O dado que o iFood não compra
O iFood processa 80 milhões de pedidos por mês só na categoria de lanches. Esse número existe porque a empresa passou anos construindo um modelo proprietário treinado com dados comportamentais de dezenas de milhões de usuários brasileiros: frequência de compra, turno preferido, tipo de culinária, tolerância a preços, fidelidade a restaurantes. O modelo se chama LCM, Large Commerce Model, ele não usa GPT nem Claude, foi construído com dado que só existe aqui no Brasil.
Lucas Montez, que lidera os produtos para o consumidor final no iFood, explicou por que isso importa de um jeito que costuma ficar de fora das apresentações corporativas sobre IA. Quando você treina um modelo com dados brasileiros, você captura coisas que nenhum modelo treinado fora do Brasil vai ver:
“Jerimum” é termo de busca exclusivo do Nordeste.
Mandioca, macaxeira e aipim são o mesmo produto em regiões diferentes.
Pix domina os pagamentos.
Norte prefere pão francês; Sul prefere pizza.
Esses não são detalhes folclóricos: são os sinais que, somados em escala, mudam o que o sistema recomenda para cada usuário.
O argumento de Lucas no iFood Camp foi: IA aprende com dados, dados são comportamento, e se o comportamento é brasileiro, um modelo treinado em comportamento americano ou europeu vai errar. Vai errar na recomendação, no timing, no vocabulário da interface, na priorização dos itens. Parece funcionar no agregado, mas falha nas bordas, no Brasil, as bordas são largas porque o país tem múltiplas realidades demográficas dentro de uma única plataforma.
A personalização que o LCM viabiliza vai além do carrossel de restaurantes na home. O sistema entende que um determinado usuário compra três vezes por semana, sempre no jantar, prefere comida saudável, gosta de variar os restaurantes e costuma usar cupons. Esse perfil microsegmentado informa o que aparece na tela, quando aparece, em que formato, com qual oferta. Lucas citou os ganhos de performance em CRM como um nível que ele disse nunca ter imaginado possível ao longo de toda a carreira, pois ferramentas genéricas não chegam lá porque não sabem quem é aquela pessoa.
O ponto que Lucas desenvolveu com mais cuidado foi a distinção entre o modelo e a interface. Nos últimos três anos, IA virou sinônimo de chat, o ChatGPT popularizou a ideia de que a forma certa de interagir com modelos é digitando numa caixa de texto. Lucas separou os dois: o chat é uma interface entre várias possíveis, e para a maioria dos casos de uso no B2C provavelmente não é a melhor. O usuário final quer pedir o cheeseburguer, a inteligência tem que aparecer sem que ele perceba que é inteligência, embutida na recomendação, no filtro, na busca. Colocar um chat onde antes havia uma interface visual costuma adicionar fricção.
Isso tem uma consequência direta para produto, decisão de compra é visual e rápida. O trabalho de quem constrói o produto é entender em que ponto da jornada cada tipo de inteligência cabe sem a necessidade de pedir licença ao usuário.
Lucas também fez uma observação sobre o custo de construir, o custo de desenvolvimento está caindo e vai continuar caindo e isso muda onde fica o gargalo. Quando construir era caro, o bloqueio estava muitas vezes na execução técnica, e esse bloco vai encolher. O peso se desloca para os outros dois fatores de um produto bem-sucedido: saber se as pessoas realmente querem aquilo e entender se o modelo de negócio sustenta. Ao mesmo tempo, a proliferação de ferramentas de geração está produzindo interfaces parecidas, textos no mesmo tom, produtos construídos com os mesmos modelos a partir dos mesmos prompts. O custo de entrar caiu para todo mundo no mesmo instante.
Dados próprios sobre comportamento local passam a ser um dos poucos ativos que não se compram prontos. Qualquer empresa acessa GPT-4, Claude ou Gemini, mas ninguém acessa os 80 milhões de pedidos mensais de brasileiros que o iFood acumulou. Quem tem o dado tem o modelo, quem tem o modelo tem a personalização que o concorrente não replica comprando uma API.
O que Lucas não respondeu, e provavelmente ninguém responde agora, é por quanto tempo esse fosso aguenta. Modelos fundacionais estão ficando melhores em entender contextos culturais específicos sem precisar de dado proprietário para isso, o LCM é uma vantagem hoje. Daqui a dois anos, talvez ainda seja, mas daqui a cinco, a resposta depende de uma corrida cujo ritmo ninguém controla.
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