Júlia Beatricce Achutti Duso
Durante muito tempo, comprar online significou fazer o trabalho de: procurar, comparar, abrir abas, ler avaliações, conferir preços, escolher, preencher dados e finalizar a compra. A tecnologia foi tornando cada uma dessas etapas mais rápida, mas a decisão continuava sendo nossa. Agora, estamos vendo essa lógica começar a mudar.
Ferramentas como o ChatGPT, Gemini e outros agentes estão deixando de ser apenas ferramentas de conversa e se aproximando do território comercial. Em vez de procurar por um produto específico, podemos descrever o que precisamos e deixar que a IA pesquise, filtre, compare, recomende e, cada vez mais, execute a compra. É uma mudança importante porque mexe com etapas que pareciam indissociáveis do consumo.
Ao terceirizar o processo de pesquisa para algoritmos que cruzam históricos, vídeos e chats, encurtamos o caminho entre desejo e compra de forma artificial. A cada resposta pronta dada por um chatbot, perde-se o espaço para a descoberta acidental e diluem-se as resenhas orgânicas da comunidade. Isso alimenta a dúvida sobre quais critérios o algoritmo usou para nos sugerir determinado produto em detrimento de outros.
Isso acontece em um momento em que o consumidor já vive uma relação um tanto desgastante com o excesso de oferta. Como descreve Rachel Sugar, no The Atlantic, estamos presos a um estado de “little bit shopping”: uma exposição contínua a oportunidades de compra, em pequenas doses e quase involuntária, espalhada por redes sociais, e-mail, mensagens e praticamente qualquer superfície digital.
A IA conversacional nos vendeu a ideia de um assistente neutro e ultrapersonalizado, que economiza nosso tempo e elimina os atritos das buscas tradicionais. Mas esse novo modelo de negócios cobra a conta e rompe de vez a ilusão de um diálogo isento.
As movimentações recentes das Big Techs ilustram a dimensão dessa reviravolta. O Google estendeu sua IA agêntica, impulsionada por modelos como o Gemini 3.5 Flash, para todo o seu ecossistema. A OpenAI prepara o terreno para a chegada definitiva do ChatGPT Ads ao mercado brasileiro, com o objetivo de fechar o ano com 40% de sua receita vinda de anúncios exibidos direto no chat.
O agente de IA processa o texto em segundos, cruza com o seu histórico de buscas, analisa os vídeos que você assistiu e entrega o link de checkout pronto. Você não navegou por nenhuma vitrine, não abriu abas e nem comparou opções. A compra aconteceu no meio de uma conversa, quase sem você perceber.
Esse tema fala de um modelo que reescreve as regras de influência e intermediação do mercado. Mas se o marketing sempre tentou influenciar nossas escolhas, por que a mediação por IA provoca um estranhamento tão mais agudo agora?
Segundo o Global Digital Shopping Index 2026, da PYMNTS em parceria com a Visa, 53% dos consumidores brasileiros que compram online utilizaram IA em sua compra mais recente. E, entre os brasileiros que já usam IA no processo de compra, 88% dizem que compartilhariam seus dados de pagamento com um agente.
Essas são ferramentas que prometem economizar nosso tempo, condensar resenhas e eliminar a jornada linear dos e-commerces tradicionais. O ato de comprar pode virar um papo direto com um assistente virtual. Só que, na prática, algo diferente vem se desenhando: quanto mais a inteligência artificial assume o papel de agente de decisão, mais borrada fica a fronteira entre uma boa recomendação e o direcionamento patrocinado.
O agente aparece, então, como uma resposta bastante conveniente para um problema que o próprio ambiente digital ajudou a criar.
Para as marcas, a mudança é maior do que adaptar o e-commerce para conversar com IA.
Durante anos, boa parte da estratégia digital foi construída em torno de uma premissa: precisamos conquistar a atenção do consumidor. Investiu-se em mídia para aparecer, SEO para ser encontrado, conteúdo para gerar desejo, UX para facilitar a navegação e campanhas para conduzir a conversão.
Mas agora, o consumo agêntico pode retirar o consumidor de boa parte dessa equação. Ele pode nunca chegar ao site da marca. Pode não navegar pelo catálogo. Pode não ver a campanha. Pode não comparar dez produtos. Pode simplesmente dizer ao seu agente o que procura e receber uma seleção pronta.
Não basta mais a marca ser encontrada pelo consumidor, será preciso ser compreendido pela IA que está entre a marca e o consumidor.
Produto, preço, estoque, avaliações, especificações, política de troca e atributos precisam estar organizados de uma forma que as IAs consigam interpretar. No Brasil, apenas 15% dos varejistas têm dados estruturados de produto que podem ser lidos por ferramentas de IA, segundo a pesquisa da PYMNTS. É aqui que uma discussão aparentemente técnica se torna uma discussão de marca.
Porque quando o consumidor não está mais escolhendo diretamente entre os produtos, quem decide quais são os critérios da escolha?
Quais atributos a IA considera relevantes? Quais avaliações ela prioriza? O que faz uma marca aparecer antes de outra? Isso pode criar uma nova disputa por relevância. Não necessariamente pela atenção do consumidor, mas pela confiança do agente.
Agora, se o consumidor pode delegar a compra para seus agentes, como construir uma marca que continue sendo escolhida mesmo quando não é mais ela quem conversa diretamente com o consumidor?
Em vez de transformar as caixas de diálogo em barras de anúncios, podemos desenhar jornadas que devolvam o protagonismo ao indivíduo. A inteligência artificial pode encurtar caminhos e remover fricções, mas a construção de confiança, lealdade e desejo continuará dependendo do produto e da relevância da experiência.
Até a próxima mordida
