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.

ब्राजील के खुदरा मीडिया बाजार ४२.३१ टीपी ३ टी विकास में तेजी का अनुभव कर रहा है बाजार पिछले साल आर १ टीपी ४ टी ३.८ बिलियन की संख्या तक पहुंच गया, जो २०२३ २०२३ २०.३१ टीपी ३ टी से ४२.३१ टीपी ३ टी की छलांग है।

और यह आंदोलन ठीक इसलिए हुआ है क्योंकि खुदरा विक्रेता और उद्योग इस प्रवृत्ति को इतनी तेजी से अपना रहे हैं कि उम्मीद यह है कि यह मीडिया चैनल 2024 की तुलना में महत्वपूर्ण वृद्धि के साथ 2025 को समाप्त करेगा। यह दर्शाता है कि राष्ट्रीय खुदरा बिक्री एक नायक बनने के लिए प्रतिबद्ध है डिजिटल विज्ञापन में, ऑनलाइन मीडिया की “तीसरी लहर पर सर्फिंग (जैसा कि खुदरा मीडिया नेटवर्क कहा गया है। दूसरे शब्दों में, इस बात पर आम सहमति बढ़ रही है कि खुदरा विक्रेता विज्ञापन पावरहाउस बन जाएंगे, जिनकी ब्रांडों और उपभोक्ताओं के बीच संबंध में केंद्रीय भूमिका होगी।

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.

रिटेल की विभाजन शक्ति

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.

स्वयं के डेटा के आधार पर सेगमेंट करने की यह क्षमता तीसरे पक्ष की कुकीज़ के उपयोग और गोपनीयता की मांग के लिए अधिक प्रतिबंध के संदर्भ में रणनीतिक महत्व प्राप्त करती है खुदरा विक्रेता, “” दर्शकों के मालिकों के रूप में कार्य करते हुए, अन्य मीडिया में समान पैमाने पर कुछ मुश्किल से मिलता है।

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.

इसके अलावा, खुदरा डेटा की गुणवत्ता अधिक मजबूत प्रदर्शन मेट्रिक्स की अनुमति देती है खुदरा मीडिया नेटवर्क खुदरा विक्रेता के स्वयं के सिस्टम के भीतर काम करते हैं, यह सीधे बिक्री के लिए एक अभियान के परिणाम को विशेषता देना संभव है, पूर्ण माप चक्र को बंद करना यह असाइनमेंट “बंद लूप ” जिसमें कैशियर में लेनदेन के लिए विज्ञापन की छाप को जोड़ना संभव है 'एक महान अंतर है खरीद डेटा की संपत्ति और निवेश पर रिटर्न को विशेषता देने की क्षमता सीधे खुदरा मीडिया को ब्रांडों द्वारा अत्यधिक मूल्यवान रणनीति बनाती है।

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.

डिजिटल और ऑफलाइन के बीच एकीकरण: पीओएस पर सीधा प्रभाव

खुदरा मीडिया नेटवर्क का एक महत्वपूर्ण पहलू ऑनलाइन और ऑफलाइन दुनिया के बीच एकीकरण है ब्राजील में काम करने वाले कुछ सबसे बड़े खुदरा विक्रेताओं के पास ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों तरह से एक विशाल ग्राहक आधार है यह इन कंपनियों को अपनी खरीद यात्रा के दौरान कई स्पर्श बिंदुओं पर उपभोक्ता को संलग्न करने के लिए चैनलों का एक अनूठा संयोजन बनाने की अनुमति देता है।

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​.

यह तर्कसंगत है कि, परिचालन के दृष्टिकोण से, ऑनलाइन और ऑफलाइन के बीच एकीकरण को माप के तकनीकी प्रयास की आवश्यकता है: दो साधनों को एकीकृत करना खुदरा विक्रेताओं के लिए यह अभी भी एक चुनौती रही है, जिसका समाधान तेजी से बेहतर वफादारी अभियानों के माध्यम से अनुकूलन किया गया है, भले ही अभी भी तकनीकी मुद्दे हों, दिशा स्पष्ट है: खुदरा मीडिया का भविष्य एक सामंजस्यपूर्ण ओमनीचैनल अनुभव प्रदान करना है, जहां यह बहुत कम मायने रखता है कि क्या बातचीत आभासी दुनिया में हुई या भौतिक दुनिया में हुई 5 दोनों वातावरण उपभोक्ता को शामिल करने और ब्रांडों के लिए परिणाम उत्पन्न करने के लिए एक दूसरे के पूरक हैं।

प्रतिमान बदलाव: बिक्री चैनल से मीडिया चैनल तक

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.

व्यवहार में, बड़ी खुदरा शृंखलाएँ सच हो गई हैं प्रकाशकोंअपनी वेबसाइटों, ऐप्स और स्टोरों से वैसे ही कमाई करना जैसे कोई समाचार पोर्टल विज्ञापनों पर निर्भर रहता है या कोई टीवी स्टेशन व्यावसायिक स्थान बेचता है।

ब्रांड विज्ञापनदाताओं के लिए, यह रणनीतियों के एक पुनर्गठन का प्रतिनिधित्व करता है निवेश का एक हिस्सा जो पहले बिक्री के भौतिक बिंदु पर व्यापार विपणन कार्यों के लिए इरादा था, खुदरा विक्रेता के डिजिटल गुणों में मीडिया कार्यों के लिए माइग्रेट करता है एक और हिस्सा, जो जेनेरिक मास मीडिया में जाएगा, अब खुदरा मीडिया के माध्यम से अधिक केंद्रित आवंटित किया जा सकता है, खरीद की सच्चाई के “मोमेंट में बिल्कुल दुकानदार तक पहुंच सकता है।

यह अभिसरण विपणन और व्यापार को एक साथ आता है, प्रबंधकों को एक एकीकृत तरीके से सोचने की आवश्यकता होती है: बिक्री और संचार एक ही उपभोक्ता यात्रा के पहलू बन गए हैं नतीजतन, बड़े वैश्विक विज्ञापनदाता पहले से ही टीमों और बजट को पुनर्गठित कर रहे हैं इस नए स्तंभ पर विचार करने के लिए कुछ इस आंदोलन को कहते हैं “मीडियाफिकेशन” खुदरा (अर्थात, खुदरा अब केवल वितरण नहीं है और मीडिया भी बन रहा है)।

यदि सुपरमार्केट से पहले, फार्मेसियों और डिपार्टमेंट स्टोर केवल अन्य मीडिया रणनीतियों के लिए मंच थे, तो अब उनके पास अपनी स्पॉटलाइट है यह मॉडल न केवल निवेश प्रवाह को फिर से परिभाषित करता है, बल्कि सभी बाजार खिलाड़ियों से नए दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है ब्रांडों को अधिक डेटा-संचालित और प्रदर्शन-उन्मुख होने की आवश्यकता है, एजेंसियों को नए ज्ञान और कौशल को शामिल करने की आवश्यकता है, और खुदरा विक्रेताओं को मीडिया कंपनी की जिम्मेदारियों को लेना चाहिए, सामग्री और विज्ञापन प्रासंगिकता के संदर्भ में भी उपभोक्ता अनुभव सुनिश्चित करना।

विज्ञापन पारिस्थितिकी तंत्र का विस्तार होता है और अधिक जटिल हो जाता है (लेकिन इस परिवर्तन के केंद्र में, एक स्पष्ट तर्क है: जो लोग खरीदारी की यात्रा में उपभोक्ता के करीब हैं, वे मीडिया गेम में आवाज और मूल्य प्राप्त करते हैं खुदरा, अपने स्वयं के प्लेटफार्मों के साथ, सही जगह पर साबित हुआ है और इस गतिशील को भुनाने के लिए सही समय पर बाजार के अन्य हिस्सों के लिए इस नए प्रतिमान के अनुकूल होने के लिए, खुदरा मीडिया को अपनी रणनीतियों में एकीकृत करना ताकि इस विकास में पीछे न रहें, ऐसा लगता है, रहने के लिए आया है।

Em um cenário marcado pela aceleração da transformação digital, os sistemas de Enterprise Resource Planning (ERP) consolidam-se como alicerces estratégicos para impulsionar a eficiência operacional. Mais do que ferramentas de gestão, essas plataformas evoluem para ecossistemas inteligentes, integrando tecnologias disruptivas, como nuvem, Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial (IA), para responder às demandas de um mercado hiperconectado.

Inicialmente voltado à estabilidade transacional e integridade dos dados, o ERP passou a ser um elemento estratégico, moldando a jornada de transformação digital das empresas. Em um cenário combinado de robustez histórica e com novas capacidades analíticas, inteligência embutida e jornadas de automação, o ERP se transforma em uma engrenagem para a inovação, abrindo espaço para uma nova abordagem de serviços.

Transição para ERP baseado em nuvem

A migração para modelos cloud-based redefine a infraestrutura de negócios. Dados da Gartner indicam que 85% das grandes empresas adotarão ERP em nuvem até o final de 2025, impulsionadas por vantagens como escalabilidade dinâmica, custos operacionais reduzidos e atualizações contínuas. A eliminação de investimentos em hardware e a garantia de acesso remoto, com recuperação de desastres integrada, transformam a agilidade empresarial, permitindo que organizações de todos os portes se adaptem a flutuações de mercado em tempo real.

Acesso móvel universal

A demanda por acesso omnipresente exige que os ERPs transcendam os limites físicos. Funcionalidades móveis robustas, com interfaces intuitivas similares às de aplicativos consumer-grade, permitem que colaboradores aprovarem ordens de produção, acompanhem métricas financeiras ou gerenciem cadeias de suprimentos diretamente de smartphones. Essa portabilidade não apenas elimina gargalos logísticos, mas também sincroniza decisões críticas com a velocidade dos negócios modernos.

Business Intelligence Embedded

A era da tomada de decisão baseada na intuição está gradualmente chegando ao seu fim. Plataformas ERP contemporâneas incorporam análises preditivas e painéis interativos, consolidando-se como single sources of truth. Ao integrar visualizações de dados e relatórios de autoatendimento, eliminam a fragmentação entre sistemas e oferecem insights acionáveis, desde otimizações de custo até previsões de demanda. Segundo a Grand View Research, esse movimento contribuirá para que o mercado de ERP atinja US$ 64,83 bilhões até 2025, com crescimento anual de 11,7%.

IA e Machine Learning na autonomia de processos

Algoritmos de aprendizado de máquina estão reescrevendo a lógica dos ERPs. Ao analisar padrões históricos e comportamentais, essas soluções não apenas automatizam tarefas repetitivas, mas antecipam falhas em linhas de produção, personalizam fluxos de trabalho e refinam previsões fiscais com precisão crescente. A Forbes projeta que, até 2025, mais de 90% dos aplicativos corporativos integrarão IA, um salto que redefine a interação entre humanos e máquinas, transferindo funções reativas para sistemas cognitivos.

Conectando empresas inteligentes com a IoT

A convergência entre ERP e Internet das Coisas materializa a visão de smart enterprise. Sensores embarcados em ativos físicos, de máquinas industriais a veículos de logística, alimentam os sistemas com dados em tempo real, permitindo que algoritmos detectem anomalias, ajustem rotas de entrega ou otimizem consumo energético autonomamente. Essa interação entre mundos físico e digital não apenas elimina intermediários manuais, mas cria ciclos virtuosos onde cada operação gera inteligência para a próxima.

O futuro já é contextual

Mesmo com todos os benefícios, a transformação do ERP ainda apresenta um desafio chave, que é a custo percebido x valor entregue. Ainda há desafios de percepção sobre o retorno sobre o investimento (ROI), especialmente para empresas que adotam a migração de forma parcial ou conservadora.

Olhando para frente, as ferramentas que suportam a atualização com a crescente maturidade e a consolidação de práticas como clean coree cloud-first strategy, o cenário se torna mais promissor para empresas que decidirem avançar.

Enquanto ERPs tradicionais limitavam-se a registrar transações, as novas gerações desses sistemas atuam como orquestradores digitais. A combinação entre cloud computing, mobilidade ubíqua e análises prescritivas desenha um panorama onde eficiência deixa de ser métrica para tornar-se um processo contínuo, adaptativo, proativo e, acima de tudo, invisível. Para empresas que almejam a maturidade digital, a mensagem é clara: integrar ou ficar para trás.