O que a última grande onda (RFID, e-commerce e analytics) ensina para a era da GenAI
Antes de IA generativa, a moda já viveu uma disrupção que parece “óbvia” hoje — mas foi longa e dolorosa na época: digitalização operacional (RFID, integração logística, e-commerce, BI). O paralelo é útil porque mostra um padrão: quem venceu não foi quem comprou a tecnologia mais cedo; foi quem redesenhou processos e criou disciplina de dados.
O “antes” que parece distante, mas não é
Em meados da década passada, RFID virou um símbolo de maturidade operacional no fast fashion. A Inditex (Zara) expandiu RFID em grande escala: já estava em operação em centros de distribuição e em centenas de lojas em dezenas de países, com plano de completar a rede Zara, e a promessa era direta, contagem mais precisa, reposição melhor e atendimento melhor. Não era “tecnologia por tecnologia”: era acurácia e velocidade em decisões de estoque.
Esse é o mesmo raciocínio que volta agora com IA, só que aplicável a mais funções e em ciclos mais curtos.
A diferença de 2026: a velocidade (e o tamanho da mudança de função)
O McKinsey Global Institute já discutia, anos atrás, que algo entre 0% e 30% das horas trabalhadas poderia ser automatizado até 2030 (dependendo do cenário), e que a transição exigiria adaptação.
O World Economic Forum, em 2020, também sinalizava a requalificação como peça central: 40% dos trabalhadores precisariam de reskilling de até seis meses (na leitura daquele ciclo).
A correlação com o State of Fashion 2026 é quase didática: agora temos o “motor” (GenAI) capaz de automatizar/assistir trabalho cognitivo, mas seguimos com o mesmo gargalo estrutural: gente, dado, integração e cultura.
A lição principal da última onda: “stack” não substitui sistema de trabalho
RFID, e-commerce e BI deram certo quando viraram:
rotina (não projeto),
processo redesenhado (não “mais uma tela”),
dado único (não dashboards divergentes),
governança e ownership (alguém responde pela qualidade).
Na era da IA, o nome do jogo é igual, só muda o alcance. O próprio State of Fashion 2026 alerta que a adoção “trava” por custo de implementação, legado fragmentado e falta de expertise interna, e que o valor real vem de redesenhar processos e estruturas, não de “sobrepor IA ao legado”.
O que executivos podem fazer diferente desta vez (playbook prático)
Comece pela “base de decisão”: dados de produto, calendário, custos, status, aprovações — e uma fonte única para Estilo, Produto, Sourcing e Planejamento. (Se cada área tem “sua verdade”, IA só acelera conflito.)
Escolha casos de uso que pagam a conta (tempo de ciclo, erro, retrabalho, ruptura, margem). O report aponta que é aí que a automação libera recursos e melhora eficiência.
Treinamento orientado a workflow, não a ferramenta: a mudança é de “executar” para “orquestrar e decidir”.
Cultura e incentivos: se errar em piloto é “punido”, ninguém escala nada. E cultura é, segundo líderes, o maior bloqueio.
Parcerias vs build: assim como RFID exigiu ecossistema (hardware, loja, supply), IA também. O report sugere que, em certas funções, soluções de terceiros aceleram adoção mais do que construir tudo em casa.
A última onda tecnológica ensinou que “digital” não é um departamento; é uma forma de operar. A era da IA só amplia isso: não é sobre substituir pessoas, é sobre deslocar tempo para tarefas de maior valor, desde que o básico esteja de pé: processo, integração e dados confiáveis.
