Tech Day 2026 aproxima IA da rotina de bares e restaurantes

O que a inteligência artificial, a logística de uma plataforma de comércio eletrônico e os canais digitais têm a ver com a rotina de um restaurante? Essa foi uma das perguntas que atravessou o Tech Day 2026, realizado em 14 de outubro, no Museu do Amanhã, no Rio de Janeiro. Promovido por CNC, Sesc e Senac, o encontro reuniu executivos de tecnologia e negócios para discutir como dados, automação e inovação mudam a relação com consumidores e a operação das empresas. 

As palestras apresentaram exemplos de empresas como Amazon, Stone, Mercado Livre, Uber, Google Cloud, Equity Group, iFood, Meta e Microsoft. Para bares e restaurantes, a principal conexão não está em copiar a estrutura de uma companhia de grande porte, mas em entender os problemas que essas tecnologias procuram resolver: demora, falta de previsibilidade, dificuldade de atender o cliente, desperdício de esforço e decisões tomadas sem informação suficiente.

A seguir, veja os principais temas e como eles podem inspirar decisões no foodservice com um olhar do SindRio em como transformar este conhecmento em aplicação no setor. 

Amazon: conveniência, recomendação e recorrência 

Ricardo Perez, diretor de categorias de varejo da Amazon no Brasil, apresentou a evolução da empresa e relacionou a experiência de compra a um conjunto de recursos: algoritmos de recomendação, inteligência artificial, logística e serviços para vendedores e fornecedores. Entre os exemplos citados estavam recomendações personalizadas, compras recorrentes com frequência e quantidade escolhidas pelo consumidor e descontos progressivos conforme o cliente acrescenta itens ao pedido. A ideia central foi mostrar como conveniência, variedade e operação se reforçam. 

Para um restaurante, essa lógica pode inspirar testes simples, sem exigir uma plataforma complexa. Com base no histórico de pedidos, o estabelecimento pode avaliar se faz sentido sugerir acompanhamentos ou bebidas; para insumos de consumo previsível, pode organizar compras recorrentes com fornecedores. Em ambos os casos, é importante considerar margem, estoque, desperdício e a liberdade de escolha do cliente. 

Stone: reduzir atritos começa por ouvir o cliente 

Augusto Lins, da Stone, defendeu que a transformação digital deve partir da compreensão do que o cliente procura e das dificuldades que enfrenta. Em vez de pensar na tecnologia como um fim, propôs partir de problemas concretos, como filas, etapas de pagamento ou demora para resolver uma solicitação. A partir daí, a empresa pode medir o processo e buscar uma resposta. Também falou sobre a mudança das jornadas de compra, a evolução dos pagamentos e a necessidade de preparar conteúdos digitais para serem compreendidos por ferramentas de inteligência artificial. 

No salão, no balcão e no delivery, gestores podem aplicar essa abordagem acompanhando tempos de espera, reclamações, desistências e dúvidas recorrentes. Um primeiro passo é escolher um ponto de atrito, estabelecer uma medida de referência e testar uma mudança antes de ampliá-la. A palestra também reforçou que facilitar uma interação não elimina o valor do atendimento humano: a tecnologia deve ajudar a equipe a responder melhor, não afastar o negócio de seus clientes. 

Mercado Livre: logística é parte da experiência de compra 

Luiz Augusto Vergueiro, diretor sênior de operações logísticas do Mercado Livre, mostrou como a empresa integrou armazenagem, preparação de pedidos, transporte, rastreamento e pontos de coleta para diminuir incertezas na entrega. A apresentação abordou modelos como fulfillment e cross-docking, além do uso de algoritmos para orientar tarefas em centros de distribuição e robôs para movimentar estruturas e reduzir deslocamentos. A palestra também tratou do equilíbrio entre custo, velocidade, cobertura e conveniência. 

A escala de um marketplace não se transfere diretamente para uma cozinha, mas o princípio da previsibilidade é relevante. Restaurantes podem mapear as etapas entre a entrada do pedido, o preparo, a expedição e a chegada ao cliente; medir atrasos e ocorrências; e avaliar se os canais ou parceiros de entrega atendem a diferentes necessidades. Qualquer teste precisa considerar distância, custo e segurança dos alimentos. A questão prática é identificar onde o pedido perde tempo ou informação, e corrigir esse trecho da jornada. 

Uber: inovação nasce de necessidades do cotidiano 

Silvia Penna, Diretora-Geral da Uber no Brasil, abordou a inovação como resposta a necessidades concretas. A executiva percorreu a trajetória da empresa em mobilidade e citou a ampliação de serviços para o transporte de itens, soluções de entrega para empresas e recursos de publicidade e inteligência artificial. Um dos exemplos foi a adaptação de produtos durante a pandemia, quando a queda nas viagens levou a empresa a explorar o transporte de objetos. 

Para bares e restaurantes, essa história pode inspirar perguntas sobre conveniência e acesso: há horários em que clientes teriam mais facilidade para visitar a casa com um incentivo de transporte? Encomendas ou entregas a terceiros poderiam complementar a operação em períodos de menor movimento? Campanhas segmentadas podem divulgar ocasiões específicas? São hipóteses a testar conforme a realidade de cada negócio. 

Google Cloud: agentes de IA ampliam capacidades, não substituem julgamento 

Luiz Ávila, do Google Cloud, colocou a imaginação e a capacidade humana no centro da conversa sobre inteligência artificial. Ele apresentou a evolução de ferramentas generativas para agentes capazes de executar sequências de tarefas. Como exemplo de varejo, descreveu um agente que analisa vendas em dias de chuva, ajusta preços e prepara uma campanha antes da abertura da loja. Também abordou o uso da IA como apoio à aprendizagem e à preparação de equipes. 

Em um restaurante, a análise de vendas por dia, horário ou condição climática pode ajudar a formular perguntas sobre compras, preparo e divulgação de itens. Uma ferramenta generativa também pode apoiar a organização de materiais de treinamento, desde que uma pessoa responsável revise o conteúdo. O exemplo do varejo não significa que um agente de IA deva alterar preços ou publicar campanhas sem supervisão: o gestor precisa avaliar contexto, margem, disponibilidade e impacto sobre a experiência do cliente. 

Equity Group: tecnologia não corrige preço errado nem gestão frágil 

João Kepler, da Equity Group, chamou atenção para fundamentos que podem passar despercebidos no dia a dia dos pequenos negócios. Entre os problemas citados estavam precificação inadequada, venda sem lucro e falta de clareza sobre onde os recursos entram e saem. Sua mensagem foi direta: a inteligência artificial pode acelerar um resultado, mas também pode ampliar erros quando processos e informações estão desorganizados. A fala também apresentou a plataforma Performe Mais, do Sistema Comércio, com conteúdos e ferramentas de apoio à gestão.

Para bares e restaurantes, essa discussão começa por conhecer custo por porção, ficha técnica, comissões, impostos e margem. Antes de investir em automação para vender mais, vale verificar se cada venda contribui para o resultado e se os dados usados nas decisões estão atualizados. A tecnologia pode ajudar a organizar análises, mas não substitui o diagnóstico financeiro nem a revisão do preço e do mix de produtos. 

iFood: melhorar o presente enquanto se testa o futuro 

Diego Barreto, presidente do iFood, apresentou a ideia de ambidestria: aprimorar o negócio que já existe enquanto a empresa explora novas oportunidades. Em vez de tratar inovação como uma área isolada, descreveu uma rotina de experimentação, acompanhamento de metas e realocação de recursos conforme os resultados. A palestra também relacionou a aceleração tecnológica a temas como inteligência artificial, computação em nuvem, computação quântica e drones. Barreto citou entregas por drone em rotas específicas e os desafios de segurança e integração às cidades, ressalvando que a experiência do iFood não deve ser copiada como fórmula universal. 

No foodservice, a ambidestria pode significar manter a operação principal funcionando e testar uma mudança de cada vez: um novo prato, um formato de atendimento, uma oferta ou um canal de venda. Definir previamente o que será observado – aceitação, margem, tempo de preparo ou recompra – ajuda a decidir se a iniciativa deve ser ajustada, encerrada ou ampliada. O aprendizado também depende de reconhecer problemas e agir sobre eles, em vez de esperar o fechamento do ano para rever decisões. 

Meta: redes sociais, WhatsApp e IA podem formar uma jornada de venda 

Verônica Hoe, da Meta, descreveu como Instagram e Facebook podem ajudar pequenos negócios a serem descobertos, enquanto o WhatsApp pode concentrar conversa, atendimento e continuidade da venda. A apresentação abordou recursos de catálogo, respostas rápidas, anúncios que direcionam para conversas e ferramentas de inteligência artificial para apoiar a produção de conteúdo e o atendimento a perguntas frequentes. Também destacou o uso de dados das plataformas para entender alcance e público. 

Para restaurantes, esse percurso pode começar com fotos e informações claras sobre pratos, horários ou eventos; seguir para uma conversa que responda dúvidas e receba pedidos; e continuar com confirmação e atualização do cliente. Automatizar respostas recorrentes pode reduzir tarefas repetitivas, mas questões específicas, como disponibilidade, alterações de pedido e informações importantes sobre ingredientes, devem ter encaminhamento adequado para uma pessoa. A rotina digital precisa combinar rapidez, exatidão e cuidado no atendimento. 

Microsoft: produtividade com IA exige processos, capacitação e controle 

Guilherme Araújo, vice-presidente de vendas da Microsoft Brasil, defendeu que a adoção de inteligência artificial não se resume a acrescentar uma ferramenta ao fluxo existente. Para gerar valor, as empresas precisam rever processos, preparar as equipes e estabelecer critérios para acompanhar custos, segurança e resultados. A palestra abordou assistentes e agentes de IA, automação de tarefas repetitivas, contexto organizacional e governança. O executivo também ressaltou a necessidade de revisar respostas geradas por IA, que podem conter erros ou informações incoerentes. 

Em bares e restaurantes, uma aplicação possível é começar por uma tarefa administrativa delimitada, como organizar solicitações recorrentes ou resumir registros de turno. Antes de ampliar o uso, o gestor pode medir o tempo economizado e verificar se a qualidade foi mantida. Se uma ferramenta usar informações de cardápio, disponibilidade ou procedimentos, esses dados precisam estar atualizados; respostas que afetem decisões do cliente devem ser conferidas por uma pessoa. Capacitar a equipe e definir quem supervisiona a automação fazem parte da implantação, não são etapas posteriores. 

O ponto de partida é o problema que o negócio quer resolver 

Ao longo do Tech Day 2026, as palestras percorreram inteligência artificial generativa e agentes, algoritmos de recomendação, automação, dados, logística integrada, robôs, soluções de pagamento, anúncios digitais, computação em nuvem e drones. Mais do que uma lista de tecnologias, o encontro reuniu exemplos de como empresas tentam reduzir fricções, organizar operações e compreender melhor seus clientes. 

Para o empresário de bares e restaurantes, a decisão não precisa começar pela ferramenta mais nova. Pode começar por uma pergunta objetiva: onde o cliente espera demais, onde o pedido perde informação, qual etapa consome tempo da equipe ou que decisão está sendo tomada sem conhecer o custo? Com um problema definido, um teste pequeno e medidas claras de resultado, fica mais fácil avaliar se a tecnologia ajuda, sem perder de vista a qualidade do serviço, a segurança da operação e o contato humano que diferencia a hospitalidade. 

Perguntas frequentes 

Como a inteligência artificial pode ajudar bares e restaurantes? 

A IA pode ser avaliada como apoio a tarefas delimitadas, como organizar informações, analisar padrões de venda, produzir rascunhos de conteúdo ou responder dúvidas frequentes. Os resultados precisam de revisão humana e devem ser medidos em relação a custos, qualidade e experiência do cliente. 

Que tecnologias foram apresentadas no Tech Day 2026? 

As palestras abordaram inteligência artificial generativa e agentes, algoritmos de recomendação, automação, análise de dados, logística integrada, robôs, pagamentos digitais, anúncios, computação em nuvem, computação quântica e entregas por drones. 

O que a logística do Mercado Livre pode ensinar a um restaurante? 

A experiência apresentada reforça a importância de acompanhar o pedido e reduzir incertezas entre preparação e entrega. Um restaurante pode mapear seu próprio fluxo, identificar atrasos e medir custos, sem supor que a estrutura de um marketplace seja replicável em sua operação. 

Como começar a testar uma tecnologia no restaurante? 

Escolha um problema específico, estabeleça uma medida de referência, teste a solução em escala limitada e compare os resultados antes de ampliar o uso. Considere custos, treinamento da equipe, qualidade do serviço e riscos operacionais. 

Quando e onde foi realizado o Tech Day 2026? 

A segunda edição do Tech Day foi realizada em 14 de outubro de 2026, no Museu do Amanhã, no Rio de Janeiro, com promoção da CNC, do Sesc e do Senac. [1] [2]