O novo imperativo estratégico

O setor de franquias global atravessa uma inflexão rara: enquanto as pressões de custo, inflação e mudança de comportamento do consumidor comprimem margens, uma nova alavanca competitiva emerge com força crescente. A inteligência artificial (IA) deixou de ser um projeto-piloto de tecnologia e passou a figurar no centro das decisões de CEOs, diretores de expansão e diretores de operação das principais redes franqueadoras do mundo.

Para as franqueadoras, o desafio estrutural é único: é preciso equilibrar a rentabilidade da própria operação com a lucratividade dos franqueados, porque royalties saudáveis nascem de unidades saudáveis. Qualquer avanço que eleve as margens da rede, melhore a precificação ao consumidor final e aumente o faturamento base sobre o qual os royalties incidem representa um ganho composto, que se amplifica a cada unidade inaugurada.

Este artigo apresenta os principais vetores de aplicação da IA para redes de franquias que buscam otimizar preços de venda, melhorar margens de lucratividade e maximizar o volume de royalties obtidos, com base em evidências de fontes internacionais e brasileiras de referência.

Acompanhe os tópicos que iremos explorar no texto:

– O cenário: um setor em expansão sob pressão

– IA na precificação dinâmica: do estático ao adaptativo

– Otimização de margens: a IA como guardião da lucratividade

– Royalties inteligentes: a IA como alavanca da base de cálculo

– Casos de sucesso: evidências do mundo real

– O contexto brasileiro: adoção crescente, janela estratégica aberta

– Perspectivas para o futuro: a IA como infraestrutura da rede

– Conclusão: a janela de liderança se estreita

Boa leitura!

No novo ciclo do franchising, quem dominar a inteligência artificial terá vantagem competitiva: preços otimizados, margens sustentáveis e royalties estratégicos.

1. O cenário: um setor em expansão sob pressão

O franchising brasileiro ultrapassou pela primeira vez a barreira histórica dos R$ 300 bilhões em faturamento, confirmando a projeção feita em 2024, conforme dados mais recentes divulgados pela Associação Brasileira de Franchising (ABF) sobre o desempenho do setor.

Veja o quadro da evolução do franchising no Brasil nos últimos anos e a projeção para 2026:

*projeções da ABF **municípios com população entre 100 mil e 500 mil habitantes

Os principais destaques do cenário brasileiro

2025: O setor ultrapassou pela primeira vez a barreira histórica dos R$ 300 bilhões em faturamento, confirmando a projeção feita em 2024.
Unidades: Houve crescimento de cerca de 5% no número de operações, com maior penetração em cidades médias e interior.
Redes: O número de marcas franqueadoras também aumentou, refletindo a diversificação de formatos (microfranquias, franquias digitais e modelos híbridos).
2026: A ABF projeta expansão sustentada, com foco em segmentos como alimentação saudável, educação, saúde, bem-estar e serviços digitais.

Esses dados mostram que o franchising continua sendo um dos motores mais dinâmicos da economia brasileira, crescendo acima do PIB e ampliando sua capilaridade territorial.

Apesar dos resultados expressivos, 42% das franquias do segmento de alimentação reportaram redução de margens em 2024, segundo a própria ABF, pressionadas pelo aumento no custo de matérias-primas e pelo repasse limitado ao consumidor final. Essa é uma das grandes contradições do setor: crescimento de volume convivendo com estreitamento de margens.

O cenário norte-americano, referência para o franchising mundial, reflete dinâmica semelhante. Segundo o Restaurant Dive (ago/2025), grandes redes como McDonald’s, Yum! Brands e Chipotle investem agressivamente em IA como resposta a um início de 2025 financeiramente desafiador, com queda de tráfego e pressão de custos em toda a indústria de alimentação rápida.

O paradoxo do franchising atual: crescimento de rede com compressão de margens. A IA surge como o principal vetor de reversão dessa equação, atuando simultaneamente na inteligência de preços, na redução de desperdícios e na personalização da receita.

2. IA na precificação dinâmica: do estático ao adaptativo

A precificação estática – aquela em que o preço ao consumidor final é revisto apenas em datas pré-definidas, muitas vezes com base em planilhas e percepção de mercado, é o modelo dominante na maior parte das redes de franquias no Brasil e no mundo. Ela é, também, uma das principais fontes de perda de receita e de competitividade.

A precificação dinâmica com IA representa uma ruptura com esse paradigma. Sistemas de machine learning analisam simultaneamente variáveis como: histórico de vendas por unidade, comportamento do consumidor local, sazonalidade, preços praticados por concorrentes, custo de insumos em tempo real e elasticidade de demanda por produto. O resultado é uma recomendação contínua de preços que maximiza margem sem sacrificar volume.

O Boston Consulting Group (BCG) documenta que empresas que adotam precificação orientada por IA obtêm entre 3% e 5% de incremento nas vendas por categoria e melhoria de 300 pontos-base (equivalente a 3 pontos percentuais) nas margens.

Em uma rede de franquias com faturamento relevante, esse diferencial se traduz em dezenas ou centenas de milhões de reais adicionais ao longo de um ciclo operacional.

A McKinsey estima potencial de 5% a 15% de incremento de receita e 20% a 40% de economia de tempo operacional com a adoção de soluções de IA generativa em estratégias de distribuição e precificação. Isso reforça o caráter estrutural, e não marginal, do ganho esperado.

2.1 Precificação por cluster e hiperpersonalização

A IA vai além da precificação dinâmica agregada: ela permite a criação de estratégias de preço por grupos de clientes, segmentos de comportamento e perfis de consumo. O McDonald’s é o caso mais emblemático dessa transição no setor de franquias. Em 2024, a empresa anunciou que utilizaria machine learning em larga escala para analisar dados de seus clientes de fidelidade e avançar para um modelo de precificação personalizada.

“À medida que continuamos a aprender mais sobre nossos clientes de fidelidade, coletando dados sobre como eles nos visitam e o que compram, aproveitaremos o machine learning em escala e nos tornaremos ainda mais inteligentes em nossa metodologia de precificação. Isso nos permitirá personalizar com ainda mais precisão, olhando para milhares de coortes de clientes, quando antes tínhamos menos de 10.”

O dado é revelador para qualquer franqueadora: o McDonald’s saiu de menos de 10 segmentos de cliente para milhares de grupos de precificação. Clientes do programa de fidelidade visitam os restaurantes 15% mais frequentemente e gastam quase o dobro em comparação a não-membros e esses dados alimentam um ciclo de personalização crescente de preços e ofertas.

3. Otimização de margens: a IA como guardião da lucratividade

A otimização de margens em uma rede de franquias opera em múltiplas camadas simultaneamente: preço de venda, custo de mercadorias, gestão de estoque, previsão de demanda e eficiência operacional. A IA atua em todas essas frentes de forma coordenada.

3.1 Gestão de custos e transparência de insumos

O BCG, em publicação de junho de 2024 sobre transparência de custos no varejo, demonstra que a IA generativa oferece visibilidade inédita sobre o custo real de produtos, rastreando movimentos de commodities em tempo real e permitindo que empresas renegociem contratos com fornecedores com base em dados precisos.

Para franqueadoras que centralizam compras ou definem tabelas de preço de insumos para toda a rede, isso representa uma vantagem competitiva de primeira ordem.

O caso Walmart ilustra o potencial: ao adotar IA em negociações com fornecedores, a empresa obteve redução de 1,5% nos custos de contratos e corte de 20% nos custos unitários da cadeia de abastecimento por meio de automação.

3.2 Previsão de demanda e gestão de estoque

Um dos maiores destruidores de margem em redes de franquias de alimentação, varejo e serviços é o desequilíbrio entre demanda real e estoque disponível, seja pelo excesso (que gera descarte e capital imobilizado) ou pela falta (que gera perda de venda). Algoritmos de IA de previsão de demanda analisam padrões históricos de vendas, sazonalidade, eventos locais, condições climáticas e tendências de consumo para recomendar o nível de estoque ideal por unidade.

Redes do setor de alimentação rápida que adotaram IA em gestão de demanda relatam redução de desperdício alimentar de até 15%. Em termos financeiros, isso representa recuperação direta de margem operacional. Para redes com margens líquidas entre 6% e 9%, faixa típica do setor de QSR (quick-service restaurant), uma redução de 1 a 2 pontos percentuais no desperdício pode representar aumento de 15% a 25% no lucro líquido das unidades.

3.3 Redução de vazamento de margem

A IA também atua na identificação e eliminação do chamado vazamento de margem: perdas invisíveis que ocorrem por meio de descontos excessivos, promoções mal calibradas e precificação inconsistente entre unidades da mesma rede. Ferramentas de analytics preditivo identificam padrões de desconto abusivo por unidade, horário e produto, permitindo intervenção cirúrgica da franqueadora sem interferir na autonomia operacional dos franqueados.

4. Royalties inteligentes: a IA como alavanca da base de cálculo

Para a franqueadora, a equação dos royalties é direta: quanto maior o faturamento do franqueado, maior a base sobre a qual o percentual de royalty incide. O que a IA muda estruturalmente é a capacidade de elevar esse faturamento de forma sistemática, previsível e escalável não como um esforço pontual de consultoria de campo, mas como uma infraestrutura digital permanente.

Considerando que royalties no setor de alimentação rápida variam entre 4% e 8% do faturamento bruto e que redes de varejo e serviços profissionais chegam a 8%-12%, um aumento de 10% no faturamento das unidades se traduz em crescimento equivalente de 10% na receita total de royalties da franqueadora sem abrir uma única unidade adicional.

4.1 Personalização como motor de receita

A Yum! Brands – controladora de Taco Bell, KFC e Pizza Hut, é um dos casos mais representativos de como a IA pode ser usada para elevar o faturamento das unidades franqueadas e, por consequência, a receita de royalties da franqueadora. A empresa reportou crescimento de 15% nas vendas digitais em 2024, com o canal digital representando mais de 50% do mix de vendas total, impulsionado pela plataforma proprietária Byte by Yum – um SaaS interno que unifica operações digitais e personalização em toda a rede.

“Esperamos escalar a personalização orientada por IA em todas as marcas e canais digitais, criando interações mais relevantes e envolventes com os consumidores.”

No quarto trimestre de 2024, as vendas globais do grupo cresceram 8% ano a ano: KFC +6%, Taco Bell +14% e Pizza Hut +3%. O crescimento do Taco Bell, a marca com maior penetração digital e investimento em personalização por IA não é coincidência. É o reflexo direto de um modelo de precificação e oferta orientado por dados que o Byte by Yum viabiliza.

4.2 Expansão inteligente e qualificada

A IA também impacta os royalties de forma indireta, ao qualificar a expansão da rede: modelos preditivos identificam as localizações com maior potencial de faturamento, reduzem a taxa de mortalidade de unidades e aumentam a proporção de franqueados multiunidades, cujo faturamento agregado tende a ser proporcionalmente maior. Redes com expansão mais qualificada têm base de royalties mais sólida e menor risco de perda de receita por fechamento de unidades.

5. Casos de sucesso: evidências do mundo real

Nas estratégias empresariais, nada é tão convincente quanto os resultados concretos. Mais do que teorias ou projeções, os casos de sucesso oferecem evidências de como ideias bem estruturadas podem transformar negócios e abrir novos caminhos. Ao analisar experiências reais, é possível compreender não apenas os fatores que levaram ao êxito, mas também os desafios enfrentados e as soluções que fizeram a diferença.

Esses exemplos funcionam como inspiração e guia, mostrando que cada caso de sucesso não é fruto do acaso, mas da combinação entre visão, execução e adequação ao contexto.

5.1 McDonald’s e a aquisição da Dynamic Yield

Em 2019, a McDonald’s adquiriu a startup israelense Dynamic Yield por aproximadamente US$ 300 milhões no que foi então a maior aquisição tecnológica da história da empresa. A Dynamic Yield fornecia tecnologia de personalização e precificação dinâmica de menus digitais, ajustando automaticamente as sugestões de produto com base em variáveis como horário do dia, clima, itens populares na região e histórico de pedidos. A aquisição foi parte do plano Velocity Growth Plan, centrado em digital, entrega e experiência do cliente.

Em 2023, a McDonald’s deu outro passo decisivo ao firmar parceria estratégica com o Google Cloud para implementar IA generativa em suas operações globais e conectar suas 43.000 unidades a uma plataforma unificada de dados. As projeções publicadas em 2025 apontam para redução de 15% no desperdício alimentar, economia de US$ 35 milhões por ano em manutenção preditiva de equipamentos e US$ 1,2 bilhão em receita adicional de upsell digital até 2027.

5.2 Yum! Brands e o ecossistema byte by Yum

A Yum! Brands dobrou seus investimentos em tecnologia e passou a implementar IA generativa em KFC, Taco Bell e Pizza Hut com foco em personalização e otimização de pedidos. Em 2025, a empresa anunciou colaboração com a NVIDIA para implementar IA em 500 restaurantes simultaneamente. O resultado mais visível está no Taco Bell, que alcançou crescimento de 14% nas vendas globais no quarto trimestre de 2024, desempenho que a própria companhia atribui, em parte, ao aprofundamento da personalização digital.

5.3 Boticário e a recomendação personalizada no Brasil

No cenário brasileiro, o Grupo Boticário, uma das maiores redes de franquias de beleza do país, implementou sistema de recomendação personalizada via aplicativo com recursos de IA. O resultado reportado pela própria empresa foi um aumento de 18% no ticket médio de compras dos clientes que utilizam o canal digital. Trata-se de um caso exemplar de como a IA pode elevar o faturamento por transação sem necessariamente aumentar o volume de tráfego, o que tem impacto direto e imediato na base de royalties da franqueadora.

5.4 Gula Burger e a automação de pedidos via WhatsApp

A rede Gula Burger, exibida no estande do Sebrae na ABF Franchising Expo 2024, implementou um sistema de atendimento humanizado por IA via WhatsApp. Segundo relato do próprio CEO da rede, a marca perdia negócios pelo tempo de espera no processo de pedidos. Após a implementação da IA, a Gula Burger registrou crescimento de 30% no volume de pedidos, com entregas realizadas em até 30 minutos nos dias de pico. O caso evidencia que a IA não precisa ser um projeto de grande porte para gerar impacto relevante em faturamento e também em royalties.

6. O contexto brasileiro: adoção crescente, janela estratégica aberta

A pesquisa sobre uso de IA pelas redes de franquias realizada pela ABF em 2025 revela que chatbots e assistentes virtuais são as aplicações mais comuns, seguidos de ferramentas de IA generativa para produção de conteúdo. Os principais ganhos reportados pelas redes participantes foram aumento de produtividade (73% dos respondentes) e automação de tarefas repetitivas (63%).

O dado é animador, mas também revela uma oportunidade estratégica: a maioria das redes ainda usa IA predominantemente para eficiência operacional e comunicação e não para otimização de preços e margens. A fronteira competitiva mais valiosa – a IA aplicada à inteligência comercial e financeira da rede, permanece amplamente inexplorada no franchising brasileiro.

“A transformação não é sobre tecnologia por si só, mas sobre eficiência, melhor uso de dados, decisões mais rápidas e experiências mais relevantes – tudo isso com um objetivo muito claro: aumentar a rentabilidade das operações e a sustentabilidade das redes.”

Tom Moreira Leite, presidente da ABF, reforça o diagnóstico ao apontar que o franchising entra em um novo ciclo, marcado por crescimento mais qualificado e foco consistente em eficiência e rentabilidade e não mais apenas em velocidade de abertura de unidades. Para as franqueadoras que compreenderem esse movimento antes dos concorrentes, a janela estratégica é hoje.

68% das redes de franquias de educação no Brasil ampliaram investimentos em tecnologia no último ano, segundo diagnóstico setorial da ABF (2025). Franquias que integram IA, automação e práticas de dados crescem até 45% mais rápido do que concorrentes que mantêm modelos tradicionais, um diferencial que começa a ditar a seleção natural entre redes competitivas e redes em declínio.

7. Perspectivas para o futuro: a IA como infraestrutura da rede

O horizonte de evolução da IA no franchising pode ser organizado em cinco estágios de maturidade progressiva, segundo análise do Grupo Bittencourt, publicada em fevereiro de 2026, com base em visita técnica à delegação da ABF na Convenção Internacional da IFA (International Franchise Association):

No primeiro estágio, a IA atua como base de conhecimento conversacional da rede, respondendo dúvidas operacionais de franqueados, organizando documentação e padronizando o acesso à informação. No segundo estágio, torna-se motor de geração de conteúdo e comunicação. No terceiro, assume funções analíticas e de apoio à decisão estratégica. No quarto, passa a operar de forma autônoma em processos como expansão e qualificação de leads. No quinto e mais avançado estágio, a IA torna-se a própria infraestrutura de gestão da rede, integrando dados de todas as unidades, mercado e consumidores para tomar ou recomendar decisões em tempo real.

7.1 IA agêntica: o próximo salto

O BCG, em relatório de setembro de 2025, projeta que a IA agêntica, sistemas que aprendem, raciocinam e agem de forma autônoma em processos complexos e multietapas, já representa 17% do valor total gerado por IA nas empresas e deve alcançar 29% até 2028. Empresas classificadas como “future-built” em adoção de IA alcançam 1,7x mais crescimento de receita, 3,6x mais retorno total ao acionista (TSR) e 1,6x mais margem EBIT do que concorrentes atrasadas na jornada.

Para o franchising, o impacto da IA agêntica será especialmente relevante na gestão de portfólio de unidades: agentes autônomos poderão monitorar o desempenho de cada franqueado em tempo real, identificar unidades em risco de queda de faturamento antes que isso se torne um problema de royalties, sugerir intervenções personalizadas e acompanhar a execução. Tudo sem a necessidade de um consultor de campo para cada ocorrência.

7.2 Precificação dinâmica em escala nacional

A evolução mais transformadora para redes de franquias nos próximos três a cinco anos será a implementação de motores de precificação dinâmica em escala de rede e não apenas por unidade. Isso significa que uma franqueadora poderá, por exemplo, recomendar preços diferentes para o mesmo produto em uma unidade em São Paulo capital e em uma unidade em cidade média do interior, com base em elasticidade local, competição e perfil de consumidor. Tudo isso dentro de bandas de preço que preservam a identidade de marca e a percepção de valor da rede.

O investimento médio mensal de empresas em soluções de IA deve crescer 36% em 2025, atingindo US$ 85.521 mensais, segundo pesquisa da CloudZero publicada em 2025. A proporção de organizações investindo mais de US$ 100.000 mensais dobrou, de 20% em 2024 para 45% em 2025. Um claro sinal de que o uso de IA passou de exploratório para estrutural nas empresas de alto desempenho.

7.3 Royalties baseados em performance digital

No médio prazo, a IA também abre caminho para modelos de royalties mais sofisticados. Algumas redes internacionais já exploram estruturas em que a franqueadora compartilha da inteligência gerada pelos dados consolidados de toda a rede, criando valor proprietário que pode ser monetizado de diferentes formas: royalties variáveis vinculados a métricas de performance digital, acesso a ferramentas de IA proprietárias como serviço, ou modelos de revenue sharing em vendas digitais centralizadas.

8. Conclusão: a janela de liderança se estreita

A inteligência artificial não é mais uma vantagem opcional para redes de franquias que buscam crescer com rentabilidade. É, cada vez mais, condição de competitividade no médio prazo e de sobrevivência estratégica no longo prazo.

Para CEOs e diretores de redes franqueadoras, o horizonte de ação é claro: a janela entre líderes e seguidores na adoção de IA se estreita a cada trimestre. Empresas classificadas como líderes em IA pelo BCG já geram o dobro de crescimento de receita e 40% mais economia de custos do que seus concorrentes mais lentos.

O momento não exige perfeição no ponto de partida. Exige intenção estratégica clara, priorização correta dos casos de uso com foco nos que impactam diretamente preço, margem e velocidade de aprendizado organizacional. Redes que iniciam hoje a jornada de IA em precificação e gestão de margens estarão colhendo frutos sistêmicos enquanto concorrentes ainda discutem o ponto de partida.

A IA não substitui a liderança das franqueadoras. Ela amplifica as decisões certas e penaliza cada vez mais as erradas. A questão não é se sua rede adotará IA para otimizar preços e margens, mas quando. E se ainda haverá tempo para liderar quando essa decisão for tomada.

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