Centauro coloca 900 agentes de IA para trabalhar e resolve 60% dos chamados sem humanos

Antes de aparecer na vitrine digital da Centauro, uma chuteira pode passar pelas "mãos" de um agente de inteligência artificial (IA), que ajuda a conferir a foto e preparar a descrição. Quando alguém pergunta qual modelo comprar, outro sistema interpreta o pedido e recomenda produtos — e, depois da compra, a varejista já consegue medir quanto do atendimento passou para a IA.

Segundo a Centauro, os agentes resolvem mais de 60% dos chamados de pós-venda sem a participação de um atendente. Eles fazem parte dos mais de 900 agentes em operação na plataforma que a rede do Grupo SBF lançou no primeiro trimestre de 2026.

A plataforma foi criada para que as próprias equipes desenvolvam agentes para tarefas que conhecem de perto. O time comercial pode trabalhar em recomendações de produtos, enquanto a engenharia usa a mesma infraestrutura para desenvolver sistemas que escrevem código. A Centauro usa tecnologia de parceiros como base e cria internamente as aplicações para cada área.

Desde o lançamento, a Centauro diz ter capacitado mais de 2.300 pessoas em 59 treinamentos. A plataforma tem 1.400 usuários ativos e reúne 14 integrações.

A ideia, segundo a empresa, é que uma equipe possa criar um agente para resolver um problema da sua área, enquanto a empresa acompanha, em um só lugar, quem tem acesso à ferramenta, quanto ela é usada e quanto custa mantê-la.

O que acontece quando o cliente pede ajuda à IA?

No site, no aplicativo e no WhatsApp, o assistente de compras recebe perguntas em linguagem natural e recomenda produtos. Em um teste na categoria de chuteiras, 27% das conversas com o assistente terminaram em venda, segundo a Centauro. A rede também informou que o tíquete médio foi 46% maior no teste, sem detalhar a base de comparação.

A varejista testou ainda um provador virtual com IA generativa. Na comparação entre grupos com e sem acesso à ferramenta, a Centauro registrou alta de 7% na conversão.

Os dois testes medem etapas diferentes da compra. Um acompanha o que acontece depois de uma conversa com o assistente. O outro avalia se a presença do provador muda a proporção de clientes que compram.

No pós-venda, a empresa usa outro indicador, o de chamados que considera resolvidos sem contato com um atendente. A Centauro não informou quantas solicitações entraram nessa conta, qual foi o período analisado, nem quais problemas mais exigiram a intervenção da equipe.

De quatro horas a cinco minutos para atualizar as regras de estoque

Uma compra pela internet pode ser atendida com um produto que está na prateleira de uma loja física. Para isso, a Centauro precisa definir quanto do estoque de cada unidade pode ficar disponível para pedidos digitais.

Segundo a empresa, o tempo para atualizar essas regras em 230 lojas caiu de quatro horas para cinco minutos.

As regras ajudam a sustentar a estratégia de usar lojas físicas para atender compras online, tanto para retirada quanto para envio.

A rede também automatizou a remarcação de preços e diz que a proporção de lojas que seguiam as regras de atualização passou de 65% para 90%.

No catálogo, o trabalho vai além de conferir fotos e preparar descrições. Os agentes também classificam os itens, uma etapa que ajuda a organizar a busca no site. A Centauro diz que a automação reduziu em 42% o prazo para lançar novos itens e que a classificação automatizada acertou em 95% dos casos avaliados.

Da programação à previsão de demanda

Na engenharia de software, a Centauro usa agentes para escrever código com os desenvolvedores e, em alguns casos, entregar alterações de forma autônoma. Entre janeiro e setembro, o Grupo SBF registrou aumento de cerca de 60% no volume de entregas e de 30% na média mensal por desenvolvedor. A companhia atribui o avanço à adoção da IA e a mudanças na organização das equipes e na ordem de prioridade dos projetos.

Outra aplicação tenta responder a uma pergunta que vem antes do produto chegar à loja: quanto comprar?

A Centauro ajustou um modelo para estimar a demanda por produto e canal de venda. Nos testes com dados reais, a empresa diz que o erro na previsão de falta de estoque caiu quase pela metade no canal digital. Já a redução de mais de 30% no erro de previsão da demanda é uma projeção da varejista.

A empresa agora trabalha em uma busca que interprete o que o cliente procura mesmo quando ele usa palavras diferentes das que aparecem no catálogo. Também pretende usar a IA para decidir quais produtos aparecem primeiro e como distribuir o orçamento entre campanhas de marketing.

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