*Por Guillermo Freire, CEO da BackChannel
No ritmo acelerado do mercado brasileiro de moda, setor que movimentou R$ 265,8 bilhões em 2023 e vendeu mais de 6,55 bilhões de peças (IEMI e Sebrae), há um desafio operacional que consome capital e oportunidades para as empresas brasileiras: o excesso de estoque. Produtos parados representam mais do que mercadorias esquecidas; mas capital de giro imobilizado e custos de armazenagem crescentes, exigindo decisões rápidas e inteligentes para destravar valor.
A dimensão do problema é difícil de ignorar e cobra um preço alto no caixa, ainda um impacto econômico direto. No varejo brasileiro, as perdas associadas ao excesso de estoque somaram R$ 35 bilhões em 2023, após R$ 31,7 bilhões no ano anterior. A trajetória segue ascendente e a previsão é que tenha chegado a R$ 36,5 bilhões em 2025, o equivalente a cerca de R$ 4 milhões evaporando por hora no setor, de acordo com a Pesquisa ABRAPPE de Perdas no Varejo Brasileiro 2025.
Na moda, onde o risco de superprodução é estrutural, a falta de visibilidade agrava o cenário. O “Índice de Transparência da Moda Brasil 2022” revela que, 88% das marcas, não divulgam dados sobre resíduos pós-produção, categoria que inclui o overstock, e 82% não informam sobre perdas na pré-produção. Sem dados, não há gestão eficiente. E, sem gestão, o capital fica imobilizado, corrói margens e a sustentabilidade das operações.
O retrato global reforça a urgência. Cerca de 20% das peças produzidas anualmente nunca chegam ao consumidor final, acumulando US$ 140 bilhões em estoques desnecessários, conforme consta no relatório State of Fashion 2025, da McKinsey. É dinheiro parado – e um passivo crescente – em um setor que já opera sob pressão. Nesse contexto, não surpreende que uma gestão mais precisa de estoques e a busca por margens mais saudáveis estejam no topo da agenda de 45% dos executivos, segundo a edição do mesmo relatório.
É nesse ponto de pressão que a Inteligência Artificial (IA) deixa de ser promessa e passa a ser protagonista na transformação da cadeia de suprimentos da moda brasileira.
A chamada IA agêntica, capaz de operar com autonomia, interpretar grandes volumes de dados e tomar decisões em tempo real, ganha tração no país. Em 2025, 36,9% das indústrias paulistas usavam ou já tinham testado a tecnologia, de acordo com a Fiesp, um avanço relevante em relação ao ano anterior, que foi de 14,9 pontos percentuais. Na prática, isso se traduz em previsões de demanda com precisão inédita, menos desperdício e compras mais eficientes. O efeito é direto: menor custo de armazenagem e um melhor alinhamento entre a oferta e o comportamento real do consumidor, um dos principais gargalos financeiros do setor.
Por trás dessa eficiência estão sistemas que cruzam dados de diferentes naturezas. Em vez de apenas prever, a IA agêntica age ajustando automaticamente os pedidos de produção, otimizando a alocação de produtos em canais e sugere estratégias de precificação dinâmica para evitar o excesso de inventário.
Exemplos concretos de aplicação da IA no setor brasileiro de moda incluem análises de previsão de tendências futuras, antecipação de demanda por cores, estilos e tamanhos, e, sobretudo, evitar tanto rupturas de estoque que perdem vendas, quanto o excesso de produtos que se tornam overstock. No conjunto, essas aplicações apontam para um novo padrão operacional mais responsivo, orientado por dados e menos sujeito a erros clássicos como rupturas ou excesso de estoque.
Para nós, a IA agêntica vai além da inovação tecnológica: ela redefine a relação entre marcas e lojistas. Com fluxos mais inteligentes e automatizados, é possível transformar o excesso de estoque, antes visto como passivo, em uma nova fonte de receita. Ao reduzir o excesso, as empresas liberam capital de giro, aumentam a liquidez e ganham eficiência operacional. Isso abre espaço para investir em inovação, expansão e crescimento em um setor que representa cerca de 5% do PIB industrial brasileiro, segundo o IEMI.
Desbloquear o valor do overstock de moda no Brasil com a IA é mais do que recuperar capital. Significa construir uma cadeia de moda mais ágil, rentável e sustentável, capaz de responder mais rápido à demanda e reduzir desperdícios em escala. Investir em IA agêntica é, ainda, mais do que um diferencial competitivo. Tornou-se uma necessidade estratégica para marcas que querem operar com mais eficiência, preservar margem e fortalecer sua competitividade em um dos maiores mercados de moda do mundo.
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