7-Eleven inaugura sua nona loja autônoma em Taiwan, com checkout por IA e retirada automatizada

Inauguração no campus reforça aposta estratégica

A 7-Eleven abriu sua nona loja de conveniência autônoma em Taiwan, na National Central University, em Taoyuan, marcando uma nova etapa para o varejo de pegar e levar nos campi. A unidade, com 82 metros quadrados, é equipada com tecnologia. Cerca de 140 câmeras no teto e radares ópticos trabalham com inteligência artificial para identificar o que os clientes pegam e cobrar pelos produtos sem leitura de códigos de barras nem filas. A empresa afirma que a experiência leva cerca de 30 segundos, da escolha ao pagamento. A loja também conta com um microminidepósito automatizado para retirada de encomendas, que dimensiona os pacotes e ajusta os espaços de armazenamento por conta própria. É o primeiro do tipo em Taiwan e combina varejo sem contato com uma logística de última milha mais eficiente.

O Uni-President Group opera a 7-Eleven em Taiwan e apresenta a expansão das lojas autônomas como uma forma de se preparar para um mercado de trabalho mais restrito, não como um caminho rápido para o lucro. Taiwan enfrenta o envelhecimento da população e a redução da parcela de pessoas em idade ativa. Varejistas e restaurantes de toda a ilha estão testando a automação para manter os níveis de serviço enquanto fica mais difícil contratar funcionários.

Lo Chih-hsien, presidente do Uni-President Group, tem sido franco sobre a economia das lojas-piloto que funcionam com o mínimo de funcionários no local. Ele descreve a iniciativa como um plano de preparação para a próxima década, não como uma forma de aumentar as margens agora.

Antes de abordar a questão econômica, Lo explicou por que a rede está avançando apesar dos custos iniciais.

As lojas autônomas não dão lucro, mas precisamos implantá-las, não para economizar nos custos de mão de obra, e sim para nos prepararmos para a falta de trabalhadores no setor de serviços.

A escolha de um campus como local da loja está alinhada à abordagem da rede de testar e aprender. Cinco das nove unidades autônomas ficam em universidades, onde é comum encontrar pessoas dispostas a adotar novidades e as compras costumam ser simples. Uma unidade 7-Eleven X-Store foi transferida anteriormente para a National Kaohsiung University of Science and Technology e, segundo a empresa, registrou o triplo do movimento e o dobro das vendas em comparação com lojas de rua próximas. Esse tipo de aumento ajuda durante a fase-piloto, quando os investimentos em hardware e software são altos.

Como a tecnologia funciona sem funcionários

Lojas de conveniência autônomas usam uma combinação de sensores, câmeras e softwares para automatizar tarefas normalmente realizadas por caixas e funcionários responsáveis pelas prateleiras. Os clientes entram, escolhem os produtos e saem, enquanto o sistema associa os itens ao perfil do consumidor e aciona o pagamento. O objetivo é oferecer uma visita rápida e previsível, com o mínimo de atrito. A nova loja de Taoyuan depende de um sistema de visão computacional apoiado por radar óptico, que complementa as imagens das câmeras com dados de profundidade e movimento e ajuda a plataforma a rastrear pessoas e produtos com mais precisão.

Câmeras e radar óptico

Em lojas com visão computacional, as câmeras no teto fazem a maior parte do trabalho. Elas acompanham a interação das mãos com embalagens, copos e refeições prontas. O radar óptico acrescenta informações sobre distância e movimento, úteis quando dois clientes pegam produtos semelhantes ou quando alguém sai brevemente do campo de visão de uma câmera. Em conjunto, esses dados ajudam o modelo a deduzir qual produto saiu de cada prateleira e quem está com ele. Por isso, o sistema pode dispensar a leitura de códigos de barras e ainda assim fechar a conta em cerca de meio minuto. Se o cliente devolver um produto, o modelo atualiza a cesta automaticamente.

Prateleiras inteligentes e sensores

A 7-Eleven também está testando outra abordagem de automação, mais dependente de sensores nas prateleiras e menos de visão computacional. Em uma colaboração anterior com o Industrial Technology Research Institute, a X-Store 7 integrou prateleiras inteligentes, sensores de peso, cortinas de luz infravermelha, confirmação de identidade e posicionamento dos clientes. Um único funcionário remoto podia monitorar os níveis de estoque, validar entradas e acompanhar em tempo real as áreas de maior movimento da loja. Essa abordagem baseada em sensores reduz a necessidade de processamento e pode diminuir o número de câmeras necessárias. Também pode acelerar a implantação em espaços pequenos, onde a instalação da fiação e a calibração são mais simples. A inauguração em Taoyuan mostra que a rede está explorando diferentes conjuntos de tecnologias, combinando sistemas com muitas câmeras em algumas unidades e configurações centradas em sensores em outras.

Equilibrar precisão, velocidade e custo é fundamental para o varejo autônomo. Projetos-piloto iniciais que dependiam de saídas simples com códigos QR ou de RFID básico muitas vezes tinham problemas com leituras não registradas e risco de perdas. Os sistemas mais recentes combinam visão computacional, dados das prateleiras e análise espaço-temporal para aumentar a precisão no reconhecimento de produtos. Pesquisas sobre lojas de conveniência autônomas destacam que praticidade e facilidade de uso estimulam a adoção, enquanto preocupações com privacidade e segurança podem freá-la. Sinalização clara, opções visíveis de suporte e uma área alternativa para pagamento podem ajudar os clientes a experimentar o formato com confiança.

Por que campi e zonas industriais lideram a adoção

Campi universitários são uma escolha natural para lojas sem caixa. Os clientes frequentam esses locais, têm familiaridade com tecnologia e normalmente compram poucos itens por vez, o que simplifica o reconhecimento. O movimento se concentra nos intervalos entre as aulas, então um sistema que conclui as compras em 30 segundos pode reduzir filas e atender mais clientes nos horários de pico sem contratar funcionários. O aumento do movimento e das vendas relatado pela empresa após a transferência de uma X-Store para uma universidade reforça o valor de um público cativo que visita a loja várias vezes por semana.

Parques industriais e regiões com concentração de escritórios também são adequados. A FamilyMart afirmou que está expandindo sua Tech Store 4.0 no Parque Industrial de Yangmei, em Taoyuan, onde a visão computacional e os pagamentos sem contato cobram automaticamente os clientes na saída. Esses locais têm fluxos regulares de pessoas nas trocas de turno e na hora do almoço. Também recebem menos turistas ocasionais, o que facilita ajustar o layout e treinar os modelos com cestas previsíveis. As duas redes indicam que campi, fábricas e zonas de escritórios são os primeiros mercados capazes de sustentar uma operação confiável com poucos funcionários.

As lojas de conveniência em Taiwan já funcionam como pontos de apoio no dia a dia. Vendem refeições e lanches, recebem pagamentos de contas em quiosques, imprimem ingressos e oferecem serviços de envio de encomendas entre lojas. Esse papel cultural ajuda a consolidar novos recursos digitais. A inclusão de um microminidepósito automatizado para retirada de encomendas em uma loja autônoma aproxima o comércio eletrônico da loja de bairro, onde os clientes já estão acostumados a buscar pacotes. Os compartimentos ajustáveis da nova unidade de Taoyuan, desenvolvidos com tecnologia do Industrial Technology Research Institute, se adaptam ao tamanho das encomendas para maximizar a capacidade e reduzir o tempo de retirada.

A escassez de mão de obra em Taiwan transforma o varejo

A redução da força de trabalho está mudando a forma como as empresas de serviços planejam seus investimentos. Restaurantes e pequenos varejistas relatam dificuldades contínuas para contratar. Fornecedores de tecnologia agora oferecem sistemas integrados que reduzem o número de funcionários necessários no atendimento ao público em cada turno. No setor de alimentos e bebidas de Taiwan, por exemplo, estão sendo instalados sistemas de gestão de filas com IA, caixas de autoatendimento e pagamentos unificados para permitir que uma pessoa execute mais tarefas ao mesmo tempo. A mesma tendência aparece no varejo de conveniência, onde é difícil manter a operação 24 horas sem automação à medida que diminui o número de funcionários no turno da noite.

A direção do Uni-President afirma que os formatos autônomos não dão retorno hoje, mas permitem aprender operações que podem se tornar padrão ainda nesta década. O Industrial Technology Research Institute também argumenta que lojas com IA e sensores podem oferecer serviços regulares a moradores de áreas remotas ou com poucos recursos, exigindo menos funcionários. A nova loja no campus reúne esses objetivos a um sistema de encomendas que pode ajudar vendedores de comércio eletrônico da região a atender estudantes e funcionários com mais rapidez.

O que os clientes ganham e quais preocupações persistem

Para os clientes, a proposta é simples. Entrar, pegar o que quiser, sair e receber a cobrança correta. Isso economiza tempo nos intervalos entre as aulas ou nas trocas de turno. Também torna as visitas tarde da noite menos complicadas, quando até filas curtas parecem demoradas. A unidade da National Central University promete concluir o pagamento em cerca de 30 segundos, com o reconhecimento feito pelo sistema de visão computacional e radar. Muitos formatos autônomos também permitem validar a entrada e usar programas de fidelidade com um código no aplicativo da rede, além de aceitar pagamentos com cartão ou carteira digital sem nenhuma etapa extra na porta. O microminidepósito para retirada de encomendas acrescenta outro motivo para visitar a loja: o estudante pode buscar um pacote e comprar uma bebida em uma única parada.

Estudos sobre lojas autônomas em Taiwan sugerem que o modelo de aceitação de tecnologia se aplica a esse caso. A utilidade percebida e a facilidade de uso percebida moldam a atitude em relação aos formatos autônomos, e essas atitudes influenciam a intenção de comprar. A percepção de risco pode reduzir essa intenção. Pesquisadores constataram que os homens relatam pontuações mais altas de utilidade percebida e facilidade de uso, enquanto as mulheres relatam pontuações mais altas de risco percebido. Muitos consumidores ainda preferem dinheiro em espécie, o que significa que os operadores precisam oferecer diferentes formas de pagamento e deixar cada etapa clara. Na prática, isso costuma significar aceitar pagamentos por aproximação, por QR code e com cartões vinculados ao aplicativo, além de disponibilizar comprovantes de forma visível no app após cada visita.

Privacidade e precisão são outras preocupações. Um teto repleto de câmeras e sensores de movimento levanta dúvidas sobre o que é gravado e por quanto tempo os dados são armazenados. Os varejistas podem reduzir esses receios limitando o período de retenção, publicando políticas em linguagem simples e mostrando como a equipe de suporte pode ajudar em caso de erro. O risco técnico está na classificação incorreta em espaços apertados, por exemplo quando duas pessoas pegam produtos semelhantes ao mesmo tempo. Combinar as informações de profundidade do radar óptico com dados das prateleiras reduz esses casos extremos, razão pela qual muitas operações usam vários métodos de detecção. Fornecedores que sobreviveram a ondas anteriores de varejo autônomo apontam falhas em projetos-piloto simples com QR code ou RFID e defendem que os modelos modernos de visão e análise espaço-temporal são mais confiáveis em grande escala.

Concorrência, custos e estratégias de crescimento

As duas maiores redes de Taiwan estão testando diferentes combinações de tecnologia e localização. A 7-Eleven opera projetos-piloto com muitas câmeras, como a loja no campus de Taoyuan, além de unidades que dependem mais de prateleiras inteligentes e sensores de peso. A FamilyMart está se expandindo em parques industriais com um formato baseado em visão computacional que conclui o pagamento quando os clientes saem. As duas redes veem os primeiros resultados em ambientes controlados, frequentados por clientes habituais. O modelo que prioriza sensores pode custar menos para implantar e ser mais fácil de adaptar a espaços pequenos. O modelo que prioriza câmeras pode lidar com uma variedade maior de produtos e gestos sem equipar cada prateleira com sensores. As redes provavelmente manterão as duas opções, ajustando custos e metas de precisão ao tamanho das cestas e ao fluxo de clientes de cada unidade.

A viabilidade do negócio ainda depende do volume e do aprendizado. Hardware, calibração e ajustes de software geram custos iniciais. O treinamento contínuo dos modelos, a manutenção dos equipamentos e o monitoramento remoto acrescentam despesas recorrentes. Líderes do setor afirmam que o retorno vai além das filas no caixa. Prateleiras digitais, entrada por aplicativo e visão computacional produzem um fluxo de dados que pode aprimorar a organização das prateleiras, reduzir a falta de produtos e indicar quais áreas da loja atraem mais atenção. O microminidepósito para encomendas conecta a unidade do campus a uma logística mais ampla, criando um ponto físico para pedidos on-line que pode fortalecer a fidelidade dos clientes. O interesse global pelo varejo automatizado continua, de lojas Amazon Just Walk Out a projetos-piloto baseados em sensores na Ásia e na Europa. Projeções do setor apontam crescimento constante dos formatos de lojas de conveniência autônomas nos próximos anos, à medida que os operadores miram campi, escritórios, hospitais e centros de transporte, onde as visitas são rápidas e há escassez de mão de obra.

Em resumo

• A 7-Eleven abriu sua nona loja autônoma em Taiwan, na National Central University, em Taoyuan
• A unidade de 82 metros quadrados usa cerca de 140 câmeras no teto e radar óptico para reconhecer produtos sem leitura de códigos de barras
• O pagamento leva cerca de 30 segundos e é concluído sem espera em fila
• A loja inclui o primeiro microminidepósito automatizado para retirada de encomendas de Taiwan, com compartimentos ajustáveis ao tamanho dos pacotes
• O presidente do Uni-President Group afirma que o formato é uma resposta de longo prazo à escassez de mão de obra, não uma aposta em lucro no curto prazo
• Cinco das nove lojas autônomas ficam em campi universitários, onde os estudantes adotam novos formatos mais rapidamente
• A FamilyMart está expandindo uma Tech Store 4.0 com visão computacional em um parque industrial e planeja abrir mais unidades de autoatendimento
• Estudos acadêmicos apontam que facilidade de uso e utilidade impulsionam a aceitação, enquanto a percepção de risco e as preocupações com privacidade persistem