I.A. NO SELF-CHECKOUT: Impacto direto na redução de perdas

A adoção de terminais de autoatendimento (self-checkout) vem crescendo com força no varejo brasileiro. Redes supermercadistas, pressionadas pela escassez de mão de obra para operar caixas e pela necessidade de reduzir filas e custos operacionais, viram no self checkout uma resposta natural, que traz maior velocidade de atendimento, melhor experiência para uma grande parte dos clientes e menor dependência de pessoal.

No entanto, à medida que o autoatendimento evoluiu, também criou a necessidade de reforçar a prevenção de perdas no ponto de venda. Em 2026, as perdas do varejo brasileiro chegaram a cifras bilionárias: R$ 4,1 bilhões, segundo a Associação Brasileira de Prevenção de Perdas (ABRAPPE). Esse contexto tornou urgente a busca por ferramentas que equilibrem eficiência e proteção patrimonial.

Ainda que não existam dados específicos, as ocorrências associadas ao shrinkage no autoatendimento são em grande parte previsíveis:

Itens não registrados (escaneados), seja por erro do cliente ou intenção deliberada;
Produtos colocados diretamente na área de empacotamento sem o devido registro;
Mercadorias que permanecem no carrinho ao término da transação.

Além do impacto financeiro direto, esses incidentes afetam margens, distorcem inventários e, em casos extremos, geram desconforto entre clientes e funcionários quando a verificação se dá de forma abrupta ou invasiva.

Nesse cenário, tecnologias de visão computacional e inteligência artificial surgem como alternativas promissoras. Assim é a solução que a Toshiba traz ao Brasil: já consolidada no mercado norte-americano, combina câmeras inteligentes com algoritmos treinados para analisar o comportamento do consumidor durante a transação no self-checkout, avaliando simultaneamente a presença, a movimentação e o tratamento dos itens no momento do registro da compra. Em vez de depender da supervisão humana, que é limitada, dispendiosa e reativa, o sistema promove monitoramento em tempo real e intervenções graduadas que preservam a fluidez da experiência para o cliente (em caso de engano) e, ao mesmo tempo, elevam a barreira contra perdas (para os casos intencionais).

O funcionamento é pensado para minimizar constrangimentos e maximizar eficácia:

Ao detectar um padrão de risco (por exemplo, um produto posicionado na área de empacotamento sem registro), o sistema interrompe a transação e exibe automaticamente um aviso visual ao consumidor, na forma de um vídeo de 15 segundos que aponta, de maneira clara e objetiva, a operação incorreta e orienta sua correção.
Com isso, o consumidor tem a chance de corrigir por si mesmo a operação, registrando corretamente o item em questão, sem qualquer exposição pública, sem a necessidade da presença de qualquer funcionário de supervisão.
No entanto, caso a intervenção automática não resulte na correção por parte do cliente, a operação permanece interrompida e a equipe da loja é acionada, visualizando o mesmo trecho gravado pela câmera, permitindo uma ação por sua parte.

Do ponto de vista técnico, a solução processa as decisões na própria câmera (edge computing), reduzindo latência e necessidade de transmissão contínua de vídeo a servidores remotos. As ocorrências são, contudo, consolidadas e registradas em um painel analítico que oferece indicadores relevantes, como, por exemplo:

Tipos de eventos mais frequentes;
SKUs mais suscetíveis;
Horários de maior incidência;
Crucialmente, valores recuperados após as intervenções da câmera.

Essa inteligência permite que o varejista não apenas reduza suas perdas reativas, mas também identifique padrões comportamentais e operacionais que podem ser mitigados por ajustes de layout, revisões de processo ou campanhas de comunicação ao cliente.

Uma vantagem operacional importante é a interoperabilidade: a solução é projetada para ser compatível com praticamente qualquer um dos principais modelos de self-checkout e com os principais softwares do mercado, possibilitando sua montagem em terminais já instalados, sem a necessidade de substituição da base instalada. Isso torna a implementação mais rápida e com custo inicial reduzido, favorecendo redes com diversos fornecedores de terminais. Isso, sempre com a devida atenção ao cumprimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e mantendo toda a confidencialidade do processo: não há qualquer gravação do processo de digitação de senhas no pinpad, por exemplo.

Em resumo, o self-checkout vem se tornando cada vez mais uma solução estratégica para enfrentar a falta de mão de obra e atender às demandas por rapidez e conveniência. Contudo, sem contramedidas tecnológicas e processuais, tende a aumentar o risco de perdas. A solução de IA e visão computacional trazida pela Toshiba ao Brasil, oferece um caminho equilibrado, com detecção e intervenção em tempo real, integração com infraestrutura existente e geração de insights analíticos que permitem respostas proativas, transformando o desafio do shrinkage em uma oportunidade para tornar o autoatendimento mais seguro e sustentável para todas as redes varejistas no Brasil.

Por Cássio M. Pedrão Country Manager – Brasil

Toshiba Global Commerce Solutions