A inteligência artificial começa a assumir um papel mais ativo na jornada de compra dos consumidores e cria um novo desafio para o varejo: preparar operações para atender não apenas pessoas, mas também agentes inteligentes capazes de pesquisar, comparar produtos e, futuramente, concluir compras de forma autônoma. O avanço desse modelo, conhecido como compras conversacionais, deve alterar a forma como empresas estruturam seus canais digitais, organizam informações de produtos e desenvolvem experiências de venda.
O movimento já aparece nas pesquisas de mercado. Um estudo recente da Visa mostra que 76% dos brasileiros pretendem utilizar inteligência artificial para fazer compras, sinalizando uma mudança de comportamento que tende a ganhar força nos próximos anos.
Os dados dialogam com o Relatório do Varejo 2025, da Adyen. Segundo o levantamento, 52% dos consumidores brasileiros utilizaram ferramentas de IA, como o ChatGPT, para apoiar decisões de compra nos últimos 12 meses. Entre esse grupo, 74% afirmam que a tecnologia facilita a escolha de produtos, enquanto 70% dizem que estariam dispostos a concluir compras utilizando inteligência artificial no futuro.
Apesar desse cenário, a adoção da tecnologia pelo setor ainda avança em ritmo mais lento. A pesquisa da Adyen aponta que apenas 48% dos varejistas brasileiros investem em inteligência artificial para impulsionar as vendas, indicando que parte das empresas ainda precisa adaptar processos, plataformas e estratégias para acompanhar essa transformação.
Para Rodrigo Soares, CTO da TEC4U, o comércio eletrônico passa por uma mudança comparável ao surgimento do próprio e-commerce.
“Durante muitos anos a inteligência artificial atuou de forma quase invisível, analisando dados para recomendar anúncios e personalizar campanhas. Agora ela passa a conversar diretamente com o consumidor e, em um futuro muito próximo, será capaz de executar compras praticamente de forma autônoma. Isso muda completamente a lógica do varejo digital.”
Nesse novo cenário, a experiência de compra deixa de depender exclusivamente da navegação tradicional em sites, com menus, categorias e filtros. Em seu lugar, cresce a interação por linguagem natural, em que o consumidor conversa com a inteligência artificial para descrever o que procura.
Segundo Rodrigo, a experiência tende a ser mais próxima do atendimento realizado por um vendedor.
“Em vez de abrir um site, pesquisar produtos, comparar especificações e passar pelo checkout, o consumidor poderá simplesmente dizer que procura um tênis para corrida, um vestido para um casamento na praia ou uma geladeira com determinadas características. A inteligência artificial entende esse contexto e conduz toda a jornada de compra”, explica Rodrigo.
O executivo avalia que essa evolução acontece em etapas. Primeiro vieram os algoritmos capazes de prever preferências de consumo. Depois, as ferramentas de IA generativa passaram a funcionar como novos canais de descoberta de produtos. O próximo passo, segundo ele, será a consolidação dos chamados agentes inteligentes, capazes de executar tarefas em nome dos usuários.
“O próximo passo será a compra agêntica. Em vez de o consumidor pesquisar em diferentes sites, um agente de IA poderá comparar preços, analisar especificações, negociar condições e concluir uma compra a partir dos critérios definidos pelo usuário.”
Embora a experiência conversacional concentre boa parte das atenções, Rodrigo afirma que o principal desafio das empresas está na organização das informações que alimentam esses sistemas.
Cadastros incompletos, informações dispersas em diferentes plataformas e históricos fragmentados reduzem a capacidade da inteligência artificial de compreender o contexto do consumidor e oferecer recomendações relevantes.
“A inteligência artificial só é eficiente quando trabalha com dados estruturados. Se os cadastros de produtos são incompletos, se o histórico dos clientes está fragmentado ou se as informações estão espalhadas em diferentes sistemas, a IA perde capacidade de recomendação e passa a gerar respostas pouco relevantes.”
Segundo o executivo, esse fator explica por que muitos projetos de inteligência artificial ainda apresentam resultados abaixo das expectativas. “Antes de implementar inteligência artificial, as empresas precisam organizar sua base de dados. A hiperpersonalização depende de conhecer o cliente, entender seu histórico de compras, preferências, devoluções, interações e comportamento de navegação. Quanto melhor essa informação, mais inteligente será a experiência.”
