O que o fracasso da IA no Starbucks revela sobre a adoção em larga escala e o que aprender com isso
Ferramenta batizada de Automated Counting prometia agilizar a contagem de estoque, mas foi desativada após relatos de erros e desperdício de produtos
A rede de cafeterias Starbucks encerrou, em maio de 2026, um dos projetos de inteligência artificial mais divulgados de seu plano de recuperação. A ferramenta usada para automatizar a contagem de estoque foi desativada em todas as lojas próprias da América do Norte, nove meses depois de ter sido implementada em todas as unidades da rede na região.
O que era a ferramenta de IA do Starbucks
A tecnologia, chamada Automated Counting, foi desenvolvida em parceria com a startup NomadGo, sediada na região de Seattle. O sistema usava câmeras de tablet, sensores LiDAR e visão computacional para identificar e contar automaticamente itens como leites e xaropes nas prateleiras dos estoques.
A proposta era reduzir uma tarefa que levava cerca de uma hora para poucos minutos, liberando os baristas para o atendimento ao cliente. A ferramenta fazia parte do plano "Back to Starbucks", conduzido pelo CEO Brian Niccol desde 2024 para reverter quedas nas vendas.
Por que a empresa decidiu encerrar o projeto
Segundo comunicado da Starbucks, o encerramento decorreu de uma decisão de padronizar a forma como o estoque é contado nas cafeterias, à medida que a empresa segue focada em consistência e execução em escala. A companhia informou ainda que investe em ciclos de reposição diária e em melhorias na cadeia de suprimentos.
Erros de reconhecimento no dia a dia das lojas
Relatos internos indicavam falhas recorrentes. O aplicativo frequentemente contava e classificava errado os itens, confundindo tipos semelhantes de leite ou deixando de identificá-los por completo. Funcionários também relataram que reflexos em superfícies metálicas duplicavam contagens de embalagens.
Pressão sobre os funcionários
Um comunicado interno divulgado em maio anunciou o fim do sistema. Um funcionário resumiu a reação de parte da equipe ao agradecer pelo fim da ferramenta, dizendo que a ideia era boa, mas a execução se mostrou difícil. Em várias unidades, os times relataram cobrança para manter o uso obrigatório do aplicativo mesmo com falhas conhecidas.
Impactos e possíveis prejuízos
Fontes ouvidas por veículos internacionais apontam que o desenvolvimento e a implementação do projeto ao longo de vários anos podem ter custado mais de US$ 10 milhões à companhia. Erros de contagem também geraram excesso de pedidos de itens perecíveis, como pães e produtos de confeitaria, descartados em algumas lojas.
O caso não é isolado no setor de varejo e alimentação. Outras redes, como Taco Bell, McDonald's e Pizza Hut, também recuaram ou enfrentaram problemas com ferramentas de automação e IA aplicadas ao atendimento e à logística nos últimos dois anos.
Starbucks não abandona a inteligência artificial por completo
Apesar do recuo pontual, a empresa mantém outras iniciativas de IA em operação. Entre elas estão o Smart Queue, sistema de sequenciamento de pedidos, e o Green Dot Assist, assistente de voz para dúvidas dos funcionários durante o expediente.
A companhia também testa um assistente de pedidos baseado em modelos de linguagem para ajudar clientes a escolher bebidas. O discurso interno da empresa passou a condicionar a expansão de cada ferramenta ao resultado prático que ela entrega no dia a dia das lojas.
O que esse caso ensina sobre adotar IA na prática
A experiência do Starbucks reforça um ponto observado por especialistas em automação: soluções tecnológicas precisam ser testadas em condições reais antes de uma implementação em larga escala. Ferramentas que funcionam bem em ambientes controlados podem falhar diante da variação de produtos, embalagens e infraestrutura entre unidades.
Para empresas que avaliam adotar inteligência artificial em processos operacionais, o episódio indica a importância de manter canais de escuta com quem executa a tarefa no dia a dia, revisar metas de forma flexível durante testes-piloto e medir resultados antes de expandir o uso para toda a operação.