Durante anos, as compras on-line seguiram o mesmo manual: os consumidores digitam palavras-chave, percorrem as listas de produtos, comparam as especificações e tomam decisões manualmente. Aplicativos móveis, personalização e mecanismos de recomendação melhoraram ao longo do caminho, mas o modelo subjacente permaneceu o mesmo. Esse modelo agora está quebrando. Agentes de compras com IA estão emergindo como o novo ponto de entrada para o comércio. Em vez de navegar, os consumidores podem delegar a tarefa a agentes inteligentes que interpretam a intenção, comparam produtos e, em alguns casos, até concluem transações. Plataformas como Perplexidade e Bate-papo GPT já estão testando esses recursos, e a adoção está acelerando mais rápido do que muitos varejistas esperavam.

Por que os agentes de compras com IA são importantes

A ascensão dos agentes de compras com IA não é uma atualização incremental. Isso marca o início do terceira onda de IA no comércio.

1. IA preditiva foi a primeira onda, usando dados históricos para prever a demanda e otimizar o tempo.
2. IA generativa seguido, criando novos conteúdos, como texto do produto, interfaces de bate-papo e imagens.
3. IA agêntica agora está aqui, com sistemas autônomos que não apenas raciocinam, mas também agem em nome dos consumidores.

Os números ressaltam a escala dessa mudança:

• O tráfego para sites de varejo a partir de plataformas de IA cresceu em 4.700% ano após ano até julho de 2025.
• 39% dos compradores já usaram a IA para tarefas de compras, e mais da metade da Geração Z espera contar com ela este ano.
• 63% da Geração Z dizem que se sentem confortáveis em permitir que os agentes concluam as compras diretamente.
• Prevê-se que os gastos globais com mídia de varejo superem 200 bilhões de dólares em 2025, mas os agentes priorizam os dados estruturados do produto em vez dos anúncios criativos.

Esse não é um cenário futuro. Isso já está acontecendo e está remodelando a forma como os produtos são descobertos, comparados e comprados.

Como funcionam os agentes de compras com IA

Os agentes de compras com inteligência artificial podem parecer simples para os usuários — uma solicitação de entrada, uma recomendação de produto — mas, por trás do capô, eles são alimentados por várias tecnologias importantes.

• Entendendo a intenção: Grandes modelos de linguagem (LLMs) dividem solicitações como “Encontre tênis de corrida abaixo de $100 com amortecimento para treinamento de longa distância” em atributos como tipo de produto, orçamento e requisitos de desempenho.
• Recuperando informações: Sozinhos, os LLMs não conhecem o estoque ou os preços. A geração aumentada de recuperação (RAG) e os bancos de dados vetoriais permitem que os agentes consultem catálogos ativos, exibindo resultados com base no significado e não em palavras-chave.
• Raciocínio entre as opções: Os agentes podem comparar preço, entrega, sustentabilidade ou adequação, às vezes orquestrando vários agentes para avaliar diferentes dimensões.
• Agindo: Os primeiros pilotos permitem que os agentes adicionem itens aos carrinhos ou concluam a compra. O assistente de Perplexity, por exemplo, demonstrou transações de ponta a ponta, embora algumas falhem quando os dados de inventário estão desatualizados.
• Corrimãos e supervisão: Como os agentes agem de forma autônoma, os sistemas de monitoramento são essenciais. As grades de proteção evitam erros, como ordens erradas, e, na maioria dos pilotos, a supervisão humana continua sendo um obstáculo.

Esse fluxo de trabalho destaca por que os agentes de compras com IA não são apenas “melhores chatbots”. Eles representam uma nova camada de infraestrutura comercial que exige dados confiáveis, taxonomias padronizadas e governança robusta.

A disrupção futura

Os agentes de compras com IA apresentam oportunidades e riscos para os varejistas.

• Viagens condensadas: Os pilotos mostram que o tempo de navegação pode diminuir de mais de uma hora para menos de cinco minutos [Salesforce, 2025]. Para os consumidores, isso é eficiência. Para os varejistas, isso reduz os pontos de contato para vendas adicionais ou para contar histórias.
• Transações de agente para agente: Pesquisas da Meta e da DeepMind mostram Os agentes de IA podem negociar e cooperar em níveis quase humanos. No varejo, isso pode significar que agentes voltados para o consumidor solicitam itens, enquanto os agentes do lado do varejista respondem com preço, estoque ou promoções.
• Mídia de varejo sob pressão: As colocações patrocinadas podem perder eficácia se os agentes confiarem em atributos estruturados em vez da persuasão humana. A visibilidade será determinada por dados legíveis por máquina, não por anúncios criativos.
• Riscos crescentes: Testes com o assistente do Perplexity revelaram atrasos e falhas nas compras devido ao inventário desatualizado.Varejistas sem APIs e catálogos prontos para agentes correm o risco de ficar invisíveis nesse novo ambiente.

O que os varejistas devem fazer

Os primeiros usuários já estão mostrando como se adaptar. A Saks Fifth Avenue usou o Agentforce da Salesforce para criar um estilista digital que interpreta fotos de roupas e automatiza as trocas. A SharkNinja implantou agentes em suporte ao cliente e vendas, enquanto O Intelligent Retail Lab do Walmart usa agentes baseados em visão para monitorar o estoque. O Carrefour se aplica IA agente na cadeia de suprimentos e campanhas de fidelidade. Para competir em um cenário que prioriza o agente, os varejistas devem:

• Enriqueça os catálogos com atributos de produtos estruturados e legíveis por máquina.
• Exponha dados em tempo real por meio de APIs para inventário, preços e logística.
• Adote padrões como o Model Context Protocol (MCP) para garantir a interoperabilidade.
• Execute testes de simulação solicitando aos agentes que encontrem produtos, identificando lacunas nos atributos ou na taxonomia.

Aqueles que agirem cedo capturarão novos caminhos para os clientes, enquanto aqueles que atrasarem correm o risco de serem desintermediados por plataformas que já controlam a interface do consumidor.

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Os agentes de compras com IA não são uma tendência distante, eles já estão remodelando o comércio. Ao mudar a forma como os produtos são descobertos, comparados e comprados, eles também estão redefinindo o que é preciso para competir no varejo. O sucesso dependerá de os varejistas conseguirem criar sistemas nos quais os agentes possam entender, confiar e agir. É aqui que entra Marvik. Com mais 200 projetos de IA entregues em produção e parcerias com NVIDIA e Oráculo, ajudamos as empresas a traduzir tecnologias emergentes em um impacto real. Da estruturação dos dados do produto à implantação de sistemas multiagentes, orientamos as empresas além dos pilotos e adotamos soluções prontas para produção que escalam. Se sua empresa está procurando liberar o potencial da IA, a Marvik está pronta para ajudá-lo a transformar ideias em impacto.