Um estudo da consultoria Gartner, realizado em janeiro, aponta que 60% das principais marcas planejam usar agentes de Inteligência Artificial (IA) nas interações com consumidores até 2028. O dado reforça uma mudança de rota nas relações de consumo: softwares passam a intermediar o contato entre clientes e empresas e a ocupar um espaço central no comércio digital.
Até aqui, a disputa pela atenção do consumidor estava concentrada na otimização para mecanismos de busca (SEO), para garantir que sites fossem bem indexados pelos buscadores tradicionais. Agora, surge um novo desafio: adaptar conteúdos para que sejam encontrados, entendidos e recomendados pelos agentes de IA.
“É como se, para todo produto e serviço digital criado daqui em diante, precisássemos pensar em duas interfaces: uma para o usuário final e outra para os agentes de IA”, explica Diogo Cortiz, cientista cognitivo, professor da PUC-SP e integrante do Conselho de Economia Digital e Inovação da FecomercioSP.
Nos buscadores tradicionais, o processo parte de palavras-chave: o usuário digita um termo, o sistema interpreta a intenção e retorna uma lista de links. Já os modelos de linguagem (LLMs) vasculham um volume muito maior de informações, consultam múltiplas páginas, sintetizam o que encontram e entregam uma resposta direta à pergunta feita.
Os agentes de IA vão além: são capazes de planejar e executar tarefas de forma autônoma, encadear ações, utilizar ferramentas externas e perseguir objetivos de longo prazo. É uma evolução em relação aos chatbots tradicionais, geralmente limitados a fluxos pré-programados, uma tarefa por vez, e sempre dependentes de comandos explícitos do usuário.
Segundo Cortiz, nos buscadores clássicos o consumidor já chega com uma ideia de produto e busca mais dados sobre ele ou sobre onde encontrá-lo. Com agentes de IA, a lógica muda: a tecnologia entra como parte ativa da decisão de compra. “A IA passa a ser um interlocutor, que conversa, dá dicas e guia o consumidor para descobrir coisas que ele nem imaginava”, afirmou em reunião do conselho, no dia 3 de julho.
Como os agentes de IA se comportam
Além de apoiar buscas, agentes de IA já começam a realizar compras em nome dos usuários. Um estudo das universidades Columbia e Yale, de dezembro de 2025, analisou como essas ferramentas compram e quais vieses influenciam suas decisões.
A pesquisa, intitulada “O que o seu Agente de IA está Comprando?”, mostrou que produtos marcados pelas plataformas como “mais vendidos” ou “mais selecionados” tiveram um aumento de 340% nas chances de serem escolhidos. Em contrapartida, itens identificados como patrocinados registraram queda de 21% na seleção. Esses padrões indicam um novo cenário, em que as próprias plataformas passam a atuar como árbitras do ecossistema digital.
O estudo também reacende o debate sobre limites e governança da tecnologia: agentes de IA devem atuar apenas mediante consentimento explícito do usuário ou podem ter autonomia ampla para decidir?
No primeiro modelo, seria necessário pedir autorização para cada tipo de ação, o que pode levar à chamada “fadiga de consentimento”, fenômeno semelhante ao dos avisos de cookies, que muitos aceitam sem ler. Já um regime de autonomia total ampliaria os riscos de violações de privacidade, acessos não autorizados e responsabilização difusa em caso de falhas ou abusos.
Como ser encontrado pelos agentes de IA
Dados da Adobe mostram que, na última Black Friday, o tráfego de e-commerce originado em conversas com IA cresceu 805%. Um levantamento da McKinsey & Company indica ainda que 44% dos consumidores já preferem usar IA em vez da busca tradicional, principalmente nas fases de descoberta e consideração da compra.
Com essa mudança de comportamento, empresas passam a se perguntar: o que fazer para ser encontrada e recomendada pelos agentes de IA?
Pesquisas apontam que algumas práticas começam a se consolidar como “Otimização para Mecanismos Generativos” (GEO). Entre elas, estruturar conteúdos em formatos de perguntas e respostas (FAQ) e garantir versões em inglês, já que a maior parte dos LLMs ainda é treinada majoritariamente nesse idioma.
“Pode ser uma pessoa no Brasil pesquisando uma loja de sapatos no interior de São Paulo e, mesmo assim, a IA vai fazer buscas em inglês”, observa Cortiz. “Pegamos as dez pesquisas mais usadas por brasileiros no Google e replicamos em agentes de IA. Eles fizeram 90% das buscas em inglês”, completa. Ele também destaca outro viés recorrente: a predominância de resultados de domínios “.com”.
Agentes desafiam o modelo atual de comércio digital
A adoção de agentes de IA não exige apenas páginas mais bem estruturadas para serem “escolhidas” pela tecnologia. Ela também altera o controle que empresas têm hoje sobre seus negócios, independentemente do porte.
Um dos pontos críticos é a perda do rastreamento da jornada individual. Ao contrário dos usuários humanos, agentes de IA não deixam, na prática, os mesmos rastros que alimentam as ferramentas de analytics. Origem de tráfego, navegação entre páginas, produtos visualizados, itens adicionados ao carrinho e demais etapas deixam de ser capturados da mesma forma.
“Todos esses são dados analíticos fundamentais para a criação de inteligência. Quando um agente assume essa jornada, você perde essas informações, porque não sabe quem é o usuário, e o agente tem um padrão de comportamento totalmente distinto”, ressalta Cortiz.
Outro impacto é a perda de personalização baseada no comportamento do usuário. Sem uma jornada visível, fica muito mais difícil coletar dados comportamentais. A conversão pode até acontecer, mas as razões que levaram a ela se tornam menos claras. A isso se soma a dificuldade de mensurar o tráfego gerado pelos agentes, que muitas vezes não chegam a encaminhar o usuário ao site da empresa, concentrando a experiência na própria interface da IA.
Há ainda pouca transparência sobre as fontes utilizadas pelos agentes. Plataformas diferentes se alimentam de bases distintas de avaliações e recomendações, e nem sempre é possível identificar a origem das informações. Isso complica o trabalho de quem quer expandir a visibilidade de marcas e produtos em ambientes mediados por IA.
Nos modelos atuais de e-commerce, empresas personalizam a experiência com anúncios segmentados e sistemas de recomendação, o que ajuda a elevar o tíquete médio. Esse arsenal perde força quando é um agente de IA que conduz a compra. Esses sistemas tendem a ser indiferentes a gatilhos que funcionam bem com humanos, como senso de urgência, escassez artificial ou apelos emocionais.
Para Cortiz, o conjunto dessas mudanças exige uma revisão mais profunda da estratégia das empresas. “Hoje, a maioria usa IA como ferramenta de produtividade. Esse é só o primeiro passo. Um dos maiores erros de 90% das organizações é enxergar a IA apenas como ferramenta. Ela não é isso. É uma tecnologia que está criando uma infraestrutura que passará a mediar o relacionamento entre marcas, organizações e produtos”, afirma.
O conselheiro destaca que o impacto é tão estrutural que já se discute a necessidade de ampliar o foco dos estudos de economia comportamental. Hoje, a área se concentra nos vieses que influenciam decisões humanas. Em um cenário em que uma fatia significativa das transações comerciais passa a ser executada por agentes de IA, será preciso considerar também o “comportamento agêntico”.
Mesmo treinados com dados, objetivos e vieses diferentes, esses sistemas podem exibir padrões comuns de atuação, que permitam antecipar como vão influenciar decisões de compra e interações de mercado.
Do lado das empresas, permanece o dilema sobre privacidade, consentimento e segurança de marca. Segundo a pesquisa Consumer Survey, da Gartner, realizada entre outubro e novembro de 2025, 78% dos consumidores afirmam que a rotulagem explícita de um produto como sendo de IA é o principal fator de confiança para efetuar uma compra. Isso indica que as marcas terão de ser cada vez mais transparentes sobre como e onde a tecnologia está sendo usada.