Transformação Comercial de Inteligência Artificial: Estruturas, Tendências e Caminhos para Implementação

A inteligência artificial está reformulando as bases do mundo dos negócios. Estamos em um ponto de virada em que os agentes estão se transformando de ferramentas comuns em agentes autônomos. A partir do final de 2024, gigantes da internet, pagamentos e comércio eletrônico estão se preparando para o "comércio de agentes" e "pagamentos de agentes". A aplicação em larga escala de interfaces de agentes irá revolucionar a lógica comercial e as relações de produção estabelecidas nos últimos 30 anos com base em GUI. A lógica tradicional de operação de comércio eletrônico, marketing publicitário e liquidação de pagamentos financeiros será completamente reescrita, e novas categorias como Agentic Commerce (Intelligence Commerce) surgirão.

Esta transformação no comércio de agentes não é apenas uma simples extensão da "e-commerce" para a sua forma inteligente. Este artigo visa fornecer uma visão panorâmica sobre o comércio de agentes, sistematizando a sua estrutura técnica e caminhos, analisando a inovação comercial desta transformação e discutindo os principais desafios que enfrenta no processo de realização final, para finalmente argumentar porque o crypto pode se tornar a sua infraestrutura subjacente indispensável.

1. O que é o Comércio Agente?

O Comércio Agentic é um modelo de negócios impulsionado por agentes de IA, que podem executar várias tarefas em nome dos usuários, incluindo a busca de produtos, a comparação de opções, a oferta de recomendações e a conclusão de compras. Esses agentes de IA são capazes de interagir com plataformas de comércio eletrónico, processar transações e gerir todo o processo de compra, com o objetivo de tornar a experiência de compra mais personalizada, segura e conveniente. A funcionalidade "Buy for Me" de uma empresa e a ferramenta "Operator" de outra empresa são atualmente os exemplos mais conhecidos.

Atualmente, o Comércio Agentic ainda é um campo emergente, com poucos dados comerciais ou de negócios disponíveis publicamente. De acordo com um relatório de uma instituição em 2024, atualmente menos de 1% das empresas ou comerciantes do setor de e-commerce adotaram a agentic ai em seus negócios ou serviços, mas o mercado demonstra grande interesse por essa tecnologia. Segundo uma pesquisa de e-commerce de 2025, 90% dos comerciantes estariam dispostos a aprender como integrar a agentic ai em seus negócios.

1.1 O papel dos usuários humanos mudou de "executor" para "delegador", e o link chave de tomada de decisão de negócios foi encabeçado da "página de checkout" para a "camada de intenção"

As compras online tradicionais são como passear por um supermercado virtual cuidadosamente projetado: os consumidores navegam pessoalmente pelas prateleiras, comparam produtos e, por fim, fazem o checkout, todo o processo gira em torno da "exploração ativa". O objetivo de otimização dos comerciantes é tornar esse processo incrivelmente suave, reduzindo qualquer hesitação dos usuários através de interfaces bonitas, recomendações precisas e pagamentos rápidos.

Agora, imagine um novo mundo de Comércio Agente (Agentic Commerce): você não precisa navegar por sites de e-commerce um a um, comparar custo-benefício ou fazer pedidos manualmente, basta dizer a um assistente de IA uma instrução vaga, como "ajude-me a comprar um par de tênis adequados para correr". A IA imediatamente ativa, pesquisa inúmeros comerciantes, filtra produtos, analisa preços, avaliações e logística, e até considera a sustentabilidade da cadeia de suprimentos. Durante todo o processo, você pode não ter tocado em uma única tela ou inserido uma única senha.

A mudança crucial é que: o papel do usuário passa de "executor" para "mandatário", e o núcleo das atividades comerciais evolui de "fluxo de cliques" (Click stream) para "fluxo de intenções" (Intent stream). O consumo não é mais uma série de escolhas discretas, mas uma autorização global em relação ao objetivo final (os usuários humanos podem dizer diretamente ao assistente de IA: quero redecorar minha casa com estilo mediterrâneo, ajude-me a escolher os materiais)

Quando as decisões comerciais migraram da "página de checkout" para a "camada de intenção", o sistema comercial existente enfrentará um impacto em avalanche. Desde o marketing até as estratégias de crescimento de usuários, toda a lógica comercial do comércio eletrónico tradicional, baseada na análise do comportamento humano durante décadas, foi subvertida pela tomada de decisão racional dos agentes de IA:

• Teste A/B: A IA pode comparar dezenas de opções em milissegundos, tornando irrelevante o teste de duas semanas sobre qual cor de ícone de botão tem uma taxa de conversão melhor.

• Recomendações personalizadas: Todos os algoritmos de recomendação baseados no histórico de navegação humana foram desativados, e o modelo de recomendação precisa ser reestruturado com base na lógica de decisão da IA.

• Recuperação de carrinho: Nas decisões da IA, não haverá "hesitações" ou "abandonos" similares aos humanos, que surgem devido a várias experiências ou outros motivos subjetivos ou objetivos. A taxa de abandono de carrinho e as várias estratégias de otimização correspondentes se tornarão história (atualmente, a taxa média global de abandono de carrinho é de 70%)

O marketing tradicional depende da "economia da atenção": imagens requintadas, anúncios em vídeo emocionais, botões vermelhos de "compra por tempo limitado", todas essas estratégias para estimular o consumo impulsivo humano escondem as manobras dos comerciantes em relação à psicologia do comportamento humano. Em contraste, a IA não tem impulsos; é um agente de decisão absolutamente racional, que se concentra apenas em saber se os dados retornados pela API são claros e se os parâmetros estão completos. Ela irá comparar friamente as especificações do produto, os preços históricos, os prazos de entrega, as avaliações dos usuários e até mesmo a pegada de carbono da cadeia de suprimentos, não haverá mais "domínio da mente do usuário".

O marketing do Agentic Commerce do futuro não será mais sobre criar anúncios chamativos, mas sim sobre construir "históricos de confiança legíveis por máquinas". O "Product-Agent Fit" substituirá o "Product-Market Fit". A capacidade do seu produto de ser facilmente indexado, compreendido e recomendado pelo ecossistema de agentes de IA mainstream (como servidores MCP, protocolos A2A) determinará sua sobrevivência no mercado.

No entanto, antes que o agente avance rapidamente em direção ao objetivo final: "conclusão da transação comercial" com raciocínio e decisão baseados nas comissões dos humanos e "produza intenções", o agente irá colidir com uma parede dura e parar ------ o sistema de pagamento tradicional.

2. Incompatibilidade fatal: por que o sistema financeiro tradicional é um obstáculo ao Comércio Agente

Os agentes inteligentes podem realizar perfeitamente a coleta de informações, análise e tomada de decisões, mas quando chegam à última etapa do ciclo comercial, encontram uma parede dura, que é o sistema financeiro de pagamento que passamos décadas a construir, totalmente projetado para os humanos.

Todo o sistema moderno de pagamento e gestão de risco é, na sua essência, um "sistema anti-automaçâo". A sua filosofia de design central é: supor que a automação é igual a fraude.

Pense em cada etapa do nosso atual processo de pagamento:

• CAPTCHA: Um problema que é difícil de reconhecer por uma máquina, para provar que você é "humano".

• Código de verificação por SMS/Autenticação de dois fatores (2FA): Suponha que você tenha um dispositivo físico capaz de receber SMS e que consiga inserir o código de verificação manualmente, essa ação é extremamente difícil para o programa.

• Certificação de segurança 3D: irá forçar um redirecionamento para uma nova página bancária, solicitando que insira uma senha de transação independente, o que interrompe totalmente qualquer processo automatizado.

• Análise de comportamento de risco: sistemas de controle de risco avançados até podem analisar o seu movimento do mouse, velocidade de digitação, impressão digital do dispositivo e outras "características humanas" para determinar a autenticidade das transações.

Todas essas "medidas de segurança" tornaram-se "grilhões" na era do Comércio Agentic: uma série de questionamentos equivalentes a "você é humano?" bloqueou os nossos agentes inteligentes autônomos enviados.

Portanto, o futuro dos pagamentos não é mais uma "página de checkout (Checkout Page))" mas deve ser um "protocolo (Protocol()". Esta é uma revolução em torno da confiança e dos mecanismos de autorização. Precisamos de um novo sistema de credenciais digitais que permita aos usuários emitir uma "autorização programável" com limites claros de escopo, validade e montante para seus agentes de IA de forma segura.

O pagamento Agentic faz parte deste conjunto de protocolos, pertencendo à fase final de liquidação de pagamentos no comércio Agentic. O agente de IA utiliza métodos seguros e eficientes (como certificados tokenizados) para executar transações em nome dos usuários. Isso garante que o processo de pagamento seja contínuo e seguro, geralmente com limitações e controles definidos pelos usuários, a fim de manter a confiança e a segurança. Os "Tokens Agentic" de uma empresa suportam agentes de IA na conclusão de assinaturas e pagamentos periódicos, enquanto o Toolkit de Agentes de uma empresa ajuda os agentes de IA a processar fluxos de pagamento, com várias empresas oferecendo ferramentas semelhantes. Um experimento recente entre duas empresas é a combinação entre os dois, permitindo que os usuários utilizem uma empresa como interface para dar instruções sobre decoração para suas novas casas, apresentando sugestões abrangentes e produtos específicos. Quando os usuários confirmam que gostam da proposta, o agente utiliza diretamente o backend de pagamento automatizado configurado por uma empresa para concluir o pagamento e a entrega.

Acreditamos que ao chegar aqui você já deve ter uma ideia do porquê de certas empresas, como algumas gigantes, estarem apressadas em lançar soluções de pagamento compatíveis com o Agentic Commerce. Porque todas estão apostando em quem será o criador das regras do jogo para o próximo "pagamento nativo de máquina", uma aposta sobre a infraestrutura subjacente que dominará o futuro do mundo dos negócios, e o objetivo dessa transformação é fazer com que o pagamento retorne à sua essência - a circulação sem fricção de valor.

3. Quais são os desafios específicos para construir uma infraestrutura financeira que suporte uma experiência fluida para o Comércio Agentic? Como fazê-lo?

3.1 Desafios principais: Confiança, Intenção e Automação (Trust, Intent and Automation)

O dilema de construir um sistema de Pagamento Agentic não é apenas uma questão de implementação técnica, mas sim resolver o problema fundamental que surge da mudança de paradigma.

1. "Quem pode fazer": dos desafios da autenticação de pagamentos tradicionais (Authentication)) à autorização de comércio agentivo (Agentic Commerce) (Authorization()

No campo dos pagamentos, ao falarmos sobre o usuário final, geralmente nos concentramos na autenticação em vez da autorização. Se você clicar em "comprar" em um site de comércio eletrônico, você está claramente dando autorização, sendo difícil haver contestação (porque você inseriu as informações do seu cartão de crédito e clicou claramente no botão), assim, o núcleo dos pagamentos tradicionais é construído em torno da "identificação de pessoas", e a pergunta fundamental é: "Como posso confirmar que o operador é você mesmo?" --------- ou seja, autenticação.

Mas no futuro, na era comercial impulsionada por agentes de IA, importantes mudanças estão prestes a ocorrer no campo dos pagamentos: a autorização está se tornando um elo crucial no processo de pagamento, e a questão da autorização parece agora mais complexa e interessante, pois as instruções de autorização dos usuários não são tão claras quanto a simples cena de "clicar no botão para comprar" no comércio eletrônico tradicional; os usuários humanos podem expressar a intenção de pagamento de várias maneiras. Outro ponto complexo é: quando um pedido de pagamento é emitido, a quem exatamente estamos autorizando? Ao usuário humano, ao agente ou à empresa que desenvolve o agente?

Atualmente, as questões sobre autorização nos cenários de pagamento com agentes que conseguimos imaginar:

• Fantasma de identidade: Quem deve ser o "solicitante de transação"? Um usuário humano final, um modelo de IA, um desenvolvedor de aplicações de agentes, ou o servidor que o executa? Falta-nos um conjunto de padrões de identidade verificáveis projetados para "máquinas", o que pode resultar em cada etapa sendo uma vulnerabilidade de segurança.

• Limites de autorização: como delegar com segurança permissões financeiras a uma IA? Como os limites da autorização (montante, tempo, comerciante) são definidos de forma precisa e rigorosamente executados, e como garantir que a própria autorização não seja adulterada ou abusada também é uma nova questão.

• Atribuição de responsabilidade: Quando um agente comete um erro ou é mal utilizado causando danos, a questão de quem assume a responsabilidade é muito complicada. A falta de clareza sobre direitos e responsabilidades é o maior obstáculo à aplicação em larga escala.

2. "Fazer o quê": a Lacuna de Verificação de Intenção )The Intent Verification Gap(

A questão da validação de intenções é, na verdade, um desdobramento da questão da autorização, e a natureza probabilística dos LLMs apresenta um conflito inerente com os requisitos de determinismo nas finanças. Embora a camada de pagamento não possa corrigir as "alucinações" da IA, um sistema financeiro bem projetado deve ser capaz de preencher a lacuna entre a saída da IA e a verdadeira intenção do usuário.

• Da instrução à intenção: os pagamentos tradicionais lidam com "instruções de pagamento" (Pagar $50 ao Comerciante X), assumindo que essa instrução é precisa. Já os pagamentos por agentes precisam lidar com "intenção de transação" ("Ajude-me a comprar um latte de aveia médio"). O sistema de pagamento precisa ter a capacidade de verificar a instrução de pagamento final com a intenção inicial em linguagem natural.

• Restrições de comportamento de IA: o que precisamos não é de um sistema de pagamento que possa entender os pensamentos da IA, mas sim de um sistema com "barreiras" robustas. Ele pode operar através de dados estruturados e regras rigorosas a nível de API.