Na 71ª Festa do Peão de Boiadeiro de Barretos, realizada entre 20 e 30 de agosto de 2026, a operação de alimentos e bebidas da Vila Brahma (espaço de ativação da marca Brahma, da Ambev, um dos pontos mais movimentados do evento) cresceu 47% em relação à edição anterior. A Diverti, empresa responsável pela conexão do projeto com a Ambev, contratou a Bússola Eventos para participar da gestão dessa operação, que movimentou milhões de reais ao longo dos dez dias de festa.
Esse crescimento criou dois riscos opostos ao mesmo tempo: faltar produto enquanto o público ainda estava comprando, ou sobrar estoque quando o evento terminasse. Bebida e comida, além disso, não obedecem ao mesmo relógio. Bebida precisa ser comprada, entregue, gelada e distribuída antes que o estoque acabe; comida depende de transformar previsão em insumo, ficha técnica, compra e produção, e um erro nessa conta pode virar venda perdida ou desperdício.
A Bússola usou um sistema de IA próprio que conecta pedidos, entrada de estoque, vendas em tempo real e previsão. Quando o consumo muda, o sistema recalcula o que pode faltar, quanto precisa ser comprado e o que ainda deve ser produzido.
“Prever é diferente de apenas acompanhar estoque”,
Guilherme Oliveira, sócio diretor da Bússola Eventos.
Para quem vive a fase de crescimento (o Grower do RADAR, que itera com base em sinal e experimento e vive tentando achar o próximo passo certo), esse caso é didático por um motivo específico: a IA não aparece decidindo sozinha, aparece antecipando o momento exato em que alguém precisa decidir.
Dois riscos, a mesma origem
O objetivo era simples de enunciar e difícil de executar: chegar ao fim do evento com a menor sobra possível, sem perder venda antes disso. Em Barretos, as projeções permitiram reajustar compras e produção ao longo dos dez dias, até a operação de alimentação terminar sem estoque excedente. Isso já é diferente de só “zerar o estoque”, que sozinho não significa eficiência: pode ser sinal de precisão no cálculo, ou pode ser sinal de falta durante o evento. A diferença só aparece quando se olha a previsão, não só o resultado final.
Quando a demanda passa da conta
Em outra frente, do lado da bebida, os dados apontaram o risco contrário. Numa ativação ligada ao Zé Delivery dentro da Vila Brahma, a demanda ficou acima do previsto e começou a pressionar a capacidade de atendimento. A Bússola levou o alerta pra Diverti, elo do projeto com a Ambev, indicando a necessidade de ampliar estoque, equipe e área de entrega.
À noite, os dados mostraram que a estrutura não aguentaria o dia seguinte. Na manhã seguinte, havia uma nova área de entrega funcionando, praticamente outro bar dentro do mesmo espaço. A IA não montou essa estrutura sozinha: quem transformou o alerta em resposta foi a equipe da Bússola.
Vale registrar os limites do que temos aqui. Os números deste caso (o crescimento de 47%, os efeitos da mudança de estrutura) vêm de material divulgado pela própria Bússola Eventos sobre o próprio trabalho, não de uma auditoria independente ou nota oficial da Ambev sobre o episódio específico. É um case comercial contado por quem prestou o serviço, o que não invalida os números, mas pede o mesmo cuidado que qualquer estudo de caso divulgado pelo próprio fornecedor.
TEORIA X PRÁTICA:
Na teoria, um painel de estoque em tempo real já resolveria o problema: basta olhar o número e agir. Na prática, o caso da Vila Brahma mostra outra coisa. Dado bruto de estoque diz o que já aconteceu; previsão diz o que ainda vai acontecer. Só a segunda dá tempo de reagir antes do prejuízo, seja ele falta ou sobra.
A LEITURA DO RADAR
Achamos que o valor desse case não está na tecnologia em si, mas em onde ela foi aplicada. Um evento de dez dias, com início, pico e fim conhecidos, é um ambiente quase laboratorial pra testar previsão sob pressão. Vale observar que a IA, no relato da própria Bússola, não decidiu nada sozinha: ela antecipou o momento em que humanos precisavam decidir, seja comprar mais insumo, seja montar outra área de entrega. Nossa aposta é que esse é o tipo de uso de IA que mais deveria se espalhar em operação no Brasil: não a IA que substitui o gestor, mas a que avisa a tempo dele agir. “O mesmo sistema ajudou a acelerar uma operação e reduzir compras em outra” resume bem o case: cada frente pedia o oposto da outra, e o mesmo painel serviu às duas ao mesmo tempo.
NA MESA DO GESTOR
A decisão que precisa entrar na conversa.
Se sua empresa está numa fase de crescimento acelerado (picos sazonais, expansão rápida, demanda que varia semana a semana), o caso da Vila Brahma é um lembrete direto: crescer cria risco nos dois sentidos ao mesmo tempo, faltar e sobrar, e o mesmo dado pode servir pros dois. Antes de comprar mais tecnologia, pergunte o que falta de fato: dado em tempo real, ou alguém com mandato pra agir rápido quando o dado aparecer. No case, o alerta de madrugada só virou solução porque havia equipe pronta pra montar outra estrutura na manhã seguinte.