Um dos destaques da NRF 2026 como aplicação prática da tecnologia no varejo foi a ascensão do modelo conhecido como agentic commerce. Mais do que uma nova interface de compra, esse conceito representa uma mudança estrutural na forma como consumidores se relacionam com marcas, plataformas e canais de venda.
Baseado em agentes inteligentes capazes de operar de forma autônoma dentro de parâmetros definidos pelo usuário, o agentic commerce parte de um diagnóstico claro: o consumidor não busca apenas informação, mas alívio cognitivo. Em um cenário de excesso de opções, estímulos e comparações, cresce a expectativa de que a Inteligência Artificial organize possibilidades, reduza ruído e apoie decisões de maneira ativa.
Na prática, a IA deixa de ser apenas ferramenta de busca ou motor de recomendação para assumir um papel mais decisório ao longo da jornada. Esses agentes passam a interpretar intenções, considerar histórico de preferências, limites de preço, critérios logísticos e regras pré-estabelecidas para avançar sozinhos por etapas como seleção de produtos, comparação de alternativas e, em alguns casos, até a conclusão da transação. O ganho não está só em velocidade, mas em menos atrito e numa experiência mais simples.
Os painéis da NRF mostraram que esse modelo desloca o eixo competitivo do varejo. Em um ambiente mediado por agentes inteligentes, visibilidade e volume de comunicação perdem peso em relação à qualidade dos dados e ao nível de confiança construído pela marca. Não basta ser encontrado; é preciso ser compreendido e recomendado por sistemas que operam com base em critérios objetivos e históricos de comportamento.
Para que a IA atue, de fato, como assistente de compras, são necessários dois fatores do lado do consumidor: abertura e repertório digital. Não basta estar disposto a delegar decisões; é preciso saber definir parâmetros, supervisionar escolhas e intervir quando necessário. O agentic commerce não elimina o papel humano, apenas o reposiciona, colocando o consumidor como orquestrador do processo.
Por isso, a adoção desse modelo avança mais rápido entre públicos como a Geração Z. Debates na feira mostraram que jovens consumidores já usam IA para organizar opções, avaliar marcas e acelerar decisões, especialmente em categorias com grande volume de escolhas.
Para o varejista que se pergunta como aumentar as chances de ser recomendado por um agente inteligente, o ponto central é mudar a lógica da disputa pela atenção para a disputa pela confiança algorítmica. Em um cenário em que a decisão de compra passa a ser mediada por sistemas de IA, não basta ser visto; é preciso ser compreendido, validado e priorizado por modelos que operam a partir de critérios objetivos, históricos e contextuais.
Até pouco tempo atrás, estar bem posicionado nos resultados de busca significava, basicamente, conquistar cliques. Por isso, o foco do marketing estava em conteúdos guiados por SEO, voltados à otimização para palavras-chave e volume de tráfego, com o objetivo de aparecer nas primeiras páginas dos buscadores tradicionais, atrair atenção humana e conduzir o consumidor ao longo da jornada.
Esse modelo perde centralidade à medida que a busca tradicional cede espaço a experiências mediadas por IA generativa. Nesse novo contexto, o SEO dá lugar ao GEO (Generative Engine Optimization), lógica em que relevância não é medida pela posição em uma lista de links, mas pela capacidade da marca de ser incorporada, citada ou recomendada dentro de uma resposta gerada por sistemas inteligentes. A mudança é profunda: enquanto o SEO disputa cliques, o GEO disputa credibilidade semântica e clareza de proposta de valor.
Essa transição exige uma atuação mais complexa de marcas e varejistas. Não se trata apenas de produzir mais conteúdo, mas de estruturar informações de forma compreensível para máquinas, alinhar discurso e operação, garantir dados confiáveis e demonstrar, com consistência, como produtos e serviços resolvem problemas concretos. Em um ambiente de agentic commerce, a marca não é escolhida porque “grita mais alto”, mas porque se mostra mais confiável nos critérios definidos pelo agente.
O fio condutor dessa nova lógica é uma abordagem orientada a serviço. Marcas e varejistas dispostos a ajudar o consumidor a resolver problemas antes mesmo do início explícito do ciclo de vendas tendem a ganhar relevância nesse ecossistema. Ao oferecer clareza, orientação e utilidade real — e não apenas estímulos promocionais — essas empresas aumentam a chance de serem selecionadas por agentes inteligentes que priorizam eficiência, contexto e confiança.
No atendimento, “agente de IA” não é apenas um nome gourmet para chatbot
Com a ascensão da chamada Inteligência Artificial agêntica no varejo, entender as diferenças entre automação tradicional e agentes inteligentes deixou de ser detalhe técnico e passou a ser questão estratégica.
Embora a automação do atendimento já faça parte da rotina de muitos varejistas — principalmente por meio de chatbots e fluxos pré-programados — ainda há muita confusão sobre o que realmente distingue os novos agentes de IA das soluções anteriores.
Enquanto chatbots atuam, em geral, de forma reativa e baseada em regras ou scripts, os agentes de IA introduzem uma lógica mais avançada, capaz de interpretar contexto, entender intenções, aprender com interações passadas e executar ações de forma mais autônoma ao longo da jornada do cliente.
Para aprofundar esse debate, conversamos com Walter Hildebrandi, CTO da Zendesk LATAM:
NV – Como os Agentes de IA se diferenciam dos chatbots tradicionais?
WH – Os chatbots tradicionais seguem roteiros pré-definidos. São úteis para perguntas simples, mas se mostram limitados quando a interação fica mais complexa. Já os Agentes de IA representam um salto qualitativo: eles percebem o ambiente, processam informações e atuam de forma autônoma com base em algoritmos avançados, aprendizado de máquina e análise de dados. Com isso, conseguem não apenas responder, mas antecipar necessidades e entregar interações mais rápidas, personalizadas e eficazes.
De acordo com o relatório CX Trends 2025 da Zendesk, 70% dos consumidores já percebem uma diferença clara entre empresas que usam IA de forma eficaz e aquelas que não utilizam. Isso acontece porque existem diferentes tipos de agentes: desde os mais básicos, reativos, que funcionam como chatbots de modelos fixos, até modelos generativos, que evoluem continuamente a partir das interações. Há ainda sistemas autônomos e multiagentes, em que humanos e agentes digitais trabalham em conjunto para resolver problemas complexos em escala.
É nesse último estágio que se insere a Resolution Platform da Zendesk, que integra múltiplos agentes atuando em paralelo para reduzir vieses, acelerar o tempo de resposta e liberar as equipes humanas para se concentrar no que exige sensibilidade e empatia. O resultado é uma experiência em que eficiência e humanidade deixam de ser opostos e passam a caminhar juntos.
NV – Quais são os limites de um atendimento realizado por um Agente de IA? Até onde vai a sua capacidade de suprir as necessidades do cliente sem acionar um vendedor humano?
WH – Os Agentes de IA da Zendesk são projetados para resolver interações complexas de forma autônoma, com uso de inteligência artificial avançada. Ainda assim, há situações em que a intervenção humana é necessária. Casos que envolvem emoções intensas, negociações delicadas ou decisões estratégicas, por exemplo, tendem a exigir um agente humano para garantir uma experiência personalizada e empática.
Os Agentes de IA da Zendesk trabalham em conjunto com os atendentes, automatizando processos, acelerando respostas e garantindo que tarefas repetitivas ou consultas simples sejam resolvidas rapidamente. Quando a situação pede atenção humana, a transição é fluida: o cliente não precisa repetir informações, e a experiência se mantém contínua e eficiente.
Portanto, os Agentes de IA não substituem os humanos, mas complementam o atendimento, liberando as equipes para focar no que realmente demanda sensibilidade, julgamento e interação pessoal, ao mesmo tempo em que aumentam velocidade e eficiência do serviço.
NV – Em segmentos como o varejo de autopeças, em que os produtos têm maior complexidade técnica, os Agentes de IA podem contribuir com a questão da conformidade?
WH – Podem, e de forma bastante relevante. No varejo de autopeças, em que há grande volume de itens e detalhes técnicos, os Agentes de IA da Zendesk ajudam a automatizar processos de verificação, organizar informações técnicas e disponibilizar dados precisos, reduzindo erros e inconsistências no atendimento.
Eles podem se conectar diretamente às FAQs e bases de dados internas, garantindo que todas as informações sobre peças e procedimentos estejam sempre atualizadas e acessíveis. Com o Knowledge Builder, é possível criar e aprimorar continuamente essa base de conhecimento a partir de tickets e interações anteriores, reforçando a padronização das respostas e a conformidade com políticas e normas da empresa.
Um exemplo prático é o uso combinado do Copilot com o Agent Workspace no chão de loja de um varejo de autopeças. Imagine um vendedor com um tablet atendendo um cliente que relata um problema no carro. Ao abrir um ticket, o agente tem acesso imediato à base de conhecimento, e o Copilot pode sugerir, em tempo real, possíveis soluções ou recomendações de peças compatíveis — garantindo rapidez no atendimento, precisão técnica e aderência aos procedimentos internos.
Dentro da Zendesk Platform, o Copilot fornece essas orientações em tempo real, ajudando agentes a resolver tarefas complexas de forma mais eficiente, sem interromper o fluxo de trabalho. A mesma base de conhecimento também alimenta os Agentes de IA, garantindo consistência nas informações oferecidas por humanos e pela IA.
Outro recurso importante é o AutoQA, ferramenta de gestão da qualidade que analisa as interações para identificar inconsistências, falhas ou desvios de processo, reforçando padrões de conformidade e a precisão técnica das informações.
Dessa forma, os Agentes de IA da Zendesk vão além da automação: atuam como aliados estratégicos para que operações complexas sejam executadas de maneira eficiente, segura e em total conformidade.