Em meio a tantas mudanças, algo que precisa ser compreendido é que a adoção tecnológica e a confiança não andam no mesmo ritmo
Autora: Michelle Oliveira
Durante anos, falamos de jornada do cliente como se ela tivesse um único formato: uma pessoa navegando, comparando, sentindo dúvida, ganhando confiança até decidir. Esse roteiro ainda existe, mas já não é mais o único.
Em algum momento dos próximos anos, parte dos consumidores vai delegar etapas importantes da decisão de compra a um agente de inteligência artificial.
O agente não será o cliente final, mas poderá atuar como um personal shopper: compara opções, filtra fornecedores e avalia preço, prazo, reputação e condições antes de recomendar, ou até realizar uma transação, para quem paga e utiliza o produto ou serviço.
Esse tipo de sistema não vai se emocionar com um banner bonito, não vai relevar um checkout confuso por “gostar da marca”, nem vai perdoar uma política de devolução ambígua porque o atendente foi simpático.
Isso muda uma pergunta que pareceria óbvia até pouco tempo atrás: quando um agente negocia preço, prazo e garantia em nome de alguém, o que vira a experiência? Design para humanos ou políticas legíveis por máquina?
Duas jornadas, um mesmo negócio
A tendência não é que uma jornada substitua a outra, mas que ambas coexistam. De um lado, um funil pensado para a emoção, a narrativa e a confiança humana. Do outro, um funil otimizado para dados estruturados, respostas exatas e previsibilidade técnica.
Esse debate ganhou força nas discussões sobre comércio agêntico, um dos temas centrais da NRF 2026 (National Retail Federation), a maior feira de varejo do mundo, realizada em Nova York e da qual participei.
A próxima disputa do varejo não será apenas pela melhor vitrine, mas pela melhor infraestrutura. Protocolos como o Agentic Commerce Protocol, da OpenAI, e o Universal Commerce Protocol, do Google, apontam para um cenário em que agentes de IA poderão consultar catálogos, validar informações e iniciar fluxos de compra de forma mais direta.
Já o Model Context Protocol, da Anthropic, reforça outro lado dessa transformação: a conexão entre assistentes, dados, ferramentas e sistemas corporativos.
Na prática, o varejo que antes se preocupava em ser amigável ao clique humano agora também precisará ser compreensível por sistemas capazes de interpretar dados, regras e condições em escala.
E aqui mora uma ironia: no futuro próximo, quem vai atender o agente do seu cliente pode ser o agente da sua empresa. Duas inteligências artificiais negociando preço, prazo e condição. Se isso parece distante, os números dizem o contrário.
Segundo projeções da McKinsey & Company, os agentes de compras autônomas podem movimentar cerca de cinco trilhões de dólares globalmente até 2030. Ou seja, uma reconfiguração do modo de consumo vai acontecer.
A confiança ainda é o obstáculo
Em meio a tantas mudanças, há algo que precisa ser compreendido: a adoção tecnológica e a confiança não andam no mesmo ritmo, e esse é o detalhe que mais me interessa como alguém que pensa operação todos os dias.
Pesquisas recentes da PYMNTS, plataforma global de dados e inteligência de mercado, mostram que a maior parte dos consumidores está aberta à ideia de um agente gerenciar suas compras, mas uma fração bem menor se sente confortável em deixar que ele finalize a transação sozinho. Esse intervalo entre “eu aceitaria” e “eu confio o suficiente para soltar o controle” é, na minha leitura, o verdadeiro campo de batalha dos próximos anos. Não é uma corrida por automação, é uma corrida por confiabilidade.
É aqui que entra algo que tem me ocupado a cabeça: a reputação que sua marca constrói para um agente de IA não é a mesma reputação que ela constrói para um ser humano. Um cliente perdoa uma informação incompleta porque liga e pergunta.
Um agente, na maioria dos casos, simplesmente descarta a opção e segue para o concorrente que respondeu com clareza. Reputação, nesse novo cenário, não é apenas um sentimento de marca, é algo que pode ser lido, comparado e pontuado por sistemas que decidem por terceiros.
O risco da nova caixa-preta
Diante desse cenário, há uma preocupação nítida: se reputação vira score, corremos o risco de trocar uma forma de opacidade por outra.
Muitas empresas já não entendem completamente como os algoritmos das redes sociais decidem o alcance de um conteúdo. Amanhã, o mesmo pode acontecer com quem entra ou não no “carrinho” de um agente de compras. A diferença é que, dessa vez, não estará em jogo apenas visibilidade, mas receita direta.
A mudança também redefine o conceito de eficiência operacional. Em um ambiente mediado por agentes, não basta ter uma boa promessa comercial; será preciso ter sistemas capazes de responder rápido, com dados consistentes e regras claras.
O verdadeiro teste será simples: um agente autônomo consegue concluir uma compra sem encontrar barreiras? Em muitas empresas, arquiteturas legadas ainda fazem robôs levarem horas para executar transações que deveriam ser instantâneas.
Na era dos agentes, a fricção deixa de ser apenas um problema de conversão e passa a ser um problema de legibilidade algorítmica. Uma empresa confusa por dentro pode se tornar invisível por fora.
O caminho continua o mesmo: ser claro, coerente entre o que promete e o que entrega, e organizar a casa por dentro. A diferença é que exatidão, consistência e previsibilidade agora também precisam ser legíveis para as máquinas.
O humano não desaparece, ele se desloca
Talvez a constatação mais importante seja esta: a chegada dos agentes de compra não elimina a necessidade de empatia, apenas desloca o seu papel.
A emoção, a narrativa e o acolhimento continuam decisivos, mas agora pesam mais cedo na jornada, influenciando a decisão de quem desenvolveu aquele agente e os critérios com que ele foi treinado para confiar. Esses fatores também voltam a ser determinantes quando algo sai do previsto e um humano de verdade precisa entrar na conversa para resolver a situação.
O que não muda, e talvez nunca mude, é a pergunta de fundo de qualquer experiência: a empresa do outro lado é coerente com o que promete? Só que agora essa pergunta vai ser feita, com a mesma exigência, por dois caminhos muito diferentes: pelo humano que sente, interpreta e decide; e pelo agente que lê, compara e executa.
Michelle Oliveira é cofundadora e COO da Digital Manager Guru.
Referências:
MCKINSEY & COMPANY. The agentic commerce opportunity: how AI agents are ushering in a new era for consumers and merchants. [S. l.]: McKinsey & Company, 2025. Disponível em: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-agentic-commerce-opportunity-how-ai-agents-are-ushering-in-a-new-era-for-consumers-and-merchants. Acesso em: 26 jun. 2026.
PYMNTS INTELLIGENCE. From assistive to agentic AI: consumers wade into autonomous commerce. [S. l.]: PYMNTS, 2026. Disponível em: https://www.pymnts.com/study_posts/from-assistive-to-agentic-ai-consumers-wade-into-autonomous-commerce/. Acesso em: 26 jun. 2026.
