Todos os anos, a Black Friday representa o maior teste de estresse para a infraestrutura de TI das empresas brasileiras. Na edição de 2024, segundo o Confi.Neotrust, da ClearSale, o e-commerce nacional movimentou cerca de R$ 9,3 bilhões durante o fim de semana da data (de 28 de novembro a 1º de dezembro), um crescimento de 10,5% em relação a 2023. Em paralelo, o volume de pedidos alcançou 17,9 milhões, alta de 13,1%.
O tráfego digital também dispara, fazendo com que as cargas de acesso, processamento e transação atinjam níveis excepcionais no Brasil — o que demanda uma infraestrutura de TI robusta, ágil e preparada para escalabilidade, latência controlada, alta disponibilidade e segurança.
Nesse cenário, a adoção de Inteligência Artificial deixa de ser apenas um diferencial e torna-se uma necessidade estratégica. Modelos de Machine Learning podem analisar históricos de acesso (com saltos no tráfego de 40% ou mais em períodos críticos) e comportamento dos usuários via mobile (por exemplo, em 2024 cerca de 72% do tráfego da Black Friday veio de smartphones, dados da Appreach, agência especializada em publicidade para aplicativos).
Com isso, podemos prever os momentos de maior carga, dimensionar antecipadamente recursos de TI (servidores, bases de dados, balanceadores), evitar alocação subdimensionada (indisponibilidades) ou superdimensionada (custos excessivos) e garantir que a experiência do cliente permaneça fluida.
Outra faceta crítica é a segurança e o desempenho sob pressão. Em 2024, de acordo com o Confi.Neotrust, durante o evento, o e-commerce brasileiro registrou cerca de 28,5 mil tentativas de fraude, totalizando aproximadamente R$ 45 milhões em golpes evitados, com uma queda de 13% em relação a 2023. Esse tipo de risco elevado, associado a picos de tráfego, exige que a infraestrutura não só suporte performance, mas também seja resiliente e inteligente na antecipação de falhas e anomalias.
Leia mais: Black Friday reacende alerta de segurança para e-commerces
Mais do que “reagir”, com IA podemos balancear automaticamente workloads, migrar de uma visão tradicional de clusterização estática para uma abordagem dinâmica e personalizada por cliente, classificar usuários individualmente (e não apenas por grupo) e oferecer experiências customizadas de e-commerce, com bots mais inteligentes em linguagem natural, recomendações de produtos e detecção de fraude em tempo real.
Por exemplo: imagine uma plataforma brasileira de e-commerce que antecipa um aumento de tráfego de 40% em horas de pico e automaticamente aloca mais instâncias de processamento, distribui a carga entre regiões, ativa armazenamento extra e ajusta a prioridade dos processos críticos, tudo com base em IA. Isso evita lentidão ou queda do sistema e também impede a manutenção de recursos desnecessários fora do pico.
Seja em nuvem pública ou em ambientes on-premise, hoje temos maturidade tecnológica no Brasil para entregar esse nível de elasticidade e inteligência. O grande desafio é organizacional e estratégico: precisamos adotar a IA não apenas como ferramenta pontual, mas como modelo operacional central para gestão da infraestrutura.
Na Black Friday, e em qualquer outro momento de pico, não basta apenas “resistir à pressão”. É preciso transformar cada oportunidade em vantagem competitiva. Quando conseguimos entregar desempenho, disponibilidade, personalização e segurança ao cliente, elevamos a infraestrutura de TI de um simples suporte operacional para uma verdadeira alavanca de negócios.
Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!
