O varejo digital está entrando em uma nova fase. Depois de anos usando inteligência artificial para recomendar produtos e personalizar vitrines, gigantes como Amazon e Google agora avançam para um modelo mais profundo: sistemas de compras baseados em julgamento por IA, capazes de interpretar contexto, comparar opções e agir em nome do consumidor.
A mudança não é cosmética. Ela redefine como decisões de compra são tomadas e quem, de fato, toma essas decisões.
A Amazon e a delegação da escolha
No caso da Amazon, o desafio é de escala. Com centenas de milhões de produtos disponíveis, a escolha deixou de ser um benefício e passou a ser um obstáculo. A resposta da companhia tem sido expandir o uso de IA generativa e agentes para reduzir o esforço cognitivo do consumidor.
Ferramentas como o Rufus, assistente de compras por IA, a busca visual via Amazon Lens e o recurso “Compre para Mim” vão além da correspondência por palavras-chave. Esses sistemas avaliam intenção, analisam reviews, sensibilidade a preço, prazo de entrega, histórico de devoluções e comportamento de navegação para sugerir decisões mais assertivas ou até concluir compras automaticamente.
Na prática, a Amazon começa a permitir que o consumidor delegue partes da jornada de compra: monitorar preços, resumir avaliações, repetir pedidos e finalizar transações. A IA deixa de ser um filtro e passa a funcionar como um agente de decisão.
O Google e a era da IA agética no varejo
O Google, por sua vez, enquadra esse movimento como a transição para a IA agética, sistemas capazes de raciocinar, compreender contexto e agir de forma coordenada. Segundo a visão apresentada pelo Google Cloud, o varejo entra agora em uma fase em que a IA interpreta necessidades implícitas, como estilo, ocasião ou urgência, sem depender de comandos explícitos.
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Esse avanço não se limita à experiência do consumidor. O Google destaca o uso de agentes de IA também em operações internas: apoio a vendedores, atendimento ao cliente, planejamento de estoque e coordenação entre sistemas. A lógica é liberar humanos para o julgamento relacional, enquanto a IA gerencia dados, contexto e execução.
Aqui, o diferencial deixa de ser o modelo de IA em si e passa a ser a prontidão organizacional: dados bem estruturados, processos redesenhados e equipes capacitadas para operar ao lado de agentes autônomos.
Essa leitura é reforçada por análises globais, como as da Tata Consultancy Services, que apontam que o varejo atingiu os limites da automação tradicional. O próximo salto exige agentes especializados, menores e coordenados, cuidando de tarefas como precificação, estoque, logística e relacionamento com fornecedores.
Nesse modelo, a IA não apenas recomenda ações, ela detecta riscos, escolhe respostas e ajusta estratégias em tempo real, sem intervenção humana constante. Carrinhos abandonados, rupturas de estoque e falhas na cadeia de suprimentos passam a ser tratados de forma proativa.
O que muda no jogo competitivo
O ponto central é que o varejo deixa de competir apenas por preço, sortimento ou velocidade. Passa a competir pela qualidade do julgamento automatizado. Quem tiver agentes mais confiáveis, contextuais e integrados tende a capturar mais valor, tanto do lado do consumidor quanto da eficiência operacional.
Para empresas que tratam a IA agética como capacidade estrutural, e não como experimento, o ganho é duplo: experiências hiperpersonalizadas e operações mais enxutas e resilientes. Para quem ficar preso à lógica de recomendação superficial, o risco é virar apenas um catálogo em um mundo onde a decisão já foi terceirizada à máquina.
Editor-chefe
Formado em jornalismo pela Universidade Federal da Bahia, também realizou o curso de Jornalismo Econômico do Estadão. Foi editor do BP Money e repórter do Bahia Notícias.
