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IA começa a decidir compras e ameaça o funil tradicional do varejo

Agentes algorítmicos passam a influenciar decisões de consumo e obrigam empresas a disputar não apenas a atenção dos clientes, mas também a preferência das máquinas

Maurílio GoeldnerPor Maurílio Goeldner
22/05/2026

A inteligência artificial começa a mudar uma das bases mais conhecidas do varejo: a jornada de compra. Durante anos, empresas estruturaram suas estratégias a partir do funil tradicional, tentando atrair consumidores, gerar interesse, estimular desejo e converter a venda. Agora, esse caminho passa a ser atravessado por agentes de IA capazes de comparar produtos, avaliar condições, filtrar opções e até tomar decisões em nome do consumidor.

O tema ganhou destaque no AI Festival 2026, realizado pela StartSe, em São Paulo, a partir da análise de Paul F. Accornero, autor de The Algorithmic Shopper. A tese central apresentada pelo especialista é que consumidor e comprador começam a se separar: a pessoa continua sendo a usuária final do produto, mas a decisão de compra passa a ser cada vez mais mediada por algoritmos.

“O comprador e o consumidor estão se divorciando”, afirmou Accornero. Segundo ele, as decisões deixam de ser tomadas apenas por humanos e passam a ser influenciadas por agentes algorítmicos que operam sem emoção, fidelidade ou vínculo com narrativas de marca.

Quando o consumidor usa, mas o algoritmo compra

A mudança parece técnica, mas tem impacto direto sobre varejo, marcas, e-commerce, marketing e empresas de consumo. Se antes a disputa era principalmente pela atenção do consumidor, agora parte da competição passa a ocorrer em um ambiente menos emocional e mais orientado por dados.

Nesse modelo, o agente de IA não escolhe necessariamente a marca mais lembrada ou a campanha mais conhecida. Ele tende a comparar critérios objetivos, como preço, disponibilidade, prazo de entrega, qualidade da informação, avaliações, especificações técnicas, histórico de confiabilidade e clareza dos dados disponíveis.

De acordo com dados apresentados por Accornero, aproximadamente um em cada três consumidores brasileiros já utiliza agentes de IA em algum momento da jornada de compra. O levantamento também aponta que 73% dos não usuários afirmam estar prontos para experimentar esse tipo de tecnologia.

O AI Festival 2026, realizado pela StartSe (Foto: Divulgação)

Esse movimento ajuda a explicar por que empresas de varejo e consumo começam a discutir não apenas como aparecer para pessoas, mas como se tornar legíveis para sistemas automatizados de decisão.

O funil tradicional perde força

O funil de vendas foi construído sobre uma lógica humana. Primeiro, a marca chama atenção. Depois, tenta criar vínculo, confiança e preferência. Por fim, busca converter esse interesse em compra. Com agentes de IA, parte desse processo pode ser reduzida a uma comparação quase instantânea.

Na prática, o consumidor pode informar o que deseja, quais são suas restrições de preço, prazo, qualidade ou conveniência, e deixar que o agente faça a triagem. Nesse cenário, campanhas emocionais, storytelling e lembrança de marca continuam relevantes para a construção de reputação, mas podem perder peso na etapa final da decisão.

“O algoritmo não sente nada e não deve nada à sua marca”, afirmou Accornero. “Ele não assiste às suas campanhas, não acompanha tendências e não constrói afinidade. Ele simplesmente decide com base no que consegue ler, verificar e confiar.”

A frase resume uma mudança importante para as empresas. A venda deixa de depender apenas da capacidade de influenciar o consumidor humano e passa a exigir uma nova camada de competitividade: a capacidade de ser compreendida, comparada e escolhida por sistemas de IA.

Marketing dá lugar a dados, operação e precisão

O avanço dos agentes de compra tende a pressionar empresas que dependem apenas de força de marca. Em um ambiente mediado por IA, problemas como descrição incompleta de produto, informação desatualizada, baixa disponibilidade, logística inconsistente ou avaliações ruins podem pesar mais do que uma campanha bem executada.

Segundo as simulações apresentadas por Accornero, agentes algorítmicos priorizam fatores operacionais com peso entre 30% e 70% maior do que elementos tradicionais de marketing, como reputação, confiança, percepção, storytelling e valor de marca.

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Isso não significa que o marketing perde relevância. Mas muda sua função. A área passa a depender cada vez mais da operação, da tecnologia e da qualidade dos dados. Não basta prometer valor. Será preciso demonstrar esse valor em informações que possam ser lidas, verificadas e comparadas por máquinas.

O conceito apresentado no evento foi o de AIO, sigla para Agent Intent Optimization. A lógica é parecida com a mudança provocada pelo SEO nos mecanismos de busca. Assim como empresas aprenderam a organizar conteúdo para aparecer melhor no Google, agora terão de se preparar para serem compreendidas e escolhidas por agentes de inteligência artificial.

Entre os critérios apontados estão qualidade dos dados, capacidade de descoberta, clareza na decisão e confiabilidade na entrega. Em outras palavras, a marca precisa ser encontrada, interpretada, comparada e considerada segura por sistemas automatizados.

Empresas terão de ser legíveis para a IA

A necessidade de se tornar interpretável por inteligência artificial não se limita ao varejo digital. Empresas de mobilidade, bancos, seguradoras, plataformas de delivery, companhias aéreas, marketplaces, redes de saúde e serviços financeiros também podem ser afetados por essa mudança.

No mesmo evento, executivos discutiram a chamada “era agêntica”, marcada pelo avanço de agentes capazes de executar tarefas com algum grau de autonomia. O debate incluiu aplicações em atendimento, vendas, operações, desenvolvimento de produtos e processos internos.

Para o consumidor, a promessa é de conveniência. Para as empresas, o desafio é maior: produtos, serviços e marcas terão de funcionar em uma camada de decisão que não depende apenas da percepção humana.

Uma marca pode continuar desejada pelo consumidor, mas perder espaço se o algoritmo não encontrar dados suficientes, não confiar na disponibilidade do produto ou identificar concorrentes com melhor combinação de preço, prazo e entrega.

Cristiano Kruel, CIO da StartSe (Foto: Divulgação)

Cristiano Kruel, CIO da StartSe (Foto: Divulgação)

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