A corrida pelo comércio através da Inteligência Artificial já começou

Durante anos, as empresas de comércio eletrónico competiram pela atenção dos consumidores nos motores de pesquisa, nas redes sociais, nos marketplaces e através de campanhas de publicidade digital. Agora começa a surgir uma nova frente competitiva: quem controla a Inteligência Artificial através da qual o consumidor faz as suas compras?

A questão pode parecer futurista, mas a mudança já está em curso. Assistentes como ChatGPT, Claude e Gemini estão a evoluir de ferramentas capazes de recomendar produtos para sistemas que podem participar diretamente no processo de compra. Ao mesmo tempo, os próprios retalhistas começam a integrar agentes de IA nas suas lojas online, capazes de pesquisar catálogos, comparar alternativas, recomendar produtos e acompanhar o cliente depois da compra.

Para as marcas, isto significa que a próxima grande batalha do comércio eletrónico poderá não acontecer apenas na página de resultados do Google ou no feed de uma rede social. Poderá acontecer dentro de uma conversa com uma Inteligência Artificial.

Dos motores de pesquisa aos agentes de comércio

A lógica não é totalmente nova. O SEO sempre procurou tornar uma empresa mais visível perante um intermediário - o motor de pesquisa - que influencia a decisão do utilizador. Mais recentemente, conceitos como Generative Engine Optimization começaram a analisar de que forma as marcas podem aparecer nas respostas produzidas por modelos de IA.

Mas os agentes de comércio acrescentam uma nova dimensão. Em vez de apenas sugerirem uma loja ou um produto, podem participar ativamente na jornada de compra.

A Anthropic apresentou, a 2 de setembro de 2026, uma arquitetura destinada precisamente a este cenário. O projeto Building Commerce Agents with Claude inclui padrões técnicos, mecanismos de segurança e exemplos para desenvolver agentes de IA ligados às operações comerciais das empresas.

Entre os exemplos apresentados encontram-se dois tipos de agente que ilustram bem a transformação em curso: um agente orientado para o comprador e outro destinado às equipas responsáveis pela gestão do negócio.

O agente que compra com o cliente

Imagine um consumidor que entra numa loja online de artigos de desporto e escreve: "Preciso de equipamento para um fim de semana de campismo com dois adultos e duas crianças".

Em vez de navegar por dezenas de categorias, aplicar filtros e comparar manualmente vários produtos, poderia simplesmente conversar com um agente integrado na loja. O sistema pesquisaria o catálogo, identificaria os produtos adequados, verificaria compatibilidades, compararia preços e características e apresentaria uma seleção personalizada.

Com autorização do utilizador, poderia ainda colocar os artigos no carrinho e encaminhar o processo para o pagamento.

Depois da compra, o mesmo agente poderia continuar disponível para responder a perguntas sobre entregas, trocas, devoluções ou estado da encomenda. A experiência deixa assim de estar dividida entre pesquisa, páginas de produto, área de cliente e apoio ao consumidor, passando a existir uma interface conversacional contínua.

A Anthropic afirma que alguns retalhistas que utilizam agentes de compras baseados em Claude registaram carrinhos até 35% superiores e consumidores 60% mais propensos a concluir uma compra. Estes resultados devem naturalmente ser interpretados no contexto das implementações referidas pela própria empresa, mas ajudam a perceber o potencial comercial destas interfaces.

Agentes de IA também podem trabalhar nos bastidores

A transformação não acontece apenas do lado do consumidor. Os agentes podem igualmente funcionar como ferramentas internas para equipas de comércio eletrónico, marketing e gestão.

Um responsável por uma loja poderia, por exemplo, perguntar quais os produtos que estão há demasiado tempo em armazém e quais deveriam receber uma promoção para aumentar a rotação de stock.

O agente poderia cruzar inventário, histórico de vendas, margem, procura e velocidade de rotação, apresentando recomendações concretas. Poderia ainda preparar alterações de preço, criar segmentos de produtos ou produzir uma primeira versão de uma campanha promocional.

Naturalmente, decisões relevantes devem continuar a incluir validação humana. Mas esta utilização da IA pode reduzir significativamente o trabalho necessário para transformar grandes volumes de dados em decisões operacionais.

É precisamente aqui que uma estratégia digital estruturada ganha importância. Implementar Inteligência Artificial não deve significar simplesmente acrescentar um chatbot ao website. É necessário perceber que processos podem ser automatizados, quais os dados disponíveis, que integrações são necessárias e onde existe verdadeiro impacto para o negócio.

Os consumidores estão mais disponíveis para comprar através da IA

Esta evolução tecnológica coincide com uma alteração no comportamento dos consumidores. Segundo dados divulgados pela Bain & Company para a época festiva de 2026, 24% dos compradores online norte-americanos planeiam iniciar a procura de presentes em plataformas de IA, como Claude, Gemini ou ChatGPT. Em 2025, esse valor era de 17%.

Ao mesmo tempo, 60% indicam que pretendem começar a jornada em websites de retalhistas ou marcas, contra 51% no ano anterior, e uma parte dos consumidores refere ainda a intenção de utilizar agentes disponibilizados pelos próprios retalhistas.

Os dois comportamentos não são contraditórios. Um consumidor poderá começar por perguntar a um assistente externo que computador deve comprar, visitar posteriormente o website de uma marca e utilizar um segundo agente para esclarecer diferenças entre modelos antes de concluir a encomenda.

Na prática, começam a formar-se várias camadas de Inteligência Artificial ao longo da mesma jornada de compra.

Dois modelos começam a disputar a relação com o consumidor

O comércio através de agentes parece estar a desenvolver-se sobretudo segundo dois modelos.

1. A plataforma de IA controla a interface

No primeiro modelo, o consumidor começa numa plataforma externa. Pergunta ao ChatGPT, Gemini ou outro assistente o que deve comprar, recebe recomendações provenientes de diferentes comerciantes e poderá eventualmente concluir a compra sem abandonar essa interface.

A OpenAI deu um passo importante nesta direção quando apresentou, em setembro de 2025, o Instant Checkout e o Agentic Commerce Protocol, desenvolvido em colaboração com a Stripe. A tecnologia foi concebida para permitir que agentes, consumidores e comerciantes comuniquem durante uma transação.

O Google está a desenvolver uma abordagem semelhante através do Universal Commerce Protocol, criado com empresas como Shopify, Etsy, Wayfair, Target e Walmart. O objetivo é criar uma linguagem comum entre agentes, sistemas comerciais e fornecedores de pagamentos.

Neste cenário, a descoberta e uma parte importante da experiência acontecem fora dos canais digitais controlados diretamente pela marca.

2. A marca controla o seu próprio agente

No segundo modelo, o consumidor visita diretamente o website ou aplicação da empresa e encontra aí um agente de Inteligência Artificial.

A diferença é estratégica. A marca continua a controlar o catálogo, o contexto da experiência, os conteúdos, o processo de compra e a relação com o cliente. Pode ainda utilizar dados próprios, naturalmente dentro das regras de consentimento e proteção de dados, para melhorar progressivamente a personalização.

Para muitas empresas, este modelo poderá transformar uma loja online tradicional numa experiência muito mais próxima de um vendedor especializado, disponível permanentemente e capaz de compreender pedidos complexos em linguagem natural.

O website deixa de ser apenas uma coleção de páginas

A evolução dos agentes poderá alterar também a forma como pensamos o desenvolvimento de lojas online.

Durante muitos anos, uma boa experiência de comércio eletrónico significou sobretudo criar categorias intuitivas, filtros eficientes, páginas de produto completas e um processo de checkout simples. Tudo isso continuará a ser fundamental, mas os agentes introduzem uma nova camada de interação.

Uma loja preparada para esta realidade precisa de dados de produto bem estruturados, informação atualizada sobre preços e inventário, sistemas capazes de comunicar através de APIs e uma infraestrutura que permita integrar serviços externos de forma segura.

Por isso, o futuro dos agentes está diretamente ligado à qualidade tecnológica da plataforma. Uma estratégia de integrações entre sistemas e serviços digitais pode tornar-se tão importante como o próprio desenho da interface.

Os dados próprios tornam-se ainda mais valiosos

Se uma parte crescente da descoberta de produtos acontecer através de plataformas de terceiros, as empresas terão ainda mais razões para proteger e desenvolver os canais onde mantêm uma relação direta com os seus clientes.

Histórico de compras, preferências declaradas, programas de fidelização, comportamento no website, subscrições de email marketing e dados recolhidos com consentimento podem ajudar uma marca a oferecer experiências mais relevantes.

Um agente integrado numa loja que conheça o contexto daquele cliente poderá responder de forma muito diferente de um assistente genérico. Poderá perceber quais os tamanhos habitualmente comprados, evitar recomendar produtos semelhantes aos que já foram adquiridos ou sugerir acessórios compatíveis com uma compra anterior.

Esta capacidade torna os dados de primeira parte num ativo ainda mais estratégico, mas aumenta simultaneamente a responsabilidade das empresas na sua gestão, proteção e utilização transparente.

Preparar o comércio eletrónico para uma era de agentes

Não é necessário substituir imediatamente a pesquisa de uma loja por um agente de IA. Para muitas empresas, a abordagem mais sensata será progressiva.

1. Estruturar corretamente o catálogo - descrições, atributos, variantes, preços e disponibilidade precisam de ser compreensíveis por sistemas automáticos.
2. Melhorar integrações e APIs - um agente só consegue executar tarefas de forma fiável quando os diferentes sistemas conseguem comunicar.
3. Trabalhar SEO e conteúdos - mesmo numa Internet dominada por IA, informação clara, útil e semanticamente estruturada continuará a alimentar mecanismos de descoberta.
4. Definir limites de automação - alterações de preços, reembolsos ou outras ações sensíveis devem ter regras, permissões e mecanismos de validação.
5. Preservar a relação direta com o cliente - quanto mais intermediários surgirem, maior será o valor estratégico dos canais que pertencem à própria marca.

A próxima vantagem competitiva pode ser conversacional

A corrida pelo comércio através de Inteligência Artificial não será apenas uma disputa entre OpenAI, Google, Anthropic e outras empresas tecnológicas. Será também uma disputa entre marcas pela capacidade de construir experiências de compra mais úteis, rápidas e personalizadas.

Algumas empresas irão depender sobretudo dos grandes assistentes para alcançar novos consumidores. Outras desenvolverão agentes próprios. Muitas provavelmente combinarão os dois modelos.

Independentemente da solução escolhida, uma conclusão começa a tornar-se clara: as empresas que controlam os seus dados, os seus sistemas digitais e a relação direta com os clientes estarão melhor posicionadas para se adaptar.

O comércio eletrónico está a passar de páginas que o utilizador percorre para sistemas com os quais pode conversar. Para as marcas, preparar essa transição implica combinar tecnologia, experiência do utilizador, dados, conteúdos e estratégia. É precisamente essa visão integrada que poderá determinar quem simplesmente aparece nas recomendações de uma IA e quem consegue construir uma relação duradoura com o consumidor.