A inteligência artificial começou a deslocar parte das decisões operacionais mais críticas do Marketing e do varejo para sistemas capazes de interpretar comportamento, contexto e intenção de compra em tempo real. A função, que há poucos anos aparecia concentrada em automação de mídia e geração de conteúdo, já avança sobre áreas como precificação, recomendação de produtos, gestão de catálogo, planejamento de demanda e até desenvolvimento de softwares internos.
Na roundtable “Marketing Agêntico: A Prática de Quem Está Hackeando a Eficiência com IA”, realizada durante o CMO Summit 2026, Marcelo Echeverria, country manager da Replit no Brasil, Fernanda Benhami, Head de Customer Intelligence LATAM da SAS Brasil, e Francisco Donato, especialista em e-commerce e transformação digital, discutiram como os agentes de IA começam a assumir funções que antes dependiam de estruturas fragmentadas entre Marketing, tecnologia, comercial e operações.
Os executivos compartilham a visão de que o principal impacto da IA não está necessariamente na substituição imediata de pessoas, mas na reorganização da lógica operacional das empresas. Em vez de atuar apenas como ferramenta de produtividade pontual, os modelos generativos ocupam o centro da tomada de decisão em processos ligados à venda, personalização e experiência do consumidor.
“Imagine uma plataforma de vendas digitais que trabalha com centenas de milhares ou, em alguns casos, milhões de produtos. Como tomar a melhor decisão sobre o que comprar, o quanto comprar, o quanto reabastecer e qual será o preço de venda? Algumas empresas ainda usam o Excel, mas a IA permite a otimização das regras de negócio, metas de venda, metas de margem e tomada de decisão”, afirma Donato.
A descoberta substitui a busca
Parte da transformação descrita pelos participantes se baseia na mudança na forma como o consumidor se relaciona com plataformas digitais. A ideia de que o usuário acessa um e-commerce já sabendo exatamente o que deseja comprar começa a perder espaço para uma dinâmica baseada em descoberta, curadoria e recomendação contextual.
As baixas taxas médias de conversão no comércio eletrônico ajudam a sustentar essa percepção. Donato avalia que a maior parte dos consumidores chega aos marketplaces sem clareza total sobre qual produto adquirir, o que amplia a importância de sistemas inteligentes de recomendação.
“Achar que o cliente sabe o que quer quando ele entra no e-commerce é um erro clássico. Pensamos no começo, meio e fim sendo que o fim é a conversão. Se fosse tão simples, as nossas conversões tenderiam a 100%. Mas as conversões bem-sucedidas correspondem a 3%, 4%. Ou seja, 96% das pessoas não compram nada quando entram nessas plataformas. O e-commerce é um business de descoberta de produtos. E para ter uma boa descoberta de produtos, é preciso ter um excepcional ranking de produtos”, explica.
O ideal, neste caso, é que os algoritmos deixem de atuar apenas como ferramentas de segmentação de mídia e assumam também uma posição de impacto direto sobre a margem, a elasticidade de preço, a competitividade comercial e, principalmente, o histórico de navegação. Isso porque as marcas precisam saber quais produtos são competitivos dentro de uma jornada específica para maximizar a conversão e proteger a margem de lucro.
IA modifica diretrizes de busca
O avanço da IA generativa também começa a deslocar o início da jornada de compra para fora dos ambientes tradicionais de varejo. Em vez de pesquisar diretamente em marketplaces, consumidores passaram a consultar modelos generativos para entender qual produto faz mais sentido para determinada necessidade.
“O processo de decisão começa por lá. Eu tenho uma necessidade, eu quero comprar um computador para o meu filho jogar e gravar ao mesmo tempo que ele quer publicar no YouTube. Eu não tenho a menor ideia de qual é a configuração desse computador. Eu perguntarei para uma IA. Ela é o concierge hoje, ela é o curador nessa conversa”, ilustra Donato.
Essa transformação já afeta as estratégias de presença digital e descoberta de marcas. Elas obrigam as empresas a adaptar seus ambientes digitais para uma internet em que agentes de IA ocupam o papel de intermediários de navegação e busca.
“O que as pessoas precisam entender é que, hoje, o acesso à sua marca, ao seu site, será feito ou intermediado por agentes virtuais, será feito por LLMs, ou seja, não será feito exclusivamente por pessoas. Então, nós temos que estar preparados para conseguir atender os dois públicos”, afirma Marcelo Echeverria.
O topo da eficiência operacional
Diante das novas formas de busca, a tendência é que as empresas que se sobressaem na corrida da IA alcancem níveis mais competitivos de eficiência operacional em comparação às concorrentes. Esta eficiência se traduz de muitas maneiras, como o desenvolvimento de softwares e ferramentas internas, por exemplo, considerado um escopo de ação recente e muito promissor.
Os modelos generativos começam a reduzir drasticamente as barreiras técnicas para criação de landing pages, sistemas internos, aplicativos e automações. O conceito, conhecido como Vibe Coding, propõe justamente a utilização de linguagem natural para desenvolver aplicações sem necessidade de conhecimento técnico avançado em programação.
A mudança altera diretamente a estrutura operacional de agências e departamentos de Marketing, especialmente em atividades historicamente dependentes de fluxos demorados entre briefing, criação e desenvolvimento. “Isso permite que um profissional que não é um desenvolvedor ou designer consiga construir uma landing page, um sistema ou um software de forma geral sem ter nenhum background técnico”, explica Echeverria.
A facilidade de criação altera a relação das empresas com plataformas SaaS tradicionais, o que pode ser muito proveitoso: na avaliação de Echeverria, ferramentas generativas tendem a pressionar soluções padronizadas de mercado, principalmente aquelas voltadas a tarefas operacionais simples. “Grande parte dos SaaS que estão sendo oferecidos hoje podem ser replicados com ferramentas de Vibe Coding. Existe até um termo que a gente tem ouvido, que é o SaaSpocalypse, o apocalipse do software-as-a-service”, afirma o executivo.
Dados sem aplicação perdem valor
Para Fernanda Benhami, o principal erro das empresas atualmente não está na ausência de informação, mas na dificuldade de transformar dados em aplicações práticas de negócio. Muitas organizações continuam investindo em grandes estruturas de armazenamento sem clareza sobre quais problemas pretendem resolver ou quais resultados esperam alcançar.
“Antigamente várias empresas investiam em grandes projetos de estruturação de dados, de criar data lakes, juntar as informações para que pudesse tirar insights e aplicar a inteligência artificial. Isso mudou drasticamente. O valor está em identificar casos de uso que possam trazer resultado para a organização, identificar as informações relevantes para esses casos de uso e aplicar a IA sobre esses dados para tirar os insights que efetivamente trarão valor”, afirma a executiva.
Por outro lado, parte das empresas trabalha sob uma lógica orientada ao armazenamento, mesmo em situações onde o valor está na capacidade de reagir ao comportamento do consumidor em tempo real. “Por vezes o que você precisa é reagir ao contexto do cliente no momento em que uma interação ocorre no app ou no e-commerce. Isso é informação e eu não preciso trazê-la para um lake para poder analisar depois, porque já terei perdido o valor dela. O contexto do cliente já passou”, explica Fernanda.
Assim, os agentes de IA funcionam como sistemas capazes de interpretar intenção, comportamento e propensão de compra para adaptar ofertas, recomendações e jornadas personalizadas. Para isso, é preciso estrutura: a especialista defende que a adoção efetiva dos agentes de IA depende menos da implementação tecnológica e mais da construção de processos, cultura e capacidade analítica dentro das equipes.
“Não adianta achar que a equipe com o skill que ela tem hoje vai simplesmente adotar o uso da IA. Ela precisa ser preparada para isso, até para saber fazer as perguntas adequadas e saber julgar as respostas. Porque pior do que fazer a pergunta errada é aceitar a primeira resposta. As pessoas pegam a primeira resposta, fazem um ctrl-c, ctrl-v e acham que acabou”, finaliza.
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