Se você é responsável pela gestão das informações de produto (PIM) da sua organização, sabe que o ambiente muda mais rápido do que nunca. Você precisa estar constantemente atento ao que vem a seguir.
O que funcionava há dois anos parece ultrapassado. O que parecia de ponta há seis meses já perdeu força.
Neste momento, cinco grandes tendências estão convergindo. Mudanças fundamentais na forma como as organizações lidam com dados de produto.
Cada tendência, isoladamente, já seria significativa. Juntas, estão remodelando toda a disciplina.
Aqui está o que você precisa saber sobre as cinco tendências que definirão a gestão de informações de produto em 2026 e além.
Vou detalhar cada uma delas para dar contexto. E, ao final, vou resumir o que você pode fazer proativamente para se preparar da melhor maneira possível.
Principais conclusões:
- O PIM muda rapidamente à medida que as empresas enfrentam novas exigências regulatórias, capacidades tecnológicas e pressões competitivas rumo a 2026.
- A IA está indo além da geração básica de conteúdo para lidar com validação de dados complexos, mapeamento preditivo e controle de qualidade automatizado em catálogos inteiros de produtos.
- Os sistemas PIM modernos estão migrando para arquiteturas modulares, API-first, que permitem integrar soluções “best-of-breed” e evitar situações de aprisionamento a fornecedor (vendor lock-in).
- As regulamentações europeias de Passaporte Digital de Produto exigirão que as empresas repensem completamente como coletam, armazenam e compartilham dados de sustentabilidade ao longo do ciclo de vida dos produtos.
- As organizações estão deixando o processamento em lote para adotar fluxos de dados em tempo real que mantêm preços, estoque e informações de produto sincronizados em todos os sistemas e canais.
- As capacidades de análise de dados estão se tornando sofisticadas o bastante para prever comportamento do cliente, otimizar performance de conteúdo e orientar decisões estratégicas de produto com base em padrões reais de uso.
EXPERIÊNCIA INTERATIVA
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1. IA generativa vai muito além da simples criação de conteúdo
A maioria das organizações pensa que IA generativa em PIM significa “escrever descrições de produtos”. Estão perdendo o panorama maior.
Há muitas oportunidades logo além dos casos de uso mais óbvios. Transformações reais estão acontecendo em áreas onde humanos têm dificuldade com escala e consistência.
Pegue a validação de qualidade de dados, por exemplo. Em vez de escrever regras para capturar toda anomalia possível, modelos de IA podem aprender os padrões dos seus dados e sinalizar outliers automaticamente.
Eles detectam inconsistências que sistemas baseados em regras não capturam — como pesos de produtos que parecem razoáveis individualmente, mas são incoerentes dentro de uma categoria.
Mapeamento preditivo de atributos em escala
Quando você tem milhares de produtos em múltiplas hierarquias, mapear atributos manualmente vira gargalo. A IA pode analisar mapeamentos existentes, entender relações entre tipos de produto e atributos e, então, sugerir mapeamentos para novos produtos.
Ela aprende com suas decisões de taxonomia e fica mais precisa com o tempo.
Gestão inteligente de taxonomia
Suas categorias de produto evoluem constantemente. Novos produtos não se encaixam nas categorias atuais, e itens sazonais precisam de classificações temporárias.
A IA pode analisar atributos e descrições para sugerir onde novos produtos devem entrar na sua taxonomia. Também pode identificar quando a estrutura de categorias precisa ser atualizada com base em tendências emergentes.
Otimização de conteúdo específica por canal
A otimização dinâmica de conteúdo vai além.
A IA analisa como diferentes descrições performam em cada canal.
- O que funciona no seu site?
- O que funciona na Amazon?
- O que funciona com seus parceiros de varejo?
…A IA ajustará automaticamente o conteúdo para cada canal com base em dados de performance, e não apenas em requisitos do canal.
Tradução e localização em escala corporativa
Há ganhos de escala substanciais — como automatizar milhões de traduções de produtos.
Não se trata apenas de eficiência. Você transforma um processo manual que levaria anos em algo contínuo.
De modo geral, a IA é melhor quando assume tarefas complexas e repetitivas que exaurem nossos analistas humanos. Ela os libera para focar em decisões estratégicas sobre arquitetura de dados e regras de negócio.
2. Arquitetura PIM componível está substituindo sistemas monolíticos
Muitas organizações acabam com um mosaico de soluções pontuais — um sistema para dados de produto, outro para ativos digitais, um terceiro para syndication. Embora cada ferramenta brilhe isoladamente, fazê-las funcionar em conjunto vira um desafio constante.
Os fluxos de dados se fragmentam. Projetos de integração se multiplicam. As equipes gastam mais tempo gerenciando conexões entre sistemas do que melhorando a estratégia de dados de produto.
Princípios MACH mudando o jogo
Arquitetura componível segue os princípios MACH: Microservices, API-first, Cloud-native e Headless. Podem soar como jargões para alguns, mas representam uma mudança fundamental na construção da sua infraestrutura de dados.
- Microservices permitem substituir componentes individuais sem tocar o sistema todo
- API-first garante fluxo de dados fluido entre ferramentas best-of-breed
- Cloud-native dá a escalabilidade que seu catálogo crescente exige
- Headless separa a camada de dados da apresentação, dando flexibilidade entre canais
Reduzindo riscos de vendor lock-in
Com sistemas monolíticos, custos de troca são enormes. Você fica essencialmente “casado” ao roadmap, aos preços e às limitações técnicas do fornecedor.
Arquitetura componível muda totalmente essa dinâmica. Você pode trocar componentes individuais com base em performance, custo ou novos requisitos.
Se seu provedor de busca ficar para trás, substitua apenas o componente de busca.
Se precisar de analytics melhor, integre uma plataforma especializada sem tocar a gestão central de dados.
Time-to-market mais rápido para novas capacidades
Essa modularidade acelera a inovação. Em vez de esperar seu fornecedor de PIM construir novos recursos, você integra soluções especializadas imediatamente.
Se precisar de reconhecimento de imagem avançado para busca visual, conecte uma API de visão computacional.
Se quiser personalização mais sofisticada, conecte um motor dedicado de personalização.
O tempo entre identificar uma necessidade e colocar uma solução no ar cai de meses para semanas.
Vantagens de escalabilidade corporativa
À medida que o catálogo cresce, diferentes componentes enfrentam desafios distintos de escala.
Sua busca pode precisar lidar com milhões de consultas, enquanto ferramentas de governança atendem uma base menor de usuários.
Com arquitetura componível, você escala cada componente de forma independente. Não paga “nível enterprise” por tudo quando só precisa de performance enterprise em áreas específicas.
Transições assim exigem planejamento cuidadoso. Mas organizações que fazem essa mudança têm visto grandes melhorias em agilidade e no custo total de propriedade.
3. Conformidade com o Passaporte Digital de Produto mudará a arquitetura de dados
A União Europeia não está “pedindo por favor”. Os Passaportes Digitais de Produto (DPP) estão chegando e vão mudar completamente como você estrutura dados de produto.
O cronograma também é agressivo. Os requisitos do DPP serão implementados entre 2026 e 2030, começando por têxteis, eletrônicos e baterias.
Se você vende na Europa, precisa estar pronto.
As empresas já estão correndo para entender quais dados coletar e como estruturá-los para conformidade.
Novos requisitos de modelagem de dados
Seu modelo atual provavelmente foca em atributos de marketing, preços e especificações básicas. Com DPP, a abordagem é outra.
Você precisará rastrear:
- Composição de materiais com percentuais e locais de origem
- Processos de fabricação , incluindo consumo de energia e geração de resíduos
- Dados de transporte cobrindo cada etapa da cadeia logística
- Instruções de fim de vida para reciclagem, descarte ou recondicionamento
- Informações de reparo , incluindo disponibilidade de peças e manuais
Rastreamento de ciclo de vida do berço ao túmulo
Isso vai além da gestão tradicional de informações de produto. Você está criando uma biografia para cada item, acompanhando da matéria-prima à fabricação, distribuição, uso e descarte.
As implicações para a arquitetura de dados são enormes. Você precisa de sistemas que ingiram dados de fornecedores, fabricantes, operadores logísticos — até clientes. Em todo esse ecossistema, é preciso garantir integridade e tornar os dados facilmente acessíveis para reguladores e consumidores.
Desafios na integração da pegada de carbono
A contabilidade de carbono é particularmente complexa. É necessário calcular emissões em todas as etapas do ciclo de vida, frequentemente dependendo de fornecedores que talvez não tenham rastreamento sofisticado.
Para obter precisão e auditabilidade, você precisará de:
- Novas integrações
- Novos processos de validação de dados
- Novos frameworks de governança
Conformidade como vantagem competitiva
Há uma oportunidade fundamental que muitas empresas estão perdendo:
Estar em conformidade cedo diferencia.
Cada vez mais, consumidores decidem compras com base em informações de sustentabilidade. Por isso, varejistas começam a priorizar fornecedores que fornecem dados ambientais completos.
Se você se adiantar às exigências, pode se posicionar como líder em sustentabilidade e transparência.
Comece agora — você terá acesso de mercado mais suave, melhores relações com fornecedores e mais confiança do consumidor quando os requisitos entrarem em vigor.
4. Sistemas corporativos migram para sincronização de dados em tempo real
Processamento em lote virou passivo.
Atualizações de estoque rodam de madrugada, alterações de preço levam horas para propagar, informações de produto ficam paradas em áreas de staging esperando a próxima janela de sincronização. Quando os dados chegam aos sistemas, já estão desatualizados.
O fim dos atrasos do processamento em lote
Com sincronização em tempo real, você elimina esses atrasos.
Quando níveis de estoque mudam no ERP, todo canal fica sabendo imediatamente.
Quando preços são atualizados, seu site, marketplaces e parceiros de varejo recebem a informação em segundos, não horas.
Para fazer essa mudança, é preciso repensar toda a arquitetura de dados — mas os benefícios são enormes e valem o investimento.
Preços e estoque ao vivo em todos os canais
Nada frustra mais o cliente do que descobrir falta de estoque após decidir comprar. E nada prejudica mais o relacionamento com varejistas do que enviar dados de estoque incorretos.
A sincronização e syndication em tempo real resolvem ambos os problemas.
- Seu e-commerce mostra disponibilidade real
- Seus anúncios em marketplaces refletem o estoque atual
- Seus parceiros B2B tomam decisões informadas com base em dados em tempo real
Tudo isso reduz rupturas, evita overselling e aumenta a satisfação em todos os canais.
Fundamentos de arquitetura orientada a eventos
Ao migrar para o tempo real, você precisará de uma arquitetura orientada a eventos. Em vez de sistemas puxarem dados em intervalos, qualquer mudança gera um evento imediato que se propaga por todo o ecossistema:
- Plataforma de e-commerce
- Marketplaces de terceiros
- Feeds de parceiros varejistas
- Aplicativos móveis
- Sistemas de catálogo impresso
- Desafios de governança multifuncional
Desafios de governança multifuncional
Sincronização em tempo real é ótima — até você encarar as implicações de governança. Quando mudanças se propagam instantaneamente, é preciso controles muito mais rígidos sobre quem pode alterar o quê e quando.
- Fluxos de aprovação que funcionem em tempo real
- Capacidades de rollback quando mudanças causarem problemas
- Monitoramento que detecte e alerte sobre qualidade de dados antes de chegar ao cliente
O investimento de infraestrutura necessário
A transformação não é barata. Você precisa de infraestrutura robusta de APIs, sistemas sólidos de monitoramento e failover para garantir confiabilidade.
Mas pense no custo de não fazer esse investimento
Cada hora de atraso na atualização de preços custa dinheiro. Cada discrepância de estoque prejudica relações com clientes. Cada reconciliação manual consome recursos que poderiam ir para iniciativas estratégicas.
Se sua organização fizer essa transição, suas operações serão muito mais eficientes e seus clientes, mais satisfeitos. A questão não é se deve fazer, mas quão rápido você consegue executar.
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5. Analytics avançado viabiliza a Otimização de Performance de Produto
A maioria das análises de dados de produto foca no que já aconteceu. O que realmente dá vantagem é prever o que vai acontecer.
Em PIM, isso está mudando rapidamente.
Por anos, analytics em PIM significou painéis mostrando % de completude e status de workflow. Você media quanto dado tinha, não como ele performava.
Essa abordagem está ficando obsoleta à medida que as organizações percebem que os dados de produto contêm inteligência preditiva esperando para ser desbloqueada.
Previsão de demanda usando correlações de atributos
Seus atributos de produto têm sinais preditivos que provavelmente você não usa.
- Preferências de cor mudam por estação
- Escolhas de material correlacionam com regiões geográficas
- Distribuições de tamanho seguem padrões modeláveis
Com plataformas avançadas, você analisa essas correlações para prever demanda em níveis granulares.
Em vez de prever “casacos de inverno venderão bem”, você prevê que sobretudos de lã azul-marinho tamanho M superarão tamanhos G de poliéster preto em mercados específicos.
Esse nível de granularidade muda totalmente o planejamento de estoque e as decisões de desenvolvimento de produto.
Medição da performance de conteúdo por canal
Abordagens de conteúdo precisam ser diferentes por canal. O que converte na Amazon difere do que funciona no seu site. O que gera vendas no varejo difere do que funciona em catálogos B2B.
As análises conseguem responder:
- Quais descrições geram maiores taxas de conversão por canal?
- Como diferentes sequências de imagens afetam taxas de rejeição?
- Quais informações de atributos correlacionam com decisões de compra?
Analytics da jornada do cliente vinculada à qualidade de dados
A qualidade dos dados de produto impacta diretamente o comportamento ao longo da jornada.
Informação ruim aumenta rejeição. Especificações ausentes reduzem conversão. Descrições inconsistentes entre canais corroem a confiança.
Para medir essas relações, você precisa de analytics sofisticado que conecte métricas de qualidade de dados a padrões de comportamento.
Quando você quantifica que faltar uma dimensão reduz conversões em 12%, a qualidade de dados deixa de ser requisito de conformidade e vira iniciativa de otimização de receita.
Otimização preditiva de conteúdo
As organizações mais avançadas usam análises preditivas para otimizar conteúdo antes de ir ao ar.
Modelos de machine learning analisam histórico de performance, sazonalidade e inteligência competitiva para recomendar estratégias de conteúdo ideais para novos produtos.
Eles predizem quais palavras-chave trarão tráfego, quais recursos destacar e quais imagens gerarão maior engajamento.
Isso move a criação de conteúdo do artesanato para a ciência.
Medição de ROI para iniciativas de dados
Métricas tradicionais de PIM focam em completude e acurácia.
Analytics avançado expande para impacto no negócio.
Você pode rastrear como melhorar a completude afeta:
- Ranqueamento em busca nos canais
- Taxas de conversão por categoria
- Satisfação do cliente e taxas de devolução
- Time-to-market de lançamentos
Com esses dados, o diálogo com a liderança muda totalmente. Em vez de pedir orçamento para “melhorar a qualidade de dados”, você apresenta investimentos com projeções de ROI quantificadas.
Se você começar a construir essas capacidades agora, criará vantagens competitivas à medida que a dinâmica de mercado acelera e a expectativa do cliente sobe.
Como preparar sua estratégia de PIM para essas tendências e mudanças
Reconhecer as tendências é uma coisa. Preparar a organização é outro desafio.
Mas você não precisa atacar tudo de uma vez. A chave é entender onde você está hoje e construir um roadmap que trate primeiro as lacunas mais críticas.
Avalie a prontidão atual dos seus dados
Comece com uma avaliação honesta da arquitetura existente. A maioria encontra pontos cegos significativos.
Audite métricas de qualidade além da completude. Observe:
- Consistência entre canais
- Acurácia de especificações técnicas
- Pontualidade das atualizações
Mapeie seus fluxos de dados para identificar gargalos e pontos de intervenção manual. Documente bem os processos de governança.
- Quem pode alterar dados de produto?
- Quanto tempo leva para mudanças se propagarem?
- Onde os fluxos de aprovação criam atrasos?
Após essa avaliação, você terá uma visão mais clara do que pode atacar de imediato e do que exige bases mais sólidas antes.
Avalie sua arquitetura tecnológica para capacidades componíveis
Seu PIM atual pode não suportar a abordagem modular necessária.
Comece avaliando suas APIs.
- Sistemas externos integram dados de produto com facilidade?
- Você tem autenticação robusta e rate limiting?
- Consegue expor dados em tempo real em vez de exports em lote?
Depois, avalie a prontidão de nuvem. Arquitetura componível funciona melhor com deployments cloud-native que podem escalar componentes de forma independente.
A pergunta crítica é a complexidade de integração. Quão difícil seria substituir componentes individuais do sistema atual? Onde você está mais preso a formatos ou processos proprietários?
Avalie sua prontidão para conformidade de sustentabilidade
Para cumprir o DPP, você provavelmente precisa de dados que não coleta hoje.
Mapeie primeiro a visibilidade da sua cadeia de suprimentos. Quanto você sabe sobre origem de materiais, processos de fabricação e transporte? As lacunas entre o que você sabe e o que será exigido costumam ser grandes.
Depois, avalie sua capacidade de coletar dados de fornecedores.
- Seus fornecedores conseguem fornecer dados detalhados de sustentabilidade?
- Você possui sistemas para validar e padronizar essas informações?
Considere também os requisitos de armazenamento de longo prazo. Dados de sustentabilidade precisam ser mantidos por todo o ciclo de vida, potencialmente por décadas.
Planeje a integração de IA e prepare os dados
Para qualquer IA generativa entregar resultados confiáveis, você precisa de dados limpos e bem estruturados.
Avalie a padronização entre categorias. Nomes de atributos, unidades de medida e esquemas de classificação inconsistentes limitarão a eficácia da IA.
Padronize os conjuntos que pretende usar antes de avançar.
A qualidade do conteúdo importa mais do que se imagina. Modelos treinados com descrições ruins gerarão saídas ruins. Limpe o conteúdo base antes de automatizar.
Quando for pilotar, planeje com cuidado. Algumas recomendações:
- Comece por casos com valor imediato sem exigir dados “perfeitos”
- Validação de qualidade e mapeamento de atributos costumam ser bons pontos de partida
- Construa confiança com vitórias menores antes de implementações complexas
Crie um roadmap de gestão da mudança e desenvolvimento do time
Como você já deve ter vivenciado, mudanças tecnológicas são mais fáceis do que organizacionais.
Sua equipe precisará de novas habilidades.
- Analistas de dados precisam entender performance de modelos de IA
- Criadores de conteúdo precisam trabalhar com ferramentas de otimização preditiva
- Times de TI precisam gerenciar arquiteturas componíveis
Comece programas de treinamento agora. A curva de aprendizado é significativa; se esperar a implementação, pode comprometer prazos.
Planeje novos papéis e responsabilidades. Alguém precisa ser dono da performance dos modelos de IA. Alguém precisa gerir a conformidade de dados de sustentabilidade. Alguém precisa orquestrar fluxos em sistemas componíveis.
Construa frameworks de colaboração multifuncional. Essas tendências derrubam silos tradicionais entre TI, marketing, operações e compliance. Você precisa de processos que viabilizem decisões integradas.
Quanto mais cedo começar e investir em preparação, mais suaves serão as transições. Você evita correrias de implementação e reduz resistência organizacional.
Então vem a questão de ter a base de dados mestra perfeita que facilita todas essas iniciativas. É aí que entra master data management (MDM) — área em que eu e meus colegas da Stibo Systems somos especializados.
Como a Stibo Systems cria as condições certas para aproveitar essas tendências
Entender as tendências é valioso. Ter a infraestrutura tecnológica para executar é o que gera vantagem competitiva.
Na Stibo Systems, construímos capacidades especificamente desenhadas para essa nova era de gestão de informações de produto. Nossa Product Experience Data Cloud (PXDC) é PIM evoluído — várias vezes.
O que torna a PXDC diferente
Plataformas PIM convencionais focam em armazenar e gerenciar dados básicos.
A PXDC transforma informações de produto em experiências ricas e dinâmicas que impulsionam engajamento e crescimento.
A PXDC opera sobre nossa plataforma multidomínio, permitindo gerenciar dados de produto ao lado de informações de clientes, fornecedores e locais, tudo em um sistema unificado.
Em vez de adaptar legados, você obtém uma plataforma completa, feita para IA, arquitetura componível, conformidade regulatória e muito mais.
Automação com IA em todo o ciclo de vida dos dados de produto
Integramos capacidades de IA generativa diretamente nos fluxos centrais de PIM dentro da PXDC.
A validação de qualidade com IA ocorre automaticamente conforme os produtos avançam no sistema, aprendendo padrões e sinalizando anomalias que regras não capturam.
Nossos serviços de Enhanced Content e AI-Generated Content trabalham continuamente em segundo plano, analisando performance por canal e ajustando descrições com base em dados reais de conversão. Tradução e localização acontecem em escala corporativa, sem gargalos manuais.
Arquitetura componível seguindo MACH
A PXDC segue os princípios MACH desde a base:
- API-first: todas as funções acessíveis por interfaces robustas
- Microservices: escale componentes individualmente
- Cloud-native: flexibilidade sem lock-in
Você integra soluções best-of-breed para busca, analytics ou personalização sem customização complexa, por meio de amplas capacidades de syndication e integração.
Conformidade de sustentabilidade e prontidão para DPP integradas
Incorporamos a preparação regulatória ao modelo de dados central da PXDC por meio do serviço Product Sustainability Data.
A plataforma inclui estruturas pré-construídas para rastreamento de sustentabilidade, documentação de composição de materiais e gestão de ciclo de vida.
Ferramentas de cálculo de pegada de carbono ajudam a cumprir exigências, e o sistema mantém trilhas de auditoria e padrões de documentação esperados por órgãos reguladores.
Sincronização em tempo real com sistemas corporativos
A PXDC usa arquitetura orientada a eventos que elimina atrasos de processamento em lote.
A integração com ERP ocorre em tempo real por nossa plataforma multidomínio, então mudanças de estoque se propagam imediatamente a todos os canais via Product Data Syndication.
Incluímos monitoramento e capacidades de rollback dentro da PXDC para garantir confiabilidade quando mudanças causarem problemas.
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Analytics avançado com Digital Shelf Analytics
Nosso serviço de Digital Shelf Analytics conecta qualidade de dados de produto diretamente a métricas de performance de negócio.
Você acompanha como a completude afeta conversões por canal e mede como melhorias de qualidade se traduzem em ganhos de receita.
A PXDC também inclui ferramentas de medição de ROI que transformam qualidade de dados de centro de custo em iniciativa de otimização de receita. Quando você demonstra que melhorar dimensões de produto aumenta conversão em 12%, decisões de investimento ficam bem mais fáceis.
Com todas as tendências abordadas neste post, é seguro dizer que há muito valor em jogo.
Se você é uma grande organização e quer capitalizar essas oportunidades, a PXDC fornece a base perfeita.
Ela remove a complexidade de gerenciar múltiplos fornecedores. Reduz risco de implementação. Acelera time-to-value.
Prepare os dados de produto da sua organização
não apenas para essas tendências, mas para praticamente qualquer tendência que o mundo trouxer.
