Liderança, Data Mining e IA aplicada à gestão do varejo
Uma apresentação institucional de Mauricio Metzen como CEO de uma empresa de software de gestão para o varejo, conectando experiência executiva, pesquisa acadêmica e um projeto aplicado de inteligência para transformar dados operacionais em decisões de negócio.
ERP como plataforma de inteligência
CEO de uma empresa de software de gestão para o mercado do varejo
Minha atuação profissional está no ponto de encontro entre estratégia empresarial, tecnologia, processos do varejo e experiência do cliente. O desafio central é transformar um ERP em uma ferramenta de gestão efetivamente utilizada pelo varejista.
Estratégia de produto
Priorizo funcionalidades que resolvem dores reais do varejo, como controle de estoque, compras, vendas, fiscal, financeiro, margem e precificação.
Liderança e cultura
Alinho suporte, implantação, comercial e tecnologia em torno de um objetivo comum: entregar valor concreto ao cliente.
Domínio do varejo
Acompanho processos operacionais que impactam diretamente a gestão do negócio, da entrada de XML à formação de preço de venda.
Decisão orientada por dados
Busco converter registros operacionais do ERP em informação gerencial clara, confiável e acionável.
Conectar pessoas, processos, tecnologia e informação para gerar valor recorrente ao cliente varejista.
Data Mining e uso aplicado de IA na gestão empresarial
No contexto do mestrado em Ciência de Dados, o foco de estudo está em como descobrir padrões, estruturar conhecimento e aplicar IA para gerar informação relevante à tomada de decisões de negócio.
Data Mining
Descoberta de padrões, relações, anomalias e oportunidades em bases de dados operacionais, especialmente dados gerados pelo uso cotidiano do ERP.
IA aplicada à gestão
Uso de modelos, agentes e mecanismos inteligentes para apoiar previsões, recomendações, respostas e orientação gerencial.
Conhecimento estruturado
Organização de conceitos, regras de negócio, melhores práticas, documentação e casos reais para formar uma base viva de aprendizagem.
Base Viva de Conhecimento para ERP e gestão do varejo
O projeto propõe estruturar a base de conhecimento do negócio — gestão empresarial do varejo e uso operacional do software — para criar um mecanismo vivo de informações que apoie clientes, equipes internas e evolução do produto.
Ideia central
O ERP deixa de ser apenas uma ferramenta operacional e passa a funcionar como uma plataforma de orientação gerencial, capaz de ensinar, apoiar e recomendar melhores práticas de gestão para o varejista.
Transformar atendimento em aprendizagem, aprendizagem em orientação, e orientação em melhoria contínua de gestão.
Suporte ao uso do ERP
Orientar clientes na execução correta das rotinas operacionais, reduzindo erros, retrabalho e dependência de atendimento individual.
Ensino de melhores práticas
Converter conhecimento de gestão do varejo em conteúdos práticos, acessíveis e conectados ao uso real do sistema.
Conhecimento vivo
Aprender continuamente com chamados, dúvidas frequentes, documentação, dados operacionais e feedbacks de clientes.
Coletar
Documentos, chamados, FAQs, rotinas, dados do ERP e boas práticas.
Organizar
Classificar por processo, módulo, problema, perfil de usuário e impacto.
Validar
Revisar com especialistas de produto, suporte, implantação e negócio.
Responder
Gerar orientação clara, contextualizada e acionável para o cliente.
Medir
Avaliar qualidade da resposta, adesão, redução de chamados e resultado.
Aprender
Retroalimentar a base, o produto, os treinamentos e os processos internos.
Impacto para clientes, equipe e empresa
A proposta cria uma ponte entre ciência de dados, inteligência artificial e gestão prática do varejo. O resultado esperado é aumentar a autonomia do cliente, a eficiência interna e a diferenciação competitiva do software.
Para o cliente
Para a equipe interna
Para a empresa
Uma trajetória executiva conectada à pesquisa aplicada em Ciência de Dados.
O projeto nasce de uma necessidade real: transformar conhecimento disperso em inteligência estruturada, aproximando ERP, gestão do varejo, Data Mining e IA para melhorar o uso do software e a qualidade das decisões empresariais.
Frase-chave
“O futuro do ERP está em deixar de apenas registrar dados e passar a orientar decisões.”
Referências consultadas — norma APA
Lista sugerida para sustentar os conceitos de Data Mining, IA aplicada aos negócios, ERP e adoção de IA em organizações.
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116. https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world
Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine, 17(3), 37–54. https://doi.org/10.1609/aimag.v17i3.1230
McKinsey & Company. (2025, November 5). The State of AI: Global Survey 2025. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
OECD. (2024). Explanatory memorandum on the updated OECD definition of an AI system. OECD Artificial Intelligence Papers. https://www.oecd.org/en/publications/explanatory-memorandum-on-the-updated-oecd-definition-of-an-ai-system_623da898-en.html
SAP. (n.d.). O que é o SAP ERP? Principais recursos e benefícios. SAP Brasil. Recuperado em 26 de maio de 2026, de https://www.sap.com/brazil/products/erp/what-is-sap-erp.html