Imagem: Magnific.
Durante anos, o varejo digital perseguiu uma espécie de obsessão pela centralização. Grandes centros de distribuição, estoques cada vez maiores, automação, fulfillment, transportadoras integradas e operações logísticas desenhadas para ganhar escala foram fundamentais para transformar o e-commerce em um negócio capaz de entregar milhões de pedidos. O raciocínio parecia simples: quanto maior e mais concentrado o estoque, mais eficiente seria a operação. E a própria IA, quando usada, servia principalmente para reforçar essa lógica centralizadora.
Só que a última milha começou a colocar essa lógica em xeque. Em um país continental como o Brasil, transportar um produto por centenas de quilômetros para depois percorrer os últimos dez ou 15 quilômetros até a casa do consumidor pode deixar de fazer sentido quando existe uma loja a poucos quilômetros de distância com o mesmo produto disponível.
É nesse ponto que a inteligência artificial começa a mudar não apenas a logística, mas a própria arquitetura do varejo. A IA pode transformar lojas em nós inteligentes de uma rede de distribuição descentralizada, decidir de onde cada pedido deve sair, combinar estoques de diferentes unidades, prever demanda por região, definir rotas, consolidar entregas e até determinar se determinado pedido deve ser atendido por uma loja, um centro de distribuição ou um marketplace.
O que está surgindo é uma mudança importante de paradigma. A loja física deixa de ser apenas o lugar onde o consumidor compra e passa a ser um ativo logístico que participa da decisão sobre onde e como aquela compra será entregue.
E a combinação entre inteligência artificial, logística distribuída e reforma tributária pode acelerar ainda mais essa transformação.
A última milha começa antes da última milha
Uma das maiores limitações da logística tradicional está na forma como pensamos a última milha. Muitas empresas ainda tratam esse momento como uma etapa que começa quando o pedido chega ao centro de distribuição. Na realidade, a eficiência da última milha começa muito antes, na decisão sobre onde aquele produto deve estar armazenado.
Imagine um consumidor em Campinas comprando um produto que está disponível em um centro de distribuição localizado na Grande São Paulo e também em três lojas próximas de sua residência. Se o sistema olhar apenas para o custo de armazenagem, o estoque centralizado pode parecer mais eficiente. Mas, quando entram na equação distância, trânsito, janela de entrega, custo do veículo, densidade de pedidos, disponibilidade de mão de obra, possibilidade de consolidação de rotas e promessa de entrega, a resposta pode ser completamente diferente.
É justamente esse tipo de decisão que a IA pode começar a tomar em escala.
Da etapa fixa ao sistema dinâmico
Não se trata apenas de perguntar qual é o estoque mais próximo. O algoritmo pode considerar dezenas ou centenas de variáveis simultaneamente e recalcular a decisão conforme novas informações aparecem. Um pedido que deveria sair de uma loja às 14h pode passar a ser atendido por um centro de distribuição às 16h porque houve uma ruptura de estoque na unidade, aumento inesperado da demanda local ou alteração no trânsito.
A logística deixa de ser uma sequência relativamente fixa de etapas e passa a funcionar como um sistema dinâmico.
A Target, nos Estados Unidos, já trabalha nessa direção. A companhia utiliza suas lojas como pequenos centros de fulfillment e combina essa estrutura com centros de sortation e parceiros de entrega. Em uma operação testada em Chicago, a empresa concentrou volumes em seis lojas, retirou atividades de expedição de outras 18 unidades e aumentou o volume processado por centros de distribuição. O resultado foi uma redução de quase um dia no tempo de processamento e uma ampliação significativa da capacidade de oferecer entrega no dia seguinte.
O mais interessante, nesse caso, não é simplesmente utilizar lojas como mini CDs. É a capacidade de decidir quais lojas devem funcionar como hubs e quais não devem, de acordo com a característica de cada mercado.
Esta talvez seja uma das grandes mudanças trazidas pela IA: não será necessário transformar todas as lojas em centros de distribuição. Será necessário descobrir, dinamicamente, quais lojas fazem sentido para determinada função.
A loja brasileira já é um hub, só não a tratamos assim
No Brasil, essa transformação não começa do zero.
O Magazine Luiza talvez seja um dos exemplos mais interessantes de como a integração entre lojas, e-commerce e logística pode criar uma rede distribuída. A companhia utiliza sua estrutura de lojas como mini centros de distribuição por meio da Magalog e já descreve a utilização dessas unidades para aumentar velocidade e reduzir o custo total da entrega. A empresa também opera uma ampla malha de transportadoras regionais e utiliza a infraestrutura física para abastecimento, retirada de pedidos e entregas ao consumidor.
A estratégia foi além da operação própria. Em 2025, o Magalu reportava mais de 1.400 lojas e uma estrutura logística composta por centros de distribuição, cross dockings e a malha da Logbee/Magalog, responsável por uma parcela relevante da última milha do e-commerce.
O mais relevante é que essa infraestrutura também começa a servir ao marketplace. No segundo trimestre de 2025, o fulfillment representava 27% dos pedidos do marketplace Magalu, enquanto a companhia destacava investimentos em dados e inteligência artificial para melhorar eficiência e prazo de entrega.
A nova economia da loja física
É uma mudança importante porque mostra que a loja física pode deixar de ser apenas um ativo de vendas do canal 1P para se transformar em infraestrutura compartilhada de todo o ecossistema.
Isso muda a conta econômica do varejo.
Uma loja que vende, recebe mercadoria, permite retirada, processa devoluções, funciona como ponto de coleta e ainda expede pedidos digitais deixa de ser simplesmente um custo de ocupação imobiliária. Ela passa a ter múltiplas funções dentro da cadeia de valor.
O problema é que essa transformação exige muito mais do que colocar algumas caixas no estoque da loja.
É preciso ter inventário confiável, integração de sistemas, processos de picking, embalagem, controle de pedidos, gestão de capacidade, treinamento das equipes, tecnologia de roteirização e uma arquitetura capaz de decidir qual canal deve utilizar determinado estoque.
Sem isso, a loja vira apenas um pequeno depósito desorganizado.
IA não é apenas roteirização
Quando falamos em IA aplicada à última milha, existe uma tendência de reduzir o assunto a roteirização. É uma parte importante, mas está longe de ser a mais interessante.
A inteligência pode atuar desde a previsão da demanda até a decisão de posicionamento do estoque.
Pode prever que determinado produto terá aumento de procura em uma região nos próximos três dias e recomendar a transferência de unidades para lojas específicas. Consegue identificar que uma loja possui baixo giro, mas está localizada em uma região com alta demanda digital. Pode sugerir que parte do estoque seja reservada para pedidos online. Pode decidir que determinada unidade não deve receber pedidos digitais em determinados horários porque a operação física está no limite.
Também pode combinar pedidos de diferentes canais.
Uma loja pode ter um pedido do próprio e-commerce, outro de um marketplace, uma retirada em loja e uma entrega expressa para o mesmo bairro. Em vez de quatro decisões independentes, uma plataforma inteligente pode enxergar tudo como uma única malha logística.
Da previsão à orquestração global
É exatamente essa integração que aparece em diferentes graus em operações internacionais.
O Walmart, por exemplo, utiliza tecnologia geoespacial para dividir áreas de entrega em grades mais precisas e permitir que diferentes lojas participem da mesma entrega. A empresa também afirma utilizar IA para previsão de demanda e otimização de inventário.
A Amazon, por sua vez, vem aplicando IA, visão computacional, robótica e modelos de otimização em diferentes etapas da cadeia, inclusive nas estações que fazem a preparação final dos pedidos. A companhia também utiliza IA e machine learning em sua rede de entregas no Brasil, inclusive em localidades com características logísticas muito particulares.
O ponto em comum entre esses modelos é que o estoque começa a ser tratado menos como um conjunto de caixas armazenadas e mais como uma rede de capacidade disponível.
E isso muda completamente a função do algoritmo.
A reforma tributária adiciona uma nova camada de complexidade
É impossível discutir a reorganização da cadeia logística brasileira sem incluir a reforma tributária.
A transição para o novo modelo de tributação do consumo começou em 2026, com a introdução da CBS e do IBS em fase de teste e uma transição que seguirá até 2033. A lógica passa a privilegiar a tributação no destino, enquanto ICMS e ISS serão gradualmente substituídos pelo IBS.
Isso significa que localização passa a ser uma variável ainda mais relevante para o varejo.
Não significa que simplesmente colocar estoque em uma loja de determinada cidade produzirá automaticamente vantagem tributária. A estrutura é muito mais complexa e depende da natureza da operação, do contribuinte, da documentação fiscal, dos créditos e das regras específicas aplicáveis.
Mas existe uma mudança conceitual importante: fiscal, estoque e logística deixam de poder ser tratados como mundos separados.
A própria regulamentação da reforma já exige maior granularidade das informações fiscais e prevê responsabilidades específicas para plataformas digitais, inclusive no fornecimento de informações sobre operações realizadas por seu intermédio e mecanismos relacionados ao split payment.
Para o varejista, isso significa que a arquitetura logística precisará conversar cada vez mais com a arquitetura fiscal.
Uma rede que decide utilizar centenas de lojas como pontos de estoque precisa saber não apenas onde está o produto, mas qual é a natureza daquela movimentação, quem está realizando a operação, qual documento fiscal deve ser emitido e quais impactos tributários e de crédito estão associados a ela.
A tecnologia deixa de ser apenas operacional. Ela passa a ser parte da infraestrutura fiscal do negócio.
E aqui surge um conflito interessante com os marketplaces
O modelo distribuído pode ser extremamente poderoso para o varejista que controla sua própria rede. Mas existe uma tensão quando esse mesmo varejista vende dentro de marketplaces cuja logística é predominantemente centralizada.
O Mercado Livre é um bom exemplo.
O Mercado Envios Full concentra estoque dos sellers nos centros de distribuição da própria plataforma, assumindo armazenagem, separação e expedição. Ao mesmo tempo, a companhia vem desenvolvendo estruturas de estoque distribuído que permitem ao vendedor trabalhar com diferentes localizações, inclusive múltiplos depósitos administrados pelo próprio seller e convivência entre Full e operações como Flex.
Essa evolução é importante porque mostra que até uma plataforma com forte infraestrutura centralizada reconhece o valor do estoque local.
Mas existe uma diferença fundamental entre os dois modelos.
O dilema do controle logístico
No Full, o marketplace controla grande parte da experiência logística porque controla o estoque dentro de sua própria rede. Quando o seller utiliza seu próprio estoque distribuído, ele ganha flexibilidade, mas também assume mais responsabilidades operacionais.
É aí que a loja pode virar uma vantagem competitiva — e também um problema.
Se uma marca possui 200 lojas espalhadas pelo país, poderia teoricamente transformar essas unidades em uma gigantesca rede de micro hubs. Só que, para isso funcionar dentro de um marketplace, seria necessário que a plataforma reconhecesse aquela disponibilidade de estoque, calculasse corretamente a promessa de entrega, integrasse o pedido, controlasse o SLA e permitisse que aquela origem participasse da sua lógica de distribuição.
Quanto mais centralizado for o algoritmo logístico do marketplace, menor tende a ser a autonomia do seller sobre essa rede.
E existe uma provocação importante aqui: o estoque mais eficiente para o varejista pode não ser o estoque mais eficiente para o marketplace.
O marketplace busca otimizar sua própria rede, seus custos, sua capacidade e seus níveis de serviço. O varejista, por sua vez, precisa otimizar toda a sua operação, incluindo lojas, e-commerce próprio, marketplaces, atacado e outros canais.
São interesses que podem convergir, mas não necessariamente coincidem.
O futuro pode ser híbrido
Acredito que a próxima etapa da logística do varejo brasileiro não será uma vitória do modelo centralizado sobre o descentralizado, nem o contrário. Será híbrida.
Os grandes centros de distribuição continuarão sendo fundamentais para produtos de alto giro, abastecimento nacional e ganho de escala. As lojas serão utilizadas como hubs em regiões onde a densidade de demanda justifique a operação. Os marketplaces continuarão utilizando seus próprios centros de fulfillment, mas deverão ampliar a integração com estoques locais dos sellers. E a IA ficará responsável por decidir, pedido a pedido, qual combinação produz a melhor equação entre custo, prazo, estoque e experiência.
Isso significa que um mesmo SKU poderá ter, simultaneamente, quatro possíveis origens: centro de distribuição próprio, loja física, fulfillment do marketplace ou estoque de um parceiro.
O consumidor não deveria precisar saber disso.
Para ele, deveria existir apenas uma promessa: quando chega, quanto custa e quão confiável é a entrega.
O que muda é tudo aquilo que acontece por trás dessa promessa.
A loja física pode ganhar uma nova vida
Existe uma ironia interessante nessa transformação.
Durante anos, o mercado discutiu se o e-commerce iria matar as lojas físicas. Depois, passou a discutir omnichannel, experiência e integração entre canais. Agora, a inteligência artificial pode fazer com que a loja física se torne uma das peças mais importantes da infraestrutura digital.
Não porque o consumidor necessariamente queira ir até ela, mas porque ela está perto dele. Essa proximidade tem um valor logístico enorme.
Em um país como o Brasil, com grandes distâncias, infraestrutura desigual e custos relevantes de transporte, colocar o produto mais próximo do consumidor pode ser mais importante do que construir um centro de distribuição cada vez maior.
A loja passa a ser estoque, ponto de retirada, ponto de devolução, origem de entrega, micro hub e, em alguns casos, até uma espécie de estação logística.
O estoque digitalmente legível
Mas existe uma condição: ela precisa ser digitalmente legível.
A IA só consegue tomar boas decisões se souber exatamente o que existe naquele endereço, em qual quantidade, em que condição, qual é a capacidade operacional da equipe, qual o horário de funcionamento, quanto custa preparar o pedido e qual a capacidade real de entrega naquela região.
O estoque físico só vira ativo digital quando consegue ser enxergado, interpretado e acionado em tempo real.
Essa talvez seja uma das maiores transformações que teremos pela frente.
E ela coloca uma nova questão estratégica para o varejo: não basta mais decidir quantas lojas abrir, onde abrir e quanto vender em cada uma. Será necessário decidir qual papel logístico cada loja deve desempenhar dentro da rede.
Algumas serão excelentes lojas. Outras serão excelentes hubs. Algumas poderão fazer as duas coisas. Outras talvez tenham pouco valor logístico e devam continuar concentradas na experiência física.
A IA poderá ajudar a descobrir essa resposta. E, quando isso acontecer, talvez a fronteira entre loja, centro de distribuição, marketplace e plataforma logística fique cada vez menos evidente.
No fim, todos estarão disputando a mesma coisa: estar o mais perto possível da intenção de compra do consumidor, com o menor custo e a maior velocidade possível.
A última milha, portanto, não será apenas uma questão de entregar melhor. Será uma questão de decidir melhor onde o produto deve estar antes mesmo de alguém comprá-lo.
Fonte: E-Comerce Brasil
