Imagem: Envato.
Um cliente abre o ChatGPT e digita: “preciso de um tênis de corrida de até R$ 500, entrega antes de quinta”. Em segundos, recebe três opções com preço, prazo e uma recomendação de qual comprar. Ele não visitou nenhuma loja, não comparou em nenhum site, não viu nenhuma vitrine. A escolha já estava feita quando a resposta apareceu na tela.
Essa cena deixou de ser hipótese. Em 2025, a OpenAI lançou o Instant Checkout, recurso que permitia concluir a compra dentro do próprio ChatGPT. O Google respondeu com o Universal Commerce Protocol, apresentado na feira NRF em janeiro de 2026, que deixa agentes de IA navegarem em catálogos e fecharem pedidos. A Microsoft pôs o Copilot Checkout no ar no mesmo mês.
O mercado batizou o fenômeno de comércio agêntico. Essa é uma abordagem mais recente de comércio eletrônico em que a IA não apenas pesquisa e recomenda, ela também passa a executar, de forma autônoma, compras e pagamentos em nome de consumidores e empresas.
A Morgan Stanley projeta que metade dos compradores online vai usar agentes de IA até 2030, movimentando algo entre 10% e 20% de todo o e-commerce, o equivalente a um intervalo entre US$ 190 bilhões e US$ 385 bilhões só no mercado americano. A McKinsey & Company vai além e estima que agentes de IA vão influenciar mais de US$ 3 trilhões em nova receita global de varejo até 2030.
Já no Brasil, segundo um estudo realizado por Cadastra e Similarweb, entre janeiro de 2023 e agosto de 2025, os dez maiores e-commerces brasileiros receberam mais de 6,1 milhões de visitas a partir de links do ChatGPT.
Mas a parte mais instrutiva desse movimento é um tropeço. O Instant Checkout, anunciado com a promessa de conectar milhões de lojistas, foi descontinuado pela OpenAI em março deste ano. Menos de 30 dos milhões de comerciantes da Shopify chegaram a ativá-lo. A própria empresa admitiu que a compra dentro do chat não entregava a flexibilidade prometida.
A lição que ficou é: a IA é boa em descobrir e recomendar produtos, mas o controle do checkout tende a permanecer com o varejista.
O Walmart aprendeu isso na prática. Foi um dos primeiros grandes varejistas a testar a compra dentro do chat e, segundo reportagem da revista americana WIRED, os números não foram nada bons. Daniel Danker, vice-presidente executivo de produto e design da rede, contou que as compras concluídas dentro do ChatGPT converteram três vezes menos do que aquelas em que o cliente saía do chat para fechar o pedido no site. Ele resumiu a experiência como “insatisfatória” e confirmou que o Walmart abandonaria o Instant Checkout.
A hesitação tem números que a explicam. Um levantamento da Signifyd, que opera uma das maiores redes de dados de e-commerce do mundo, mostra que 44% dos consumidores aceitariam que um agente de IA buscasse um produto por eles, mas apenas 6% se dizem prontos para deixar o bot concluir a compra sozinho. A distância entre os dois números é a medida exata da confiança que ainda falta.
A hora da verdade
Esse detalhe reposiciona o problema. Se o fechamento da venda continua na loja, a disputa que de fato importa acontece antes, no momento em que a IA decide quais marcas merecem entrar na resposta. E é aí que mora o dado mais desconfortável para o varejo brasileiro.
E aqui o problema deixa de ser de confiança e passa a ser de preparo. O agente de IA não decide pela aparência da oferta, decide pelo que consegue ler. Quando o consumidor pede um produto, o agente compara fichas técnicas, preços, prazos e atributos entre dezenas de lojas, e despreza o que estiver ilegível.
Ele consulta dados estruturados, ou seja, a informação organizada que descreve cada item no código da página. Quando esses dados estão incompletos, desatualizados ou bagunçados, o agente simplesmente pula aquele produto.
É uma inversão difícil de digerir para quem passou décadas cuidando da exposição física e da comunicação visual. O agente não enxerga embalagem bonita, não se emociona com uma campanha, não repara na gôndola. Ele lê o que está legível para máquina.
Na prateleira da IA, a marca com dados incompletos não perde para uma concorrente com preços menores. Ela perde para um competidor mais bem preparado para os agentes de IA.
Só que dado bem estruturado resolve a metade técnica do problema. A outra metade é mais antiga que qualquer algoritmo: a reputação.
Ela continua sendo o que sempre foi: a percepção que as pessoas têm sobre os valores e atributos de uma marca. O que mudou foi o intermediário, ou seja, quem influencia a escolha. Antes, era o vendedor, a propaganda, a indicação de um conhecido. Agora, há um agente que filtra, compara e decide antes de qualquer contato humano. E esse agente forma sua opinião lendo o que encontra publicamente sobre a marca.
Então, de um lado, o dado estruturado precisa estar impecável para o agente conseguir ler e considerar o produto. De outro, a marca precisa de presença e autoridade construídas para que a IA tenha motivo para preferi-la. Se uma delas falhar, a corrente se rompe.
Para o varejo, isso significa trocar a velha pergunta “minha loja aparece bem para o cliente?” por outra: “minha loja é legível e confiável para o agente que decide pelo cliente?”.
A janela para se preparar é estreita. O tráfego de IA ainda é pequeno em volume absoluto, mas a velocidade com que cresce é o que mais impressiona. Só na temporada de fim de ano de 2025, a Adobe registrou alta de 693% no tráfego de IA para o e-commerce americano, na comparação com o ano anterior.
Quem arrumar os dados e construir reputação agora estará na resposta quando esse volume chegar para valer. Quem esperar a prova definitiva vai perceber tarde demais que ficou de fora, eliminado de uma decisão que aconteceu sem aviso, dentro de uma conversa de que nunca fez parte.
Fonte: E-Commerce Brasil
