Preço em piloto automático: como a Very reprecifica 200 mil produtos com IA agêntica

No dia 15 de julho de 2026, a britânica The Very Group — dona de Very.co.uk e Littlewoods — anunciou um acordo de três anos que vale a pena um gestor de rede brasileiro estudar de perto. A varejista online assinou um contrato de três anos com a UiPath para reformular sua estratégia de preços via IA agêntica, com o objetivo de otimizar margem bruta, gestão de estoque e o acompanhamento de performance e margem dos produtos.

O número que dói e que explica a jogada: a Very tem uma linha de mais de 200 mil produtos e trata preço como uma das alavancas mais poderosas do varejo. Reprecificar isso na mão, item a item, é impossível — e é aí que entra o conceito de "agente de preço".

A promessa não é vaga. Com o movimento, a Very espera otimizar margem bruta e gestão de estoque, ao mesmo tempo em que melhora a agilidade de precificação num ambiente de varejo cada vez mais competitivo. Traduzindo pro seu caixa: menos margem deixada na mesa e menos estoque parado empurrado com desconto no chute.

Como funciona a técnica por trás

O modelo velho — que quase toda rede ainda roda — é lento por natureza. Hoje a maioria dos varejistas roda um ciclo de preço semanal ou mensal: analistas extraem dados, comerciais discutem ações, alguém ajusta uma planilha, e os preços entram no ar dias depois — quando a oportunidade já pode ter passado e a margem já foi perdida.

O agente inverte a lógica. A precificação agêntica monitora continuamente velocidade de venda, movimentos do concorrente, envelhecimento de estoque e metas de margem; testa e aprende os pontos de preço ótimos automaticamente; executa mudanças dentro dos seus limites — digamos, um teto de 10% de markdown ou um piso mínimo de margem — e pausa ou reverte ações quando as condições mudam. Ou seja: o dado bruto que você já tem (PDV, custo, estoque, preço do concorrente) vira decisão de preço sem passar pela planilha.

A parte que destrava faturamento sem susto é a simulação. O agente simula múltiplos cenários, mostrando o aumento de receita previsto e o risco de canibalização; a equipe escolhe qual cenário aprovar, e a confiança cresce porque cada decisão é baseada em evidência. No caso Very, isso vem embalado com explicabilidade clara de IA, além de recursos avançados como simulação e otimização de campanha e planejamento de cenários sofisticado.

"Nossa parceria com a The Very Group demonstra como a IA agêntica pode reformular fundamentalmente a precificação no varejo. Combinando automação com decisões inteligentes e explicáveis, os varejistas conseguem uma abordagem estratégica e orientada por dados que impulsiona tanto a lucratividade quanto o valor para o cliente."

— Catherine Frame, Diretora de Soluções de Varejo, UiPath

O que você vai precisar

• Seus dados básicos limpos: preço atual, custo, margem e velocidade de venda por SKU (o histórico do PDV já resolve).
• Uma fonte de preço de concorrente — nem que seja coleta manual/planilha nas 30 categorias que mais pesam no faturamento.
• Regras escritas de guardrail: piso de margem, teto de desconto e lista de SKUs "intocáveis" (âncoras de imagem de preço).
• Um responsável pela aprovação (comercial ou dono) para operar no início em modo "sugere, não executa".

Passo a passo pra aplicar na sua empresa

1. Escreva suas regras de preço em linguagem clara (menos de 1 hora). Antes de qualquer ferramenta, defina num documento: margem mínima por categoria, desconto máximo permitido e os 10–20 SKUs que ninguém mexe. Isso é o "playbook" que o agente vai obedecer — em varejo, o conceito de guardrails é crucial: dentro desses limites o sistema ajusta preços automaticamente, enquanto os comerciais recebem um resumo diário das ações tomadas e resultados; o negócio controla o playbook, e o agente roda as jogadas.
2. Monte a base de dados que cruza os quatro sinais. Numa planilha ou no seu BI, junte por SKU: velocidade de venda (últimas 4 semanas), custo/margem, idade do estoque e preço do concorrente. Esses são exatamente os sinais que a precificação agêntica monitora, e sem eles o agente decide no escuro.
3. Rode em "shadow mode" antes de deixar executar. Comece em modo sombra, onde os agentes sugerem, mas não necessariamente agem. Use uma ferramenta agêntica de preço (UiPath, ou plataformas de mid-market que operam como planilha turbinada) e compare por 2–3 semanas a sugestão da IA com sua decisão manual. O resultado esperado: você enxerga onde estava deixando margem na mesa e onde estava descontando demais.
4. Ligue a simulação de cenário antes de aprovar campanha. Para cada promoção, peça ao agente os cenários com receita prevista e risco de canibalização, e aprove só o que fecha conta. Isso evita o clássico erro de queimar margem numa oferta que só antecipa venda que aconteceria de qualquer jeito.
5. Passe pra execução automática só dentro dos limites. Quando o negócio vê consistência de acurácia, é hora de a IA executar — mas dentro de fronteiras. Libere o agente para mudar preço sozinho apenas nas categorias de alta rotação, mantendo piso e teto travados, e receba o resumo diário do que mudou e por quê.
6. Feche o ciclo de aprendizado com o dado de lucro. Use os dados do sistema para mostrar quais ações de preço lideradas pelo agente geraram mais lucro incremental, criando um ciclo de aprendizado que melhora sempre. Toda semana, revise as 10 maiores vitórias e os 10 maiores erros — é assim que o playbook fica cada vez mais afiado.

O que muda na operação

O ganho concreto não é "ter IA". É deixar de operar preço num ritmo que não bate mais com o mercado. A precificação agêntica vira o modelo de cabeça pra baixo: monitora sem parar velocidade de venda, movimentos do concorrente, envelhecimento de estoque e metas de margem. Na prática, seu comercial para de gastar o dia extraindo dados e ajustando planilha e passa a desenhar os cenários — o trabalho que realmente dá dinheiro.

E o papel das pessoas não some — sobe de nível. A precificação agêntica não só automatiza tarefas: eleva funções — comerciais saem da digitação manual de números para o teste de cenários e a visão de longo prazo, e o time evolui para orquestração em vez de execução.

Comece pequeno e sério: pegue as 30 categorias que mais faturam, escreva as regras de guardrail ainda hoje e rode uma semana em shadow mode. Se o agente já apontar margem que você vinha deixando escapar — e quase sempre aponta — você tem o caso de negócio pronto pra expandir pra rede inteira.