Introdução
O avanço das tecnologias de inteligência artificial e de agentes autônomos está promovendo uma mudança estrutural na experiência de compra digital. Conhecido na literatura internacional como Agentic Commerce, esse novo paradigma implica que agentes inteligentes — movidos por algoritmos, modelos de linguagem e integração com catálogos — realizem buscas, filtrem opções e efetuem recomendações para consumidores com nível de proatividade e precisão superiores aos modelos tradicionais de busca e filtros por palavra-chave. Conforme observado por Sharon Edelson: “Welcome to the brave new world of agentic commerce, the next big thing after the web and mobile and marketplace-type platforms. In agentic commerce, agents complete searches for consumers, uncovering more precise product selections…” (EDELSON, 2025). Essa tendência tem implicações diretas sobre como varejistas estruturam seus catálogos, como marketplaces operam e como equipes de produto e tecnologia planejam investimento em experiência do cliente (EDELSON, 2025).
O que é Agentic Commerce e por que importa
Agentic Commerce refere-se a um conjunto de práticas e tecnologias em que agentes digitais — sistemas autônomos que podem atuar em nome do usuário — realizam tarefas comerciais complexas, como a busca e a seleção de produtos, negociação de condições e até execução de compras. Diferentemente da busca tradicional, baseada em consultas ativas do usuário e listagens estáticas de produtos, o agentic commerce entende intenções implícitas, contexto e preferências históricas para entregar resultados altamente relevantes e adaptativos.
A importância desse movimento advém de dois vetores principais: primeiro, a promessa de elevar a taxa de conversão ao apresentar ao consumidor produtos que correspondam com maior precisão às suas necessidades; segundo, a reconfiguração do papel dos marketplaces e varejistas, que precisam adaptar metadados, APIs e governança de catálogo para interoperar com agentes. Como reportado pela Forbes, empresas como Mirakl estão se posicionando para “help retailers lean into agentic commerce”, evidenciando interesse do mercado em acelerar a adoção dessas soluções (EDELSON, 2025).
Como a busca por produtos é reescrita pelos agentes
Na busca tradicional por produto, o fluxo depende de consultas diretas (palavras-chave), filtros e navegação em categorias. Agentes, por sua vez, operam por meio de:
– Interpretação de intenção: ao analisar histórico, contexto situacional (localização, horário, dispositivo) e preferências declaradas, o agente infere o que o consumidor realmente procura, mesmo quando a consulta é vaga.
– Acesso a múltiplas fontes: agentes consultam catálogos de varejistas, marketplaces, dados de estoque em tempo real, avaliações, reviews e fontes externas para compor uma seleção mais robusta.
– Filtragem semântica: uso de modelos de linguagem e embeddings semânticos para mapear descrições de produtos e atributos a intenções complexas (por exemplo, “terno leve para clima úmido e formal”).
– Personalização dinâmica: combinação de regras de negócio com aprendizado de máquina para priorizar produtos com maior probabilidade de conversão para aquele usuário.
– Ação autônoma: em cenários avançados, o agente pode propor ações (adicionar ao carrinho, reservar, notificar sobre oferta) e até executar compras com autorização prévia.
Essa mudança operacional provoca necessidades técnicas: normalização de atributos de produto, padronização de APIs de busca, protocolos de verificação de atributos (tamanho, cor, certificações) e mecanismos de confiança para evitar vieses ou recomendações imprecisas.
Impacto para varejistas e marketplaces
Para varejistas, agentic commerce oferece tanto oportunidades quanto riscos. Entre os principais impactos:
– Maior exigência de qualidade de dados: agentes dependem de metadados ricos e precisos. Falhas em atributos (especificações técnicas, medidas, disponibilidade) reduzem a visibilidade e a competitividade dos SKUs.
– Diferenciação por serviço: varejistas que integrarem APIs que permitam resposta em tempo real de estoque, personalização e logística ganham vantagem competitiva.
– Reconfiguração de canais: marketplaces tradicionais podem ver mudanças na dinâmica de descoberta, já que agentes priorizam relevância real sobre posicionamento por anúncio. Ao mesmo tempo, marketplaces que abrirem integração com agentes e oferecerem dados estruturados podem neutralizar esse efeito.
– Novas métricas de sucesso: além de cliques e conversões, métricas como “satisfação pós-compra”, taxa de retorno e aderência às recomendações do agente passam a ter peso estratégico.
Mirakl, mencionado na reportagem da Forbes, surge como exemplo de plataforma que ajuda varejistas a preparar seus ecossistemas para receber agentes: integrando catálogos, normalizando dados e oferecendo infraestrutura de marketplace que facilita a interoperabilidade com agentes (EDELSON, 2025).
Benefícios para consumidores
Do ponto de vista do consumidor, os ganhos prometidos são claros:
– Economia de tempo: agentes reduzem esforço cognitivo, automatizando pesquisa e comparação.
– Relevância: seleção de produtos mais adequada ao perfil e contexto do usuário.
– Assistência contínua: agentes podem monitorar disponibilidade, alertar para quedas de preço e executar compras quando condições pré-estabelecidas são atendidas.
– Experiência omnicanal: integração entre dispositivos e canais, permitindo ao agente atuar de forma consistente independentemente do ponto de contato.
Contudo, há expectativas a gerenciar: confiança na recomendação do agente depende de transparência sobre critérios, proteção de dados e governança ética dos modelos.
Desafios técnicos, legais e éticos
A implementação em escala do agentic commerce traz desafios que demandam atenção estruturada:
– Qualidade dos dados: normalização entre diferentes fornecedores é complexa. Sem padrões amplos, os agentes podem tomar decisões baseadas em dados inconsistentes.
– Privacidade e consentimento: agentes operam com dados pessoais e padrões de comportamento. Conformidade com LGPD e com regras de consentimento é mandatória.
– Transparência e explicabilidade: recomendações automatizadas precisam ser explicáveis para o usuário e auditáveis para regulações setoriais.
– Segurança: agentes com permissão para executar transações representam risco em caso de comprometimento.
– Risco de concentração de mercado: se poucos provedores de agentes dominarem a descoberta de produtos, varejistas e consumidores podem ficar dependentes de um ecossistema controlado.
– Viés algorítmico: modelos podem priorizar produtos por critérios comerciais que não se alinham à melhor experiência do usuário.
Esses desafios exigem governança — tanto técnica quanto de políticas internas — e diálogo entre setores (varejo, tecnologia, jurídico e consumidores).
Caso prático: Mirakl e a estratégia de operacionalização
A matéria da Forbes indica que Mirakl tem atuado como facilitador para varejistas interessados em agentic commerce, ajudando-os a modernizar estruturas de marketplace e a expor dados e APIs que agentes podem consumir (EDELSON, 2025). Analisando esse movimento, observam-se três frentes de trabalho que empresas como Mirakl adotam:
– Normalização de catálogo: criação de taxonomias e esquemas de atributos que permitam mapeamento consistente entre varejistas e agentes.
– Integração de APIs: desenvolvimento de endpoints para consulta de disponibilidade, preço, tempo de entrega e políticas comerciais.
– Ferramentas de confiança: mecanismos de verificação de vendedores, avaliações e sistemas anti-fraude para assegurar que agentes não recomendem produtos de baixo valor ou ilegítimos.
Essas iniciativas ilustram caminhos práticos para varejistas que desejam “lean into agentic commerce” — ou seja, se posicionar para se beneficiar da nova forma de descoberta.
Implicações para SEO e descoberta de produtos
Agentic commerce altera o escopo do SEO para e-commerce. Estratégias tradicionais baseadas em palavras-chave e otimização de páginas devem ser complementadas por:
– Otimização de atributos estruturados: schemas, metadados e vocabulários controlados se tornam centrais para indexação por agentes.
– Conteúdo semântico: descrições que utilizem linguagem natural e termos relacionados ajudam modelos semânticos a mapear produtos a intenções complexas.
– Sinalização de confiança: certificações, políticas de devolução e avaliações estruturadas aumentam a probabilidade de recomendação por agentes.
– Integração com APIs: exposição de endpoints para consulta automatizada (inventário, lead times) que agentes usam para decisões em tempo real.
– Experiência multiformato: agentes podem consumir dados de texto, imagens e atributos multimídia; portanto, imagens otimizadas e metadados visuais ganham relevância.
Em suma, SEO passa a incluir tanto a otimização para humanos quanto para agentes autônomos, criando uma camada adicional de requisitos técnicos.
Modelos de governança e melhores práticas
Para administrar riscos e extrair benefícios, recomenda-se que empresas adotem um framework de governança voltado para agentic commerce:
– Inventário de dados: catalogar atributos de produto, origens e responsáveis.
– Padrões e taxonomias: adotar vocabulários controlados e formatos interoperáveis.
– Políticas de privacidade e consentimento: explicar como agentes usam dados e oferecer controles explícitos ao consumidor.
– Auditoria de modelos: monitorar desempenho e vieses das recomendações.
– Contratos e SLAs com provedores de agentes: definir garantias de integridade, tempo de resposta e conformidade legal.
– Monitoramento pós-implementação: avaliar métricas de satisfação, conversão e impacto nas taxas de devolução.
Essas práticas alinham objetivos comerciais com requisitos regulatórios e expectativas do consumidor.
Recomendações estratégicas para varejistas
Para varejistas que desejam se preparar para o crescimento do agentic commerce, seguem recomendações estratégicas:
– Investir em qualidade de dados: melhorar atributos de produto, imagens e metadados.
– Abrir APIs seguras: disponibilizar endpoints para consulta de inventário, preço e logística.
– Trabalhar com parceiros de marketplace que suportem integração com agentes, como plataformas que ofereçam normalização de catálogo.
– Revisar políticas de privacidade: garantir conformidade com LGPD e mensagens claras ao consumidor.
– Testar pilotos controlados: iniciar com casos de uso delimitados (ex.: categorias horizontais) para validar hipóteses.
– Capacitar times: treinar equipes de produto, dados e compliance para novos processos.
– Priorizar transparência: fornecer ao cliente explicações sobre por que um agente recomenda determinado produto.
Essas ações reduzem fricção e aumentam a competitividade no novo cenário de descoberta.
Futuro e tendências emergentes
Espera-se que, nos próximos anos, agentic commerce evolua em várias frentes:
– Agentes multimodais: combinando texto, voz e visão computacional para compreender melhor produtos e contexto de uso.
– Padronização industrial: iniciativas para criar vocabulários e APIs universais que facilitem integração entre múltiplos agentes e varejistas.
– Modelos de negócio híbridos: surgimento de mercados onde agentes independentes competem para atender consumidores, com modelos de remuneração por performance.
– Regulação focalizada: normas específicas para recomendações automatizadas e execução de compras por agentes.
– Integração offline: agentes capazes de coordenar inventário entre lojas físicas e canais digitais para otimização de entrega.
Essas tendências apontam para um ecossistema mais dinâmico, mas que exige cooperação entre atores para mitigar riscos de concentração e garantir valor ao consumidor.
Conclusão
Agentic commerce representa uma mudança paradigmática na busca por produtos e na experiência de compra. Ao deslocar o protagonismo da descoberta para agentes autônomos, o comércio digital precisa se reorganizar — desde a qualidade dos dados até a arquitetura de marketplaces e políticas de privacidade. Conforme noticiado por Forbes, plataformas como Mirakl já estão atuando como facilitadoras dessa transição, ajudando varejistas a adaptar infraestrutura e processos (EDELSON, 2025).
Para profissionais e decisores no varejo, a mensagem é clara: preparar-se não é apenas adotar tecnologia, mas ajustar governança, dados e parcerias para operar em um ecossistema onde agentes são intermediários centrais da descoberta. Aquelas empresas que investirem antecipadamente em dados, APIs e transparência estarão melhor posicionadas para capturar valor e oferecer experiências de compra superiores em um mercado orientado por agentes.
Referências e citações:
A citação direta do artigo original utilizada neste texto: “Welcome to the brave new world of agentic commerce, the next big thing after the web and mobile and marketplace-type platforms. In agentic commerce, agents complete searches for consumers, uncovering more precise product selections…” (EDELSON, 2025). Tradução livre: “Bem-vindo ao corajoso novo mundo do agentic commerce, a próxima grande tendência após a web, o mobile e as plataformas tipo marketplace. No agentic commerce, agentes completam buscas para consumidores, revelando seleções de produtos mais precisas…” (EDELSON, 2025).
Fonte: Forbes. Reportagem de Sharon Edelson, Senior Contributor, Sharon Edelson, Senior Contributor https://www.forbes.com/sites/sharonedelson/. Agentic Commerce Is Rewriting The Rules Of Product Search. 09 out. 2025. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/sharonedelson/2025/10/09/agentic-commerce-is-rewriting-the-rules-of-product-search/. Acesso em: 09 out. 2025 às 21:09:13Z.
