Você sabe o que é IA agêntica? A nova disputa do varejo começa aqui

Marcas continuarão disputando a preferência das pessoas, mas também precisarão ser escolhidas por máquinas

A experiência de comprar online sempre funcionou de um jeito específico. Você vinha do Google, clicava no site, navegava, comparava, lia reviews, decidia. A marca criava uma vitrine. Você consumia essa vitrine. A marca importava porque comunicava promessa, qualidade, identidade. O consumidor era o ponto final de todo design: cores, palavras, imagens, histórias.

Em 2026, essa narrativa não desaparece, mas começa a ganhar um novo intermediário. Um sistema que não depende de criatividade para funcionar, que consegue processar dados estruturados mais rapidamente do que uma pessoa navega por um site e que toma decisões de acordo com critérios que você, como consumidor, pode nem estar vendo.

Esse intermediário é um agente de IA. E a pergunta que define o varejo dos próximos anos já não é apenas "como convencer o consumidor". Ela passa a incluir outra:

"como ser escolhido pela máquina à qual o consumidor delegou parte da decisão?"

Essa não é uma substituição do humano. É uma expansão do campo de disputa!

O que é um Agente de IA?

A confusão mais comum é achar que agentes de IA são chatbots mais sofisticados. Não são. A diferença é estrutural.

Um chatbot tradicional é reativo. Você faz uma pergunta, ele responde. O humano mantém a iniciativa da conversa. Um agente de IA pode operar com maior autonomia dentro de objetivos e limites previamente definidos.

Em vez de apenas responder a uma pergunta, ele pode decompor uma tarefa, avaliar alternativas, utilizar ferramentas e executar determinadas ações com menor intervenção humana.

Segundo definições adotadas por consultorias especializadas, agentes de IA são sistemas capazes de operar com autonomia dentro de uma jornada de compra, planejando decisões complexas e executando fluxos com mínima intervenção humana.

Diferentemente de recomendadores tradicionais, que sugerem opções, agentes podem executar transações, negociar termos e adaptar seleções conforme mudanças em tempo real.

Essa capacidade existe em diferentes graus. Nem todo agente identifica necessidades sozinho. Nem todo agente executa ações sem aprovação prévia. Há agentes que demandam validação em etapas críticas, agentes que respeitam limites de gasto estabelecidos e agentes que apenas recomendam, deixando a execução com o consumidor.

A implicação disso é importante. Quando atua como ferramenta de apoio (em busca, recomendação ou análise), a IA informa. Quando passa a intermediar decisões (avaliando, selecionando e potencialmente comprando), controla um ponto crítico da jornada.

A realidade atual

Antes de avançar, é importante ser honesto sobre o estado real da adoção de IA agêntica. Os números podem parecer altos, mas ainda existe uma distância significativa entre a incorporação de agentes às aplicações, a experimentação pelas empresas e sua utilização efetiva em escala.

Segundo projeção publicada pela Gartner em agosto de 2025, até 40% das aplicações empresariais poderão incluir agentes de IA integrados e específicos para determinadas tarefas até o final de 2026, o dado era de menos de 5% em 2025. O número, entretanto, representa uma previsão sobre a evolução das aplicações, não a quantidade de organizações que já operam agentes em produção.

Em pesquisa publicada pela McKinsey em novembro de 2025, 23% dos respondentes afirmaram que suas organizações já estavam escalando algum sistema de IA agêntica em pelo menos uma função empresarial, enquanto outros 39% disseram que haviam começado a experimentar agentes.

Mesmo entre os que avançaram para a escala, a utilização permanecia geralmente concentrada em somente uma ou duas funções.

O mercado, porém, está se movendo rapidamente. Em um cenário de adoção moderada, a McKinsey estima que agentes de IA poderão mediar entre US$ 3 trilhões e US$ 5 trilhões do comércio global de bens de consumo até 2030. A projeção não inclui serviços nem transações B2B e depende da evolução tecnológica, da preparação dos comerciantes, da aceitação dos consumidores e das condições regulatórias.

A dupla camada da decisão

A compreensão do cenário emergente exige abandonar a ideia de substituição e abraçar a ideia de camadas simultâneas.

O consumidor humano ainda existe e ainda importa. Ele entra numa loja, vê um anúncio, sente atração por uma marca. Todas as ferramentas tradicionais de branding e marketing continuam funcionando nesse nível: identidade visual, storytelling, conexão emocional, valor percebido.

Uma pessoa escolhe um produto porque sente que diz algo sobre ela. Porque gosta do design. Porque confia na promessa que a marca faz.

Simultaneamente, sistemas autônomos agora também entram na decisão. Um agente de IA não sente nada disso. O agente lê dados, compara atributos, processa histórico. Avalia reputação operacional. E, de acordo com critérios definidos pelo sistema, pela plataforma ou pelo próprio consumidor, faz uma recomendação ou executa uma ação.

Essas duas camadas operam em paralelo. Uma marca brasileira que vende online agora precisa vencer em ambas. Não é um ou outro. São os dois ao mesmo tempo.

A guerra no nível humano segue sendo sobre percepção, desejo e identidade. A guerra no nível de máquinas é sobre estrutura, dados e confiabilidade.

Essa coexistência é o verdadeiro desafio estratégico, porque as duas camadas exigem investimentos, mentalidades e, muitas vezes, times diferentes dentro de uma mesma organização.

Confiança técnica: o novo critério de visibilidade

Aqui está o conceito que torna tudo isso operacionalizável. Marca continua sendo sobre humanos. Confiança, nesse novo contexto, passa a ser também sobre máquinas.

Confiança humana é subjetiva. Você confia em uma marca porque gosta dela, porque seus amigos gostam, porque você já teve boa experiência. É percepção, emoção, história.

Confiança técnica é diferente. Ela é construída através de evidências estruturadas que agentes conseguem interpretar e processar. Taxa de entrega no prazo. Tempo de resposta a reclamações. Índice de devolução. Clareza de descrição de produtos. Disponibilidade de estoque em tempo real. Conformidade regulatória. Qualidade de dados.

Aqui, "confiança" não descreve um sentimento da máquina, mas a presença de sinais que permitem ao sistema estimar risco, adequação e probabilidade de cumprimento da oferta.

Um agente não confere se você tem uma publicação bonita no Instagram. Ele confere se você entregou o que prometeu, no prazo prometido, e com que frequência conseguiu cumprir essa promessa. Ele avalia se suas avaliações de consumidores anteriores são positivas e verificáveis. Examina se suas APIs estão disponíveis e responsivas. Ele confirma se seus dados estão estruturados de modo que consiga interpretá-los sem ambiguidade.

Isso não quer dizer que a marca desaparece para agentes. Quer dizer que a marca passa a ser um critério entre muitos outros, e frequentemente não é o critério de maior peso quando o agente está otimizando para eficiência.

Digamos que você procura um liquidificador. Você diz ao seu assistente de IA: "Preciso de um liquidificador até amanhã, por até R$ 200". O agente fará uma busca. Encontrará várias opções que cabem nos critérios. Uma das opções será de uma marca premium, com excelente reputação, mas entrega em dois dias.

Outra será de uma marca menos conhecida, mas com histórico consistente de entregas rápidas e avaliações positivas. O agente pode recomendar a segunda, porque ela resolve melhor o problema declarado.

Nesse cenário, a marca premium pode perder a recomendação inicial. Não porque sua reputação deixou de existir, mas porque outra oferta respondeu melhor aos critérios definidos para aquela compra.

Agentes não serão árbitros neutros

Até aqui, seria tentador imaginar o agente como um árbitro neutro, capaz de comparar dados e selecionar objetivamente a melhor oferta. A realidade, porém, é mais complexa.

Os agentes serão construídos e distribuídos por empresas que possuem: acordos comerciais com determinados parceiros; comissões e estruturas de incentivo; ecossistemas fechados ou semi-fechados; limites de acesso a dados; critérios de ranqueamento próprios; interesses de negócio; regras de integração que favorecem uns sobre outros.

Portanto, ser escolhido não dependerá apenas de ter bons dados e cumprir promessas. Também poderá depender de estar integrado ao ecossistema certo, de ter feito acordos comerciais com quem controla a plataforma, de integrar a rede de parceiros preferenciais da plataforma responsável pelo agente.

Isso muda significativamente o jogo estratégico. A nova disputa não será apenas pela melhor operação ou pelos dados mais estruturados. Será também por acesso, integração e presença nos ecossistemas que controlarão a interface com o consumidor.

Uma marca menor, mesmo com uma operação impecável, pode não ser recomendada se não estiver integrada à plataforma responsável por mediar aquela transação. Uma marca grande integrada preferencialmente pode receber recomendação mesmo com operação menos eficiente, dependendo de como a plataforma estrutura seus critérios.

Isso não invalida a importância de confiança técnica e dados estruturados. Apenas adiciona uma camada de realismo: a tecnologia não é neutra, e quem constrói e distribui agentes também não.

O desafio brasileiro

O varejo brasileiro está em uma posição particular nessa transição. Diferentemente de varejistas americanos que vêm ajustando modelos operacionais para IA agêntica há alguns anos, o varejo brasileiro ainda enfrenta desafios fundamentais de infraestrutura.

Segundo o relatório "2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights", produzido pela Precisely em parceria com a Drexel University, apenas 12% dos profissionais entrevistados afirmaram que os dados de suas organizações tinham qualidade e acessibilidade suficientes para uma implementação eficaz de IA.

Embora o levantamento não trate exclusivamente do varejo brasileiro, ele dimensiona um problema estrutural que tende a se tornar ainda mais crítico em empresas com operações extensas, sistemas legados e múltiplas fontes de dados.

Muitas empresas de varejo possuem sistemas construídos em épocas diferentes, com pouca integração entre eles. Histórico de estoque em um sistema, vendas em outro, atendimento em terceiro, logística em um quarto sistema.

Empresas nativas digitais, como o Mercado Livre, tendem a partir de uma arquitetura mais favorável à integração, embora também enfrentem desafios de escala, governança, diferenciação e atualização contínua. Seu principal desafio talvez seja manter diferenciação em um ambiente onde eficiência operacional se torna critério de paridade.

Varejistas com legado de operações físicas extensas precisam resolver um problema estrutural: integrar essas fontes de dados, garantir que informações fluam em tempo real e que agentes externos consigam conversar com essas estruturas.

Dependendo do porte da organização, da fragmentação dos sistemas e da qualidade dos dados, esse processo pode exigir ciclos longos de transformação, muito além de alguns poucos sprints.

Isso não é uma crítica, mas uma realidade operacional. Mas cria uma janela de tempo. Quem começar essa preparação agora estará mais bem posicionado caso o comércio agêntico ganhe escala. Quem aguardar corre o risco de ver concorrentes conquistarem espaço de recomendação enquanto ainda organiza seus dados.

Cinco movimentos para começar agora

Se você trabalha em varejo, a agenda dos próximos 12 meses deveria incluir pelo menos cinco movimentos estruturais. Nenhum deles é novo em si. Todos eles ganham urgência em contexto de IA agêntica.

Diagnóstico de dados. Antes de falar em preparação para agentes, você precisa saber o estado real da sua infraestrutura. Qual informação está estruturada? Qual está presa em sistemas legados? Qual é o tempo de latência entre uma venda e a atualização do estoque? Qual é o tempo de resposta de suas APIs? Essa não é uma conversa para TI sozinha. É uma conversa estratégica porque define o piso do que é operacionalmente possível.

Definição de prioridade. Orçamento é sempre limitado. Vale perguntar em qual ponto da jornada agentes de IA farão diferença maior. Para um varejista, pode ser no ponto de transação (agentes decidindo compra diretamente). Para outro, pode ser em descoberta (agentes recomendando produtos). Prioridades diferentes levam a roadmaps completamente diferentes. Escolher mal aqui significa desperdiçar recursos.

Construção de confiança técnica. Antes de pensar em "como vamos vender através de agentes", pergunta-se "quais métricas técnicas demonstram que nossa marca é confiável para uma máquina recomendar". Taxa de entrega no prazo, tempo de resposta a reclamações, índice de devolução, qualidade de descrição de produto. Cada uma dessas passa a ser um projeto próprio com métricas claras.

Estratégia de integração e distribuição. Mapear quais assistentes, marketplaces, plataformas e protocolos poderão intermediar a relação com o consumidor. Não basta estruturar dados internamente; será necessário definir onde, como e sob quais condições esses dados poderão ser acessados por agentes externos.

Comunicação interna. Você vai precisar alinhar diferentes times em torno dessa estratégia. A área de TI não trabalha isoladamente. Marketing precisa entender por que dados estruturados importam. A área de Operações precisa saber que agora a confiabilidade operacional é diferencial competitivo. Sem narrativa clara interna, os silos continuam.

Nenhuma dessas iniciativas é glamorosa. Nenhuma delas vira post viral sobre "IA disruptiva". Mas elas definem quem lidera quando agentes começam a determinar recomendações em escala.

Delegação versus validação

Um ponto importante é reconhecer que agentes não substituem decisões humanas de forma uniforme. Existem categorias onde delegação acontece de verdade. Existem categorias onde o agente funciona como recomendador que o consumidor valida.

Compras recorrentes de baixo envolvimento tendem à delegação. Reposição de café, papel higiênico, itens de higiene pessoal. O consumidor pode simplesmente dizer "mantenha isso abastecido" e deixar o agente decidir entre marcas e preços. Aqui, confiança técnica é quase tudo. A marca importa menos.

Compras de maior valor ou maior consideração tendem à validação. Um consumidor pode pedir ao agente "encontre um sofá confortável por até R$ 2.000", e o agente retorna opções. Mas a decisão final permanece com o humano. Ele quer ver, comparar, talvez conversar com alguém. Aqui, a marca continua tendo poder de persuasão, mas amplificado ou reduzido pelo endosso técnico do agente.

A fronteira, porém, não será definida apenas pela categoria. Também dependerá de:

familiaridade do consumidor com o tipo de produto; percepção de risco associada à decisão; urgência da compra; confiança que o consumidor deposita no agente; valor financeiro envolvido; consequências potenciais de uma escolha equivocada; interesse pessoal pela categoria.

Uma pessoa pode delegar a reposição de cartuchos de impressora e insistir em escolher pessoalmente a marca de café que consome todos os dias.

O varejo global ainda está descobrindo onde fica essa linha para cada categoria. Provavelmente a linha não é a mesma para todas as categorias, nem a mesma para todos os tipos de consumidor.

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Antônio Netto

Head de Planejamento e Conteúdo na Pullse (Grupo Dreamers).

Mestre em Administração pelo PPGA/UNIFACS, com dissertação sobre TikTok Marketing e estratégias de storytelling em publicações patrocinadas.

Vencedor do Prêmio Amigos do Mercado 2024 – Planejamento Publicitário

Host do podcast Papo Bizz 🎙️

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