente essas telas próximas aos checkouts ou corredores de alta circulação para estimular compras de última hora​.

É lógico que, do ponto de vista operacional, a integração entre o online e offline exige um esforço tecnológico de mensuração: unificando os dois meios. Isso ainda tem sido um desafio para os varejistas, cuja solução tem sido a personalização por meio de campanhas de fidelidade cada vez mais aprimoradas. Mesmo que ainda haja questões tecnológicas, a direção é clara: o futuro da mídia de varejo está em oferecer uma experiência omnichannel coesa, onde pouco importa se a interação aconteceu no mundo virtual ou no mundo físico – ambos os ambientes se complementam para engajar o consumidor e gerar resultado para as marcas.

Mudança de paradigma: de canal de vendas a canal de mídia

O surgimento das Retail Media Networks representa uma mudança de paradigma na forma como se enxerga o papel do varejo no mix de marketing. Historicamente, varejistas eram vistos apenas como canais de distribuição e pontos de venda, enquanto a construção de marca e a publicidade ficavam a cargo de veículos de mídia tradicionais,ou mais recentemente das plataformas digitais. Com a virada para retail media, essa separação se desfaz: o varejo agora é também um veículo de comunicação de massa, passando a concorrer por budgets publicitários que antes iriam para outros meios.

Na prática, grandes redes de varejo tornaram-se verdadeiros publishers, monetizando seus websites, aplicativos e lojas assim como um portal de notícias vive de anúncios ou uma emissora de TV vende espaço comercial.

Para as marcas anunciantes, isso representa uma reconfiguração das estratégias. Uma parte do investimento que antes era destinada a ações de trade marketing no ponto de venda físico migra para ações de mídia nas propriedades digitais do varejista. Outra parcela, que iria para mídia de massa genérica, pode agora ser alocada de forma mais focalizada via retail media, atingindo exatamente o shopper no “momento da verdade” da compra.

Essa convergência faz com que marketing e trade se unam, exigindo que gestores pensem de forma integrada: vender e comunicar viraram facetas de uma mesma jornada do consumidor. Como resultado, grandes anunciantes globais já estão reorganizando times e orçamento para contemplar esse novo pilar. Há quem chame esse movimento de “mediafication” do varejo – ou seja, o varejo deixando de ser apenas distribuição e se tornando também mídia.

Se antes os supermercados, farmácias e lojas de departamento eram apenas palco para as estratégias de outras mídias, agora eles têm holofotes próprios. Esse modelo redefine não só fluxos de investimento, mas também exige novas abordagens de todos os players do mercado. Marcas precisam ser mais data-driven e orientadas a performance, agências precisam incorporar novos conhecimentos e habilidades, e os varejistas assumem responsabilidades de media companies, zelando pela experiência do consumidor também em termos de conteúdo e relevância de anúncios.

O ecossistema de publicidade se expande e se complexifica – porém, no centro dessa transformação, há uma lógica clara: quem estiver mais próximo do consumidor na jornada de compra ganha voz e valor no jogo da mídia. O varejo, com suas plataformas próprias, provou estar no lugar certo e na hora certa para capitalizar essa dinâmica. Resta às demais peças do mercado se adaptarem a esse novo paradigma, integrando o retail media em suas estratégias para não ficarem para trás nessa evolução que, ao que tudo indica, veio para ficar.

In a scenario marked by the acceleration of digital transformation, systems Enterprise Resource Planning (ERP) are consolidating themselves as strategic foundations for driving operational efficiency. More than just management tools, these platforms are evolving into intelligent ecosystems, integrating disruptive technologies such as the cloud, the Internet of Things (IoT), and Artificial Intelligence (AI) to meet the demands of a hyperconnected market.

Initially focused on transactional stability and data integrity, ERP has become a strategic element, shaping companies' digital transformation journeys. In a combined scenario of historical robustness and new analytical capabilities, embedded intelligence, and automation journeys, ERP is transforming itself into a driving force for innovation, paving the way for a new approach to services.

Transition to cloud-based ERP

Migration to models cloud-based redefines business infrastructure. Gartner data indicates that 851% of large companies will adopt cloud-based ERP by the end of 2025, driven by advantages such as dynamic scalability, reduced operating costs, and continuous updates. Eliminating hardware investments and ensuring remote access, with integrated disaster recovery, transform business agility, enabling organizations of all sizes to adapt to market fluctuations in real time.

Universal mobile access

The demand for ubiquitous access requires ERPs to transcend physical boundaries. Robust mobile functionality, with intuitive interfaces similar to those of consumer-grade applications, allows employees to approve production orders, track financial metrics, or manage supply chains directly from their smartphones. This portability not only eliminates logistical bottlenecks but also synchronizes critical decisions with the speed of modern business.

Business Intelligence Embedded

The era of intuition-based decision-making is gradually coming to an end. Contemporary ERP platforms incorporate predictive analytics and interactive dashboards, cementing their place as single sources of truthBy integrating data visualizations and self-service reporting, they eliminate system fragmentation and provide actionable insights, from cost optimization to demand forecasting. According to Grand View Research, this movement will contribute to the ERP market reaching US$1.4T 64.83 billion by 2025, with annual growth of 11.7T 3T.

AI and Machine Learning in Process Autonomy

Machine learning algorithms are rewriting the logic of ERPs. By analyzing historical and behavioral patterns, these solutions not only automate repetitive tasks but also anticipate production line failures, personalize workflows, and refine fiscal forecasts with increasing accuracy. Forbes projects that by 2025, more than 90% of enterprise applications will integrate AI, a leap that redefines the interaction between humans and machines, transferring reactive functions to cognitive systems.

Connecting Smart Businesses with IoT

The convergence between ERP and the Internet of Things materializes the vision of smart enterpriseSensors embedded in physical assets, from industrial machines to logistics vehicles, feed systems with real-time data, allowing algorithms to detect anomalies, adjust delivery routes, or optimize energy consumption autonomously. This interaction between the physical and digital worlds not only eliminates manual intermediaries but creates virtuous cycles where each operation generates intelligence for the next.

The future is already contextual

Even with all the benefits, ERP transformation still presents a key challenge: perceived cost versus value delivered. Perceived return on investment (ROI) remains a challenge, especially for companies that adopt migration only partially or conservatively.

Looking ahead, the tools that support the update with increasing maturity and the consolidation of practices such as clean core and cloud-first strategy, the scenario becomes more promising for companies that decide to move forward.

While traditional ERPs were limited to recording transactions, new generations of these systems act as digital orchestratorsThe combination of cloud computing, ubiquitous mobility, and prescriptive analytics paints a picture where efficiency ceases to be a metric and becomes a continuous, adaptive, proactive, and, above all, invisible process. For companies striving for digital maturity, the message is clear: integrate or be left behind.