A IA Agêntica está mudando o foco da discussão de personalização e novos canais para redefinir a experiência do consumidor. O Agentic Commerce (Comércio Agêntico) é um novo modelo de operação que traz tudo aquilo que as empresas perseguem: reduzir custos operacionais, criar novos formatos de monetização e estabelecer uma nova fronteira de branding.

No Agentic Commerce, o consumidor nem sempre toma as decisões. O “cliente” pode ser um agente de IA com a tarefa de perseguir promoções, lançamentos, produtos a partir das escolhas do consumidor. Pense em um “personal shopper”, que vai interagir com plataformas, consumidores e marcas para realizar a jornada de compra de forma autônoma, desde a descoberta do produto até o pagamento.

Segundo a Adobe, mais da metade dos consumidores espera usar assistentes de IA para compras até o final de 2025. Esse salto representa uma mudança fundamental no papel do consumidor e no modelo de operação dos varejistas.

Esses agentes já estão incorporados em plataformas como ChatGPT, Google Gemini e Perplexity, que adicionaram funcionalidades completas de comércio. Eles estão mudando a lógica de consumo em três frentes:

• Descoberta de produtos via comandos conversacionais;
• Comparação de preços e atributos, com base em preferências do usuário;
• Checkout automático, incluindo uso de dados salvos, carteiras digitais e rastreamento de entregas.

De acordo com levantamento do Boston Consulting Group (BCG), o tráfego de usuários a sites de varejo a partir de navegadores com GenAI aumentou 4.700% nos EUA em julho de 2025. Esses usuários passam 32% mais tempo, visitam 10% mais páginas e têm uma taxa de rejeição 27% menor do que os visitantes tradicionais.

O risco da desintermediação

Com a ascensão dos agentes de IA, os varejistas perdem o controle direto sobre a jornada do cliente. A pesquisa, a comparação, a decisão e o pagamento passam a ocorrer em ambientes intermediários – e não mais nos canais próprios da marca.

Isso pode implicar:

• Perda de tráfego direto devido ao crescimento de buscas zero-click;
• Diminuição da lealdade à marca, já que agentes priorizam preço, entrega e avaliação, não reputação;
• Redução do acesso a dados de primeira parte, comprometendo personalização e monetização;
• Pressão sobre receitas de mídia de varejo, que dependem de visibilidade e tempo de navegação.

Segundo o BCG, 96% dos varejistas já estão explorando ou implementando IA agêntica, e 68% acreditam que a maioria das interações com clientes será feita por agentes em cinco anos.

3 frentes estratégicas para o varejo

1. Ganhar visibilidade nos agentes de terceiros 

A otimização para motores de busca (SEO) está sendo substituída pela GXO (Generative Experience Optimization), que visa tornar o conteúdo compreensível por modelos de IA.

A GXO exige:

• Conteúdo estruturado, semântico, factual e legível por máquinas;
• Presença ativa em plataformas como Reddit, YouTube e Quora (onde os modelos treinam);
• Capacidade de modular e atualizar constantemente os dados para RAGs (Retrieval-Augmented Generation).

Além do GXO orgânica, começa a emergir a Mídia Paga Generativa, com formatos como:

• Respostas patrocinadas;
• Recomendações embutidas em conversas;
• Prompt de compra no meio do diálogo.

Nos EUA, os anúncios em buscas via IA devem atingir US$ 26 bilhões em 2029, o equivalente a 14% de todo o mercado de search ads.

2. Criar experiências próprias com agentes da marca

Os varejistas podem desenvolver agentes proprietários, divididos em três tipos:

A. Brand Agents. São agentes que incorporam o DNA da marca e oferecem personalização profunda. Exemplos:

• Lowe’s criou o Mylow, que responde perguntas detalhadas sobre reformas e localização de produtos nas lojas.
• Instacart integrou um assistente conversacional à busca, sugerindo produtos e receitas a partir de comandos naturais.

B. Workforce Agents. São voltados para produtividade interna, marketing, gestão de dados e suporte:

• O AI pode gerar campanhas em horas;
• Enriquecer descrições de produtos;
• Monitorar desempenho em tempo real;
• Automatizar relatórios e ajustes de estratégia.

Exemplos incluem ferramentas como Trustana (gestão de dados de e-commerce) e Pencil (produção de mídia realista via IA).

C. Partner Agents. Voltados à interação com fornecedores e parceiros, como o Marty, novo agente da Walmart para onboarding de fornecedores e gestão de pedidos, ou a plataforma Mirakl Nexus, que conecta múltiplos vendedores a marketplaces e agentes de compra.

3. Construir fundações organizacionais para operar em velocidade de IA

Para sustentar essa transformação, as empresas precisam de:

• Infraestrutura de dados escalável, com integração a padrões como o Model Context Protocol (MCP);
• Medição de performance em ecossistemas GenAI, rastreando citações, menções e posicionamento nos modelos;
• Governança de IA, com foco em ética, riscos e ciclo de vida dos casos de uso;
• Capacitação de talentos, redirecionando funções humanas para supervisão estratégica e interação com agentes.

Leia mais sobre Agentic Commerce na The Shift.

Conteúdo originalmente produzido e publicado por The Shift.
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