longa história curta
O comércio de alimentos otimiza a visibilidade do produto, ao mesmo tempo que mantém o fardo de decidir o que comprar. Os cofundadores da Neomi, Dmytro Lylyk e Vladyslav Mehera, acreditam que a IA deve começar com as pessoas, usando objetivos de saúde, restrições alimentares e contexto para construir carrinhos de compras, em vez de responder a pesquisas de produtos individuais. O Estudo de Supermercados de 2026 da McKinsey apoia esta mudança: quase 55% dos consumidores desejam aconselhamento nutricional personalizado. Os fundadores também se distanciam da mídia varejista, argumentando que os produtos promocionais devem corresponder à intenção do comprador e não apenas à visibilidade da compra.
As compras na mercearia tornaram-se um estranho paradoxo do retalho moderno, com os consumidores a encomendar o jantar pelo telefone, a receber as compras à porta e a guardar cestos de compras anteriores para recompra instantânea. No entanto, a tarefa básica de decidir o que comprar parece permanecer teimosamente inalterada. A revolução da conveniência pode ter mudado a logística das compras de supermercado; não eliminou o fardo das compras em si.
O mais recente estudo norte-americano sobre alimentos da McKinsey Há um foco cada vez maior na necessidade de conveniência, com 70% dos consumidores preferindo a entrega em domicílio à entrega de compras on-line. Desses compradores, 67% citaram a economia de tempo como motivo. O apelo é óbvio. Fazer compras no mercado leva tempo e os consumidores aprenderam a eliminar o máximo de atrito possível na viagem.
A inteligência artificial coloca agora uma questão diferente para uma indústria que passou décadas aperfeiçoando sistemas de pesquisa, merchandising e recomendação: o que acontecerá se a tecnologia começar com pessoas em vez de produtos?
Programas de estudo de mercearia de 2026 da McKinsey A inteligência artificial como força capaz de remodelar a descoberta e tomada de decisões, enquanto os retalhistas de produtos alimentares esperam um aumento significativo em promoções totalmente personalizadas nos próximos anos. As mudanças na tecnologia ameaçam tornar a navegação menos necessária.
Dmytro Lelic e Vladislav Mehracofundador NoemiOs assistentes de IA para compras de supermercado constroem seus argumentos em torno dessa premissa. Eles acreditam que o comércio de alimentos já está otimizado para tornar os produtos visíveis quando deveriam aprender a entender o contexto por trás das compras. “Nossa filosofia é a saúde alimentar, não as prateleiras,“Lelick explicou.”Porque atualmente, varejistas e marcas otimizaram suas estratégias de embalagens para se colocarem nas prateleiras para chamar a atenção e serem selecionadas.“
Ele argumentou que os compradores muitas vezes escolhem entre pesquisar no catálogo e repetir pedidos anteriores, ambos comportamentos que reforçam o mesmo sistema orientado ao produto.
A resposta deles é algo que eles chamam de “A comida é para a saúde, não para a prateleira.Lylyk e Mehera argumentam que os retalhistas têm historicamente investido fortemente na visibilidade dos produtos, desde a embalagem e colocação até à colocação em montras digitais.
A opinião deles é que quem compra deve ser o ponto de partida. Lelick explicou: “O que fazemos de diferente é compreender as necessidades humanas, tanto emocionais como físicas, incluindo informações sobre saúde, restrições alimentares, preferências e objetivos pessoais como sinais que podem determinar o que está na cesta.“
Hoje, os consumidores têm expectativas cada vez mais específicas em relação aos alimentos, Como mostra a pesquisa. Quase metade dos consumidores procura benefícios funcionais específicos, como maior teor de proteína ou menor teor de açúcar, enquanto quase 55% afirma que os retalhistas que mais apoiam oferecem recomendações nutricionais personalizadas. O seu modelo responde a esta mudança tratando o carrinho de compras como uma expressão de intenção, em vez de uma coleção de pesquisas isoladas.
A inteligência artificial pode tornar isso possível porque pode interpretar o contexto. Por exemplo, um comprador que está pensando em fazer um jantar romântico pode saber que deseja uma refeição, mas nem todos os produtos necessários para prepará-la. Lylyk se lembra de um usuário Neomi que escolheu “Jantar romântico para dois“Experimente e inesperadamente encontre vinho na cesta. O produto não foi solicitado especificamente; sua relevância vem do contexto.”Podemos oferecer pesquisas mais amplas e contextuais, adicionar produtos que sejam realmente úteis,“ele disse.
A mesma lógica mudou o papel da publicidade em supermercados. Lylyk acredita que apenas produtos promocionais que realmente correspondam à intenção declarada do comprador devem entrar na jornada de compra. Os meios de comunicação retalhistas dependem frequentemente fortemente da visibilidade, mas os sistemas de IA capazes de influenciar o carrinho de compras podem introduzir critérios mais importantes, onde a relevância deve preceder a promoção. “A IA pode colocar produtos em um carrinho de compras simplesmente porque estão em promoção, mas não cabem no carrinho ou não atendem às expectativas.ele disse.Este é um limite que não deve ser ultrapassado.“
Mehera traz uma perspectiva técnica moldada pelo trabalho em neurociência e aprendizado de máquina, bem como experiência anterior em tecnologia de supermercados. Os cofundadores dizem que a parceria atinge um equilíbrio prático entre a abordagem orientada para o futuro de Lylyk e a visão mais prática de Mehera sobre conteúdo edificável.
A sua perspectiva combinada também expõe um desafio menos óbvio: os próprios compradores devem aprender como comunicar com a IA.
Com base no comportamento dos usuários em 120 redes de lojas de departamentos, Mehera descobriu que os usuários inicialmente usaram a tecnologia como um mecanismo de busca tradicional, pedindo para comprar leite, e depois passaram para outro produto. NoemiEle observou que as empresas estão começando a ensinar os consumidores a expressarem suas necessidades combinadas. Para ele, uma descrição do que alguém comeu durante a semana, um prato favorito ou uma meta alimentar específica poderia fornecer à IA contexto suficiente para construir uma cesta mais coerente. Mehra acredita que este é um comportamento aprendido que leva tempo para mudar.
O impacto também afeta todo o ecossistema de mercearia. Tanto Lylyk como Mehera prevêem que os compradores acabarão por comunicar as suas necessidades alimentares através de websites de retalhistas, assistentes de IA, plataformas de receitas e aplicações de alimentação, com a tecnologia a traduzir essas intenções em produtos relevantes. Este modelo pode proporcionar aos retalhistas uma relação diferente com os compradores e fornecer às marcas diferentes questões a responder: Onde é que o produto se enquadra nas necessidades humanas reais?
Lylyk e Mehera acreditam que os varejistas deveriam começar a testar compras baseadas na intenção com seus próprios compradores e estoques agora, enquanto o modelo ainda está em fase de formação. Lylyk observou que o setor de alimentos passou décadas ajudando as pessoas a encontrar produtos, mas a próxima fase pode depender do aprendizado da tecnologia para entender quem está procurando os produtos.
