No varejo, nos pagamentos e nas grandes empresas de tecnologia, recursos como checkout com IA, comparação automatizada de produtos e ferramentas capazes de realizar compras de forma autônoma estão se tornando cada vez mais importantes para o e-commerce.

O mercado já ultrapassou a fase de apenas discutir o potencial da IA. Agora, começa a administrar a transição para o agentic commerce, no qual agentes de IA participam ativamente da descoberta, comparação e compra de produtos.

Essa mudança influencia diretamente quais produtos aparecem para o consumidor, quais são comparados e, em muitos casos, quais acabam sendo escolhidos, muitas vezes sem que uma pessoa participe de todas as etapas da decisão.

O agentic commerce está alterando a distribuição de poder no varejo, a fidelidade dos consumidores e a própria visibilidade das marcas de uma maneira para a qual muitas empresas ainda não estão preparadas.

Pesquisas recentes do setor mostram que os agentes de IA estão deixando rapidamente a fase experimental para assumir funções práticas no comércio.

O agentic commerce, portanto, já não pode mais ser tratado apenas como um conceito para o futuro. Ele começa a se transformar em uma nova camada de infraestrutura do e-commerce, apoiada inclusive por protocolos como o Universal Commerce Protocol, do Google.

Surge, assim, um novo ambiente de varejo no qual o principal intermediário nem sempre é a loja responsável pela venda.

Em determinados contextos, o verdadeiro intermediário passa a ser a entidade digital que decide se determinado produto será sequer apresentado ao consumidor.

Por que os agentes de IA estão assumindo esse papel

Um dos principais fatores por trás dessa transformação é o amadurecimento da infraestrutura necessária para que agentes de IA funcionem em escala.

Esses sistemas já não estão restritos a interfaces isoladas de chat.

Eles começam a se conectar a informações de estoque em tempo real, preços, logística, pagamentos, identidade e bases de dados de produtos por meio de protocolos padronizados e APIs.

O desenvolvimento de padrões capazes de conectar diferentes plataformas também está permitindo que os agentes deixem de apenas responder perguntas e passem a executar transações.

Ao mesmo tempo, varejistas passaram anos modernizando seus ambientes de cloud, dados e comércio digital.

Essa infraestrutura agora torna possível que agentes não humanos atuem em nome dos consumidores em situações reais de compra.

A mudança também acompanha uma transformação no comportamento do público.

Consumidores esperam processos de compra cada vez mais simples, personalizados e conversacionais.

Nesse cenário, agentes de IA começam a funcionar como uma camada de conexão entre a intenção de compra e a transação propriamente dita.

Já existem sinais concretos dessa mudança de comportamento, como o aumento da intenção de compra dentro de prompts de IA e o crescimento do tráfego enviado por plataformas de IA para sites de varejistas e marcas.

À medida que agentes passam a controlar etapas completas da jornada, da descoberta ao checkout, até mesmo o conceito de fidelidade do cliente começa a mudar.

A lógica tradicional de fidelidade estava fortemente associada à afinidade emocional entre uma pessoa e uma marca.

No agentic commerce, as empresas também precisam conquistar a confiança do algoritmo que participa da escolha.

Historicamente, marcas disputavam atenção e conexão emocional com consumidores humanos.

Agora, precisam também disputar a confiança das máquinas.

A nova economia da descoberta de produtos

Agentes de IA normalmente não apresentam ao consumidor páginas com dezenas de resultados.

Em vez disso, costumam selecionar uma lista muito mais curta, frequentemente com apenas uma, duas ou três opções.

Estimativas indicam que entre 25% e 40% dos consumidores já utilizam ferramentas desse tipo durante suas compras.

Essa dinâmica começa a alterar a economia da descoberta digital.

Ao reduzir extensas listas de resultados a um pequeno conjunto de recomendações, agentes de IA comprimem a jornada tradicional de busca e colocam em xeque parte dos investimentos feitos pelas marcas ao longo dos últimos anos para atrair tráfego para o topo do funil.

Os funis tradicionais foram construídos em torno da geração de cliques, impressões e visitas aos sites.

No agentic commerce, boa parte dessa jornada pode desaparecer.

O agente seleciona as alternativas antes mesmo que o consumidor visite o site de uma empresa.

A descoberta começa, portanto, a depender menos de quem conquista o clique e mais de quem conquista a recomendação.

Isso pode exigir uma mudança significativa nas prioridades de marketing.

Dados estruturados de produtos, sinais de confiança, interoperabilidade e performance depois da compra passam a ganhar importância.

Esses elementos precisam coexistir com o storytelling da marca e dos produtos, tanto nos dados fornecidos às plataformas quanto nos canais digitais próprios.

Durante a última década, muitas organizações otimizaram fortemente suas operações digitais para transações e conversões.

Em alguns casos, fizeram isso em detrimento de narrativas de marca mais ricas e de conteúdos capazes de fornecer contexto.

Esse tipo de informação passa a ter mais valor em um ambiente no qual sistemas de IA precisam interpretar o que diferencia um produto e por que ele pode ser relevante para determinado consumidor.

O custo de ficar fora das recomendações

A pressão competitiva aumenta significativamente em uma economia baseada em listas curtas.

Buscadores e marketplaces tradicionais costumavam apresentar dezenas de opções visíveis ao consumidor.

Agentes de IA podem reduzir essa exposição a um conjunto muito menor de recomendações.

Isso significa que marcas incapazes de oferecer informações que as máquinas consigam interpretar, que não transmitam confiança ou que apresentem problemas operacionais podem se tornar praticamente invisíveis em determinadas jornadas de compra.

Essa perda de visibilidade pode afetar diretamente tráfego, conversão e relevância de marca no longo prazo.

A tendência pode se intensificar à medida que os sistemas de IA se tornam mais personalizados e os consumidores passam a aceitar com maior frequência a primeira recomendação apresentada.

Wearables com IA, interfaces de voz e experiências de comércio integradas ao ambiente cotidiano também tendem a crescer.

Nesses formatos, existe ainda menos espaço e tempo para longas listas de alternativas.

O resultado pode ser um mercado em que poucas marcas concentram uma parcela muito maior das recomendações.

Como tornar uma marca visível para agentes de IA

A baixa qualidade dos dados é um dos maiores obstáculos para que empresas obtenham retorno com essas novas tecnologias.

Para que uma marca seja encontrada por um agente, ela precisa fornecer sinais estruturados e legíveis por máquinas.

Nesse cenário, Agent SEO pode se tornar uma das disciplinas mais importantes do marketing no varejo.

Ao mesmo tempo, o GEO, ou Generative Engine Optimization, ganha uma função cada vez mais estrutural.

Mas esse trabalho vai além da otimização tradicional para mecanismos de busca.

A questão passa a envolver a preparação de toda a operação comercial para que ela possa ser corretamente interpretada por máquinas.

Agentes de IA precisam de dados limpos, estruturados, confiáveis e, cada vez mais, atualizados quase em tempo real para avaliar produtos, comparar alternativas e fazer recomendações.

Quando informações sobre preços, especificações, estoque, prazos de entrega, avaliações ou logística são inconsistentes ou incompletas, a marca corre o risco de ser excluída da camada de recomendação.

A visibilidade futura pode depender menos da otimização de palavras-chave e mais da qualidade dos dados operacionais produzidos por toda a empresa.

Confiança, publicidade e influência também estão mudando

À medida que a descoberta de produtos migra dos anúncios pagos para sistemas baseados em confiança algorítmica, as estratégias de marketing também precisam mudar.

De certa maneira, os fatores utilizados para conquistar a confiança das máquinas são semelhantes aos utilizados para construir confiança com pessoas: consistência, transparência e confiabilidade.

Agentes podem avaliar informações como precisão das descrições dos produtos, confiabilidade das entregas, satisfação dos clientes, experiência de devolução, autenticidade das avaliações, alegações de sustentabilidade e consistência de preços.

Quanto mais sólidos e verificáveis forem esses sinais, maior tende a ser a confiança do agente em recomendar determinada marca repetidamente.

Isso desloca parte da discussão do simples investimento em publicidade para algo mais amplo: a construção de uma verdadeira arquitetura de confiança em toda a empresa.

Cada ponto de contato operacional passa a contribuir para a estratégia de descoberta da marca.

Entre os sinais mais importantes estão aqueles diretamente relacionados ao resultado da experiência do consumidor.

Precisão das informações de estoque, avaliações verificadas, confiabilidade das entregas, transparência nos preços, facilidade de devolução e consistência dos produtos são exemplos relevantes.

Agentes são desenvolvidos para reduzir atritos e diminuir a probabilidade de uma experiência ruim.

Se uma empresa fornece informações corretas e entrega aquilo que promete de forma consistente, o sistema tem mais motivos para confiar nela.

Esses sinais de confiança também não ficam restritos aos canais controlados pela própria marca.

Sistemas de IA analisam continuamente informações provenientes de redes sociais, criadores de conteúdo, avaliações, fóruns e fontes de terceiros.

Por isso, empresas precisam acompanhar e administrar de maneira consistente sua presença em todo o ecossistema digital.

Onde a influência humana continua importante

O crescimento dos agentes de IA também transforma o papel dos influenciadores humanos.

Isso não significa que a influência das pessoas desaparecerá.

Ela está sendo redefinida.

Criadores, comunidades e conteúdos publicados nas redes sociais continuam influenciando preferências e relevância cultural.

A diferença é que agentes de IA passam cada vez mais a interpretar essas informações em nome dos consumidores.

Como consequência, documentação técnica, conteúdos estruturados sobre produtos, avaliações verificadas e atributos legíveis por máquinas se tornam ainda mais importantes.

São esses elementos que os agentes utilizam para entender e recomendar produtos.

No futuro, marcas provavelmente precisarão otimizar sua presença em duas frentes simultaneamente: criar influência emocional para pessoas e oferecer clareza informacional para máquinas.

Confiança de marca em um mundo de compras mediadas por IA

A avaliação de confiança tende a se tornar mais dinâmica e preditiva.

Ela poderá combinar informações sobre performance operacional, percepção dos consumidores e relevância contextual.

A confiança também será decisiva para determinar se a publicidade dentro de experiências com agentes de IA será aceita ou rejeitada.

Inserções patrocinadas poderão coexistir com recomendações, mas apenas enquanto não comprometerem a confiança das pessoas em seus assistentes de IA.

Consumidores podem aceitar recomendações patrocinadas quando acreditam que o sistema continua sendo transparente e está atuando de acordo com seus interesses.

Para isso, marcas e plataformas precisam deixar clara a diferença entre recomendações orgânicas e patrocinadas.

A publicidade também não pode prejudicar a qualidade das recomendações.

Se os usuários começarem a perceber que os agentes priorizam monetização em vez de relevância, a confiança tende a desaparecer rapidamente.

Essa sensibilidade ajuda a explicar por que muitas plataformas de IA ainda são cautelosas ao inserir formatos tradicionais de anúncios diretamente ao lado de prompts e respostas.

Preservar a confiança do usuário e a integridade das recomendações continua sendo essencial para a adoção dessas tecnologias no longo prazo.

Nesse novo cenário, as empresas mais bem posicionadas serão aquelas capazes de equilibrar oportunidades comerciais com transparência, governança e confiança do consumidor.

O poder de mercado não dependerá apenas de quem possui mais verba de mídia ou domina os resultados tradicionais de busca.

Cada vez mais, dependerá também de quais marcas conseguem ser compreendidas, consideradas confiáveis e recomendadas pelos sistemas de IA que começam a participar das decisões de compra.