Choco automatiza distribuição de alimentos com OpenAI e dobra a produtividade de vendas

A Choco mostrou como agentes de IA deixam de ser ferramentas auxiliares e passam a ser infraestrutura crítica de um negócio real. A plataforma de distribuição de alimentos integrou a API da OpenAI ao processamento de pedidos e, segundo seus próprios dados, agora processa mais de 8,8 milhões de pedidos por ano, reduz a entrada manual em até 50% e permite que as equipes de vendas trabalhem com o dobro de produtividade sem ampliar o quadro.

A Choco atua no mercado de food & beverage distribution e reúne em um só sistema restaurantes, fornecedores e distribuidores. A empresa afirma atender mais de 21 mil distribuidores e 100 mil compradores nos EUA, no Reino Unido, na Europa e nos países do Golfo Pérsico.

Com o crescimento do negócio, o principal problema não eram as interfaces nem o CRM em si, mas o fluxo caótico de pedidos recebidos: eles chegavam por e-mail, SMS, mensagens de voz, fotos de documentos e até bilhetes escritos à mão. Depois, os funcionários convertiam tudo isso manualmente em pedidos estruturados para sistemas ERP, o que travava a escala e criava um risco constante de erros.

Segundo a empresa, a parte mais difícil nem era reconhecer texto ou fala. A camada crítica é o contexto oculto: as correspondências de SKU específicas de cada cliente, as unidades de medida habituais, os padrões de entrega e outros detalhes que normalmente ficam na cabeça dos funcionários do order desk. Por isso a Choco apostou não apenas em automatizar etapas padronizadas, mas em um sistema de inferência capaz de resolver ambiguidades no momento em que o pedido chega. Na prática, trata-se de transferir o conhecimento operacional da memória humana para uma camada de software disponível 24/7 e que não depende de um turno ou de um funcionário específico.

Sobre essa base, a empresa lançou o OrderAgent, um agente para processar entradas multimodais que recebe e-mails, SMS, imagens e documentos e os transforma em pedidos prontos para o ERP. Em seguida veio o VoiceAgent, baseado na Realtime API: ele permite que clientes façam pedidos por telefone com latência inferior a um segundo, inclusive fora do horário comercial.

A Choco diz ter escolhido a OpenAI pela qualidade dos modelos, pela multimodalidade, pelas respostas estruturadas e pela confiabilidade em produção. Tecnicamente, a implantação incluiu speech-to-text, embeddings e function calling, e por cima disso a equipe montou um circuito próprio de avaliação de qualidade: datasets de referência, monitoramento contínuo e testes A/B. É um detalhe importante: em sistemas assim não basta «plugar um LLM»; é preciso medir o tempo todo onde o modelo erra e como a qualidade muda com pedidos reais.

Os resultados parecem menos um experimento e mais uma operação industrial. A Choco afirma que mais de 200 bilhões de tokens passam pela OpenAI em produção, que o recebimento de pedidos funciona 24 horas por dia e que a taxa de erros se mantém baixa, com limites de automação configuráveis. Reduzir a entrada manual em até 50% libera os funcionários do trabalho mecânico e os leva para tarefas de maior valor, enquanto dobrar a produtividade de vendas sem contratar mostra que o efeito vai além dos custos operacionais e chega à eficiência comercial.

O lado de UX também importa: os clientes não precisaram mudar seus hábitos. Eles continuam enviando o pedido da forma que preferem, e quem se adapta é o sistema.

A Choco destaca ainda lições de gestão. A primeira: construir a avaliação de qualidade desde o primeiro dia, mesmo que a equipe tenha só 10–20 exemplos rotulados. A segunda: sistemas de IA precisam de observabilidade própria; logs comuns não bastam se você não vê as entradas do modelo, as saídas e os motivos das falhas. A terceira: o negócio precisa aceitar de antemão a natureza probabilística dos LLMs. Esses sistemas não se comportam como código determinístico, então as expectativas dos usuários, os SLAs e os cenários de escalonamento precisam ser projetados de outra forma.

É um sinal bastante maduro para o mercado: quem vai ganhar não é quem adicionou um chatbot mais rápido, mas quem aprendeu a construir processos de agentes controláveis em torno de dados empresariais complexos.

A principal conclusão do caso Choco é simples: agentes de IA estão se tornando uma nova camada operacional no B2B vertical, onde o valor não vem de uma interface bonita, mas da capacidade de destrinchar um fluxo real e bagunçado de dados e transformá-lo em ação. Se esse modelo escalar para outros segmentos da cadeia de suprimentos, o mercado verá não uma automação pontual, mas a substituição gradual de funções manuais inteiras por sistemas que sabem ouvir, ler, esclarecer o contexto e executar o trabalho por conta própria.