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Tuesday, October 6, 2026

Ferramentas de IA mudam hábitos de consumo e desafiam estratégias de gigantes do ecommerce

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São Paulo O uso da inteligência artificial começa a mudar a forma como consumidores encontram os produtos, e pode alterar a dinâmica de competição do e-commerce.

Agora, em vez de entrar em um marketplace, fazer uma busca, comparar opções e concluir a compra, o consumidor pode passar parte desse processo para um agente de IA, como ChatGPT, Gemini ou Claude. Em determinados casos, inclusive, eles podem até realizar a compra em seu nome.

Esse modelo, chamado de comércio agêntico, pode se tornar uma nova forma de distribuição de produtos, segundo relatório produzido pelos analistas Luiz Guanais, Yan Cesquim e Beatriz Cendon, do BTG Pactual.

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Gigantes como Amazon, Mercado Livre e Magazine Luiza já desenvolvem ferramentas para acompanhar essa mudança, mas adotam estratégias diferentes sobre o papel que os agentes de IA devem desempenhar na jornada de compra.

A imagem mostra um robô de armazenamento do Mercado Livre em um armazém. O robô é de cor amarela e possui um compartimento cinza com o logotipo do Mercado Livre. Uma mão humana está segurando um scanner, apontando para o robô. Ao fundo, outros robôs semelhantes estão visíveis em um ambiente de armazém com piso de madeira.
Robô do Mercado Livre no centro de distribuição da empresa em Cajamar (SP); ferramentas de IA representam desafio para gigantes do setor - Divulgação

Esse movimento ainda representa uma parcela pequena do tráfego que chega aos sites de e-commerce, mas tem crescido rapidamente. Dados da Similarweb citados pelo BTG mostram que os acessos a sites de varejo originados por IA cresceram 203% entre junho de 2025 e maio de 2026, mas ainda representam apenas cerca de 0,4% do total de visitas.

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Quando são considerados apenas os marketplaces, o volume foi de 46,8 milhões de visitas mensais geradas por IA, em média —alta de 237% em relação a igual período do ano anterior.

Para Cassiano Piekarski, CEO e cofundador da Inbix, empresa especializada em aprendizagem corporativa e inteligência artificial aplicada aos negócios, nesse contexto, a principal mudança na dinâmica de competição entre os grandes marketplaces está no ponto de descoberta do produto.

"Hoje, quem controla a vitrine, o feed, a primeira página do marketplace, controla a venda. Quando o consumidor passa a perguntar para uma IA qual o melhor produto para a sua demanda, essa vitrine passa a estar na ferramenta de IA", afirma.

Segundo Piekarski, isso também muda os critérios de ranqueamento e tem levado empresas a investir no chamado GEO, sigla em inglês para a adaptação de sites e conteúdos visando melhorar sua presença nas respostas de IAs generativas.

O avanço dos agentes também pode fazer as varejistas perderem parte do contato direto com o consumidor. Se antes a jornada acontecia dentro do marketplace, agora a IA pode assumir decisões como quais produtos comparar, qual vendedor escolher e onde realizar a compra, diz o relatório.

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Segundo o BTG, isso coloca em risco três ativos dos marketplaces: tráfego, dados dos clientes e publicidade. Com menos consumidores navegando diretamente pelas plataformas, as empresas podem ter menos oportunidades de exibir anúncios e entender o comportamento dos usuários.

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O movimento também pode aumentar a dependência das varejistas em relação às plataformas de IA, assim como o Google se tornou uma fonte de tráfego para sites de comércio eletrônico.

Para Piekarski, o risco é que as varejistas acabem reduzidas ao papel de fornecedoras de estoque e logística. "Pode perder o relacionamento, os dados de comportamento e também a chance de construir marca justamente na hora da compra. Resistir a essa mudança não adianta, então o caminho é se preparar para ela", diz.

VAREJISTAS ADOTAM ESTRATÉGIAS DIFERENTES

As grandes varejistas têm seguido caminhos distintos diante desse movimento. Na última semana, a Amazon bloqueou o agente Muse, da Meta, de realizar compras em sua plataforma e restringiu o acesso de outros agentes. Ao mesmo tempo, desenvolve suas próprias ferramentas de IA.

Mais de 250 milhões de clientes já usaram o Rufus, rebatizado de Alexa for Shopping em maio, segundo a companhia. A Amazon também ampliou o Buy for Me, que permite à IA comprar produtos em sites de terceiros em nome do consumidor.

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A empresa afirma, em nota, acreditar que aplicativos de terceiros que se propõem a fazer compras em nome de clientes devem operar de forma transparente e respeitar a decisão de cada provedor sobre participar ou não. Isso justificou o banimento ao Muse.

"É assim que outros já funcionam, como aplicativos de delivery e os restaurantes para os quais fazem pedidos, serviços de entrega e as lojas em que compram, e agências de viagens online e as companhias aéreas cujas passagens vendem", afirma a companhia.

O Mercado Livre desenvolve uma busca aprimorada por IA e testa um assistente de compras, que explora diferentes aplicações de IA para a jornada de compra, incluindo busca e decisão. Em nota enviada à Folha, a companhia diz que as ferramentas continuam em desenvolvimento, e que só compartilharia detalhes de novos produtos após o lançamento oficial.

Outra varejista importante no Brasil, o Magazine Luiza diz ter desenvolvido uma plataforma de comércio conversacional, o WhatsApp da Lu. A ferramenta funciona como um personal shopper, na qual a IA busca e recomenda produtos, refina as sugestões conforme o perfil e o orçamento do cliente, e permite concluir a compra no próprio aplicativo de mensagens.

Em setembro, segundo a companhia, o WhatsApp da Lu registrou 100 mil pedidos. Desde o lançamento, em outubro do ano passado, a ferramenta já captou R$ 200 milhões em vendas e foi usada por mais de 9,7 milhões de clientes.

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Para Mario Machado, assessor de investimentos da InvestSmart, a vantagem das grandes plataformas não está necessariamente na tecnologia de IA, que pode ser comprada, mas nos dados que elas acumulam sobre os consumidores.

"O que não se compra é um modelo treinado no histórico de transações da própria plataforma, com o que cada cliente procurou, comprou, devolveu e em quanto tempo pagou", afirma.

Segundo ele, esse histórico ganha ainda mais valor quando a empresa também controla outras etapas da operação, como logística, pagamentos e crédito. Nesse caso, os dados podem ser usados para melhorar previsões, reduzir custos e orientar decisões.

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