Agentic Commerce: desafios de arquitetura para o varejo

Imagine um consumidor procurando um notebook para trabalhar. Ele informa o orçamento, os programas que utiliza e o prazo de entrega desejado. Em vez de acessar diferentes lojas, comparar configurações e calcular fretes, delega a pesquisa a um agente de inteligência artificial.

O agente identifica modelos compatíveis, compara ofertas, verifica condições de entrega e apresenta uma recomendação. Dependendo das capacidades disponíveis e das autorizações concedidas, também pode conduzir etapas da compra.

Para o consumidor, a experiência parece simples.

Para o varejista, não é.

Por trás de uma única recomendação existem consultas a catálogos, regras comerciais, disponibilidade de estoque, condições logísticas e sistemas de pagamento. Cada informação precisa estar atualizada. Cada operação precisa produzir um resultado consistente.

Se o agente encontra um preço, mas o checkout apresenta outro, a experiência falha. Se o produto aparece disponível, mas o estoque já acabou, a confiança desaparece. Se o pedido é confirmado e não chega corretamente ao sistema de gestão, o problema deixa de ser uma inconveniência digital e passa a afetar a operação.

É por isso que enxergamos o Agentic Commerce como uma mudança mais profunda do que a adoção de inteligência artificial no comércio eletrônico.

A interface está mudando, mas o principal desafio está na infraestrutura que precisa sustentá-la.

O que realmente muda com o Agentic Commerce

O comércio digital evoluiu durante décadas em torno de uma premissa: uma pessoa acessa uma interface, encontra produtos e executa a compra.

Sites, aplicativos, mecanismos de busca e marketplaces foram construídos para tornar esse percurso mais eficiente.

O Agentic Commerce introduz uma possibilidade diferente. Parte das tarefas tradicionalmente executadas pelo consumidor passa a ser delegada a sistemas de inteligência artificial.

Essa delegação pode acontecer em diferentes níveis.

Um assistente pode apenas recomendar produtos e direcionar o consumidor para uma loja. Um agente mais integrado pode consultar informações comerciais em tempo real, montar um carrinho e preparar o checkout. Em experiências que suportam essa capacidade, também pode participar da execução da transação, respeitando limites e autorizações definidos pelo usuário.

Esses níveis não devem ser confundidos. Uma recomendação feita por IA não é, por si só, uma compra autônoma.

A distinção importa porque cada nível exige capacidades técnicas e controles diferentes.

O que aproxima essas experiências é a mudança no ponto de contato entre consumidor e empresa.

Antes, a loja precisava apresentar suas ofertas de maneira compreensível para pessoas. Agora, também precisa permitir que sistemas interpretem corretamente seus produtos, condições comerciais e processos de compra.

Isso não elimina a importância da experiência humana. Acrescenta uma nova camada à operação digital.

A próxima vitrine pode não ser uma página

Uma loja pode ter uma interface visual excelente e, ainda assim, oferecer informações difíceis de interpretar por sistemas automatizados.

Esse problema não começou com os agentes de IA.

Catálogos inconsistentes, descrições incompletas, dados duplicados e divergências entre estoque físico e virtual já prejudicam operações comerciais há anos.

O Agentic Commerce torna essas limitações mais relevantes.

Quando uma pessoa encontra uma informação incompleta, pode abrir outra página, entrar em contato com a loja ou interpretar o contexto. Um agente precisa trabalhar com os dados que consegue acessar e compreender.

Considere um produto disponível em três cores e cinco tamanhos.

Se o catálogo não relaciona corretamente cada variante ao seu identificador, preço e estoque, um sistema automatizado pode não conseguir determinar qual combinação está efetivamente disponível.

O mesmo acontece quando informações comerciais estão espalhadas entre plataformas que não compartilham uma fonte confiável de dados.

A consequência não é necessariamente um erro visível.

Em muitos casos, a oferta simplesmente deixa de ser considerada.

Esse cenário já tem sinais concretos.

Segundo a Adobe, o tráfego proveniente de fontes de inteligência artificial para sites de varejo dos Estados Unidos cresceu 393% no primeiro trimestre de 2026, em comparação com o mesmo período do ano anterior.

Em março, esse tráfego apresentou uma taxa de conversão 42% superior à de visitas provenientes de outras fontes analisadas.

Os números mostram o crescimento da influência da IA na descoberta de produtos. Não significam que essas compras tenham sido executadas autonomamente por agentes.

A mesma pesquisa apontou dificuldades de leitura automatizada em páginas de produtos de varejistas norte-americanos.

Há, portanto, duas tendências simultâneas: mais consumidores utilizando IA para pesquisar compras e operações comerciais que ainda precisam melhorar a qualidade e a acessibilidade de suas informações.

Mas tornar uma página legível para mecanismos de IA é apenas parte do trabalho.

Uma coisa é permitir que um sistema encontre um produto. Outra é permitir que ele execute uma transação confiável.

Da vitrine digital à arquitetura transacional

Para entender o desafio, é útil separar a operação em quatro camadas.

1. Dados que possam ser compreendidos

Tudo começa com um catálogo consistente.

Identificadores de produtos, atributos técnicos, categorias, variantes, preços e políticas comerciais precisam ter definições claras.

Dados estruturados, como os formatos baseados em Schema.org, ajudam mecanismos de busca a interpretar informações publicadas nas páginas. Feeds de produtos e integrações específicas podem ampliar essa capacidade para outras plataformas.

Mas nenhum formato resolve um problema de origem.

Se o cadastro está errado, expor o mesmo cadastro por uma API apenas torna o erro mais fácil de consumir.

A primeira pergunta, portanto, não é qual protocolo implementar.

É qual sistema fornece a informação correta.

2. Integrações capazes de responder em tempo real

Um catálogo atualizado periodicamente pode ser suficiente para determinadas experiências de descoberta.

Não necessariamente para concluir uma compra.

Preço, estoque, prazo de entrega, condições promocionais e elegibilidade de descontos podem mudar entre o momento da recomendação e a confirmação do pedido.

Por isso, uma arquitetura preparada para transações precisa distinguir informações destinadas à descoberta de informações que exigem validação no momento da operação.

Um agente pode descobrir uma oferta por meio de um feed. Antes da compra, porém, o sistema comercial deve confirmar as condições vigentes.

Isso exige integração entre e-commerce, ERP, estoque, logística, serviços de pagamento e demais componentes relevantes.

Em ambientes com sistemas legados, essa integração pode ser mais desafiadora do que implementar a camada de IA.

3. Execução segura de operações

Consultar um preço é uma operação relativamente simples.

Criar um pedido envolve compromissos comerciais e financeiros.

O sistema precisa saber quem está autorizando a operação, quais condições foram aceitas e quais ações podem ser executadas.

Também precisa lidar com situações comuns em sistemas distribuídos: requisições repetidas, falhas de comunicação, indisponibilidade de serviços e confirmações que chegam fora de ordem.

A idempotência, por exemplo, deixa de ser apenas uma preocupação interna de engenharia. Ela é essencial para evitar que uma tentativa repetida de concluir uma compra resulte em pedidos duplicados.

O mesmo vale para políticas de expiração de ofertas, reserva de estoque e reconciliação de pagamentos.

Agentes podem introduzir uma nova forma de iniciar transações. As garantias necessárias para executá-las continuam sendo responsabilidade dos sistemas comerciais.

4. Observabilidade, governança e confiança

Quanto mais sistemas participam de uma operação, mais importante se torna compreender o que aconteceu.

Uma transação iniciada por um agente deve poder ser rastreada desde a consulta das condições comerciais até a confirmação, o cancelamento ou a devolução.

Isso envolve registros de eventos, correlação entre requisições, monitoramento de falhas e mecanismos de auditoria.

Também exige definir responsabilidades.

O que o agente pode fazer sem uma nova confirmação? Quais dados pessoais são necessários? Como uma autorização é registrada? O que acontece quando as condições de uma oferta mudam?

No Brasil, essas decisões precisam considerar princípios da LGPD, incluindo finalidade, necessidade e segurança no tratamento de dados pessoais.

A confiança não será construída apenas na interface do agente. Ela dependerá das garantias oferecidas durante toda a operação.

Uma compra vista pelo lado de dentro dos sistemas

Considere um cenário hipotético.

Um consumidor solicita a um agente um monitor de 27 polegadas, com determinadas características técnicas, entrega em até três dias e preço máximo de R$ 2.000.

O agente encontra um produto compatível em uma loja.

O que precisa acontecer para a compra funcionar corretamente?

01. Descoberta

O agente consulta informações estruturadas que descrevem o produto, suas especificações e a oferta publicada.

02. Validação comercial

Antes de apresentar uma condição definitiva, a plataforma comercial confirma preço, disponibilidade, eventuais restrições e prazo de entrega para o endereço informado.

03. Preparação do pedido

O sistema calcula o valor final, incluindo frete, descontos aplicáveis e demais condições comerciais. O consumidor recebe informações suficientes para decidir.

04. Autorização

A transação avança de acordo com as permissões e confirmações exigidas pela experiência de compra. Os dados de pagamento são tratados por mecanismos apropriados, sem necessidade de expor credenciais sensíveis ao agente.

05. Criação da transação

A plataforma registra o pedido, controla tentativas repetidas e coordena as etapas necessárias de estoque e pagamento, respeitando as regras da operação.

06. Integração operacional

O pedido é encaminhado aos sistemas responsáveis por faturamento, separação, expedição e acompanhamento.

07. Pós-venda

Eventos de confirmação, envio, cancelamento e devolução permanecem disponíveis para os canais autorizados, com histórico suficiente para atendimento e auditoria.

Nenhuma dessas etapas é particularmente nova para uma operação madura de e-commerce.

A mudança está em permitir que elas sejam coordenadas por uma interface externa, potencialmente operada por inteligência artificial, sem comprometer as regras do negócio.

Esse é um ponto importante: o agente não deve se tornar a fonte da verdade sobre a transação.

Ele pode solicitar ações e apresentar informações. Mas preço válido, disponibilidade, pedido confirmado e pagamento autorizado precisam continuar sob controle dos sistemas responsáveis.

É essa separação que permite evoluir a experiência sem enfraquecer a operação.

Os protocolos estão avançando. A interoperabilidade ainda está sendo construída.

O mercado já começou a desenvolver padrões para conectar agentes, comerciantes e serviços de pagamento.

Em setembro de 2025, a OpenAI apresentou o Agentic Commerce Protocol (ACP), desenvolvido com a Stripe, para apoiar experiências de compra iniciadas em interfaces de IA.

Em janeiro de 2026, o Google anunciou o Universal Commerce Protocol (UCP), com a proposta de estabelecer mecanismos comuns de interação entre agentes e sistemas comerciais ao longo da jornada de compra.

Iniciativas como o Visa Intelligent Commerce também avançam na infraestrutura necessária para pagamentos e transações iniciadas por agentes.

Esses movimentos são relevantes porque apontam para uma tentativa de reduzir integrações proprietárias e estabelecer formas mais padronizadas de comunicação.

Mas é importante distinguir a existência de um protocolo de sua adoção ampla.

Capacidades, requisitos de integração, cobertura geográfica e disponibilidade comercial ainda variam entre plataformas e parceiros.

Nenhum padrão, isoladamente, garante que qualquer agente consiga comprar de qualquer loja.

Também seria prematuro presumir que um único protocolo se tornará a infraestrutura dominante de todo o comércio digital.

Para as empresas, a decisão arquitetural mais sensata não é acoplar toda a operação a uma implementação específica.

É desenvolver capacidades comerciais bem definidas, com regras consistentes e interfaces que possam evoluir.

Uma organização que consegue consultar seu catálogo, validar ofertas, preparar pedidos e registrar transações de forma segura estará em posição melhor para integrar novos canais, independentemente de qual experiência de compra se consolide.

O Brasil tem desafios próprios

Grande parte das primeiras implementações de Agentic Commerce está concentrada em mercados e ecossistemas específicos.

Transportar essas experiências diretamente para a realidade brasileira exige cautela.

Aqui, as operações precisam considerar particularidades de pagamento, parcelamento, tributação, disponibilidade regional, cálculo de frete e integração fiscal.

Meios de pagamento como Pix e cartão apresentam fluxos, regras e mecanismos de autorização próprios. Não é possível presumir que uma integração internacional de checkout resolva automaticamente todos esses requisitos.

Também existe a realidade de empresas que operam com múltiplos canais de venda e utilizam sistemas de gestão antigos, integrações parciais e diferentes fontes de informação sobre o mesmo produto.

Nesses ambientes, a preparação para o comércio agêntico dificilmente começará pela criação de um agente.

Começará pela organização da arquitetura existente.

Isso não torna a oportunidade menor.

Significa que o valor inicial pode estar em resolver problemas que já afetam vendas, atendimento e eficiência operacional hoje — mesmo antes de qualquer transação iniciada por IA.

E o que acontece com as marcas?

A mudança não é exclusivamente técnica.

Quando um consumidor delega parte da escolha a um agente, o processo de descoberta pode mudar.

Em vez de navegar por dez lojas, ele pode receber uma seleção reduzida de alternativas que atendam aos critérios informados.

Nesse contexto, descrição, preço e disponibilidade passam a influenciar não apenas a experiência de quem visita o site, mas também a capacidade de sistemas automatizados interpretarem uma oferta.

Isso não significa que branding ou SEO deixarão de importar.

O consumidor continuará tendo preferências, reconhecendo marcas e valorizando atributos que nem sempre podem ser reduzidos ao menor preço.

Conteúdo editorial, reputação, experiência de uso, qualidade dos produtos e atendimento continuarão relevantes.

O que muda é a possibilidade de parte dessas informações ser interpretada e intermediada por sistemas de IA.

Uma empresa precisa, portanto, trabalhar em duas frentes complementares: continuar oferecendo boas experiências para pessoas e disponibilizar informações confiáveis para sistemas.

Nenhuma das duas substitui a outra.

Sua operação está preparada para agentes de IA?

Antes de investir em uma integração de Agentic Commerce, vale responder a algumas perguntas.

1. Existe uma fonte confiável para cada informação comercial?

Sua empresa consegue identificar com clareza quais sistemas determinam preço, estoque, características do produto e condições de entrega?

2. Os dados são consistentes entre os canais?

O mesmo produto apresenta informações compatíveis no site, nos marketplaces, nos feeds e nas ferramentas internas?

3. As regras comerciais podem ser consultadas por sistemas?

É possível validar disponibilidade, calcular uma oferta e consultar condições de entrega sem depender de uma interface visual ou de intervenção manual?

4. Os sistemas conseguem executar operações com segurança?

Existem mecanismos para autorização, validação, idempotência, tratamento de falhas e prevenção de transações duplicadas?

5. A operação é rastreável?

Sua equipe consegue identificar como um pedido foi iniciado, quais condições foram utilizadas, quais serviços participaram e onde ocorreu uma eventual falha?

6. A arquitetura permite incorporar novos canais?

Adicionar uma interface de venda exige reproduzir regras comerciais em vários sistemas ou essas capacidades já estão organizadas em serviços reutilizáveis?

Essas perguntas não servem apenas para avaliar prontidão para agentes de IA.

Elas também ajudam a identificar limitações de arquitetura que afetam diretamente a operação atual.

O que faz sentido implementar agora

O crescimento do Agentic Commerce não justifica uma corrida indiscriminada para adotar todos os protocolos disponíveis.

Para muitas organizações, existem prioridades mais relevantes.

A primeira é mapear as fontes de dados e os pontos de integração. Entender onde ficam as regras comerciais e como as informações circulam entre os sistemas costuma revelar problemas mais importantes do que a ausência de uma interface de IA.

A segunda é corrigir inconsistências e estruturar os dados. Catálogos confiáveis, identificadores estáveis e informações completas beneficiam mecanismos de busca, marketplaces, atendimento e integrações futuras.

A terceira é separar regras de negócio das interfaces. Preços, disponibilidade, elegibilidade e criação de pedidos não deveriam depender de comportamentos exclusivos de uma página ou aplicativo.

A quarta é avaliar integrações específicas em ambientes controlados. Um piloto pode testar descoberta de produtos, consulta de ofertas ou preparação de carrinho antes de envolver pagamentos e pedidos reais.

Por fim, é necessário medir o resultado.

Além de tráfego e conversão, vale observar precisão das informações, divergências de preço, falhas de integração, pedidos duplicados, latência nas consultas e qualidade do atendimento após a compra.

Esses indicadores revelam se a arquitetura está preparada para crescer — e não apenas se uma demonstração funciona.

O futuro do comércio depende de sistemas que funcionem no presente

É natural que a atenção do mercado esteja concentrada nos agentes.

Eles representam uma mudança perceptível na experiência de compra e criam possibilidades relevantes para consumidores e empresas.

Mas a transformação não será sustentada apenas pela capacidade de uma inteligência artificial encontrar produtos ou executar tarefas.

Ela dependerá da capacidade das empresas de disponibilizar informações corretas, aplicar regras comerciais, processar transações e manter o controle de suas operações.

Na 72A, entendemos que esse é o ponto central da discussão.

O Agentic Commerce amplia a importância de fundamentos conhecidos da engenharia de software: qualidade de dados, integração, separação de responsabilidades, segurança e observabilidade.

Empresas que investirem nessas capacidades estarão mais preparadas para experimentar novas experiências de compra sem precisar reconstruir toda a operação a cada mudança de plataforma.

E mesmo que a adoção de agentes aconteça em ritmos diferentes entre setores e mercados, esses investimentos continuarão produzindo valor.

A pergunta mais importante, portanto, não é quando sua empresa terá um agente de IA.

É se os seus sistemas estão preparados para fazer negócios com um.

Agentic Commerce: o próximo desafio do varejo não é a IA. É a arquitetura.