Comércio agênico: o que é, como funciona e o que se segue

O agentic commerce acontece quando um agente de IA atua em nome do comprador, pesquisando, comparando e criando um carrinho de compras com base num pedido em linguagem natural, em vez de recorrer à tradicional barra de pesquisa ou menu de categorias. O agente faz o trabalho pesado, mas o comprador continua a aprovar a compra.

Espera-se que o agentic commerce abranja três fases de evolução:

1. Descoberta assistida: Um agente ajuda o comprador a encontrar e comparar produtos, encaminhando-o depois para o comerciante para que este conclua a compra por si próprio.

2. Compra com intervenção humana: Um agente cria um carrinho com preços, impostos e disponibilidade em tempo real, e o comprador analisa e aprova o pagamento.

3. Compra autónoma: Um agente conclui uma transação ao abrigo de um mandato pré-acordado, sem necessidade de confirmação para cada compra individual.

A maior parte da atividade atual encontra-se nas duas primeiras fases. A compra autónoma existe apenas em pilotos iniciais e é provável que ainda demore anos a chegar a mercados como a Europa, onde a regulamentação continua a pressupor a presença de uma pessoa para autorizar cada transação.

Como funciona o agentic commerce?

O fluxo de compra de uma transação típica de agentic commerce com intervenção humana segue três passos:

• Descoberta: Em resposta a um pedido do comprador, o agente consulta dados estruturados do produto, incluindo catálogo, preços e disponibilidade.

• Carrinho e checkout: O cliente faz uma seleção e o agente cria um carrinho dinâmico, recalculando preços, impostos e entregas em tempo real.

• Pagamento e autorização: O cliente analisa e aprova o pagamento, e a transação é verificada contra fraudes antes de ser processada.

Agentic commerce vs. comércio conversacional

O comércio conversacional é um subconjunto do agentic commerce. As ferramentas de IA respondem a perguntas e fazem recomendações, mas o comprador continua a gerir a descoberta e o checkout por si mesmo. Isto aproxima-se mais da descoberta assistida do que da compra com intervenção humana, na qual o agente assume parte do processo de descoberta e checkout em nome do comprador.

Agentic commerce vs e-commerce tradicional

O agentic commerce está estruturado de forma diferente do checkout de e-commerce tradicional. Um fluxo tradicional faz uma transição sequencial entre sistemas, dando tempo a cada um para se atualizar antes de iniciar o passo seguinte. As sessões com agentes não funcionam assim. Consultam preços, impostos e inventário de forma repetida e simultânea ao longo de uma única interação, o que explica em parte por que razão o agentic commerce exige competências diferentes dos sistemas subjacentes em comparação com um checkout padrão.

A tabela abaixo mostra as diferenças entre o agentic commerce e o e-commerce tradicional:

Um protocolo é o conjunto de regras que rege a forma como um agente de IA está autorizado a agir, como o pagamento é executado, como o consentimento é registado e quem é responsável se algo correr mal.

Dois protocolos estão a moldar o setor neste momento:

• Agentic Commerce Protocol (ACP), associado à OpenAI

• Universal Commerce Protocol (UCP), associado à Google

Estes estão focados em resolver a transação de agente com intervenção humana. Entretanto, estão a surgir outros protocolos para diferentes áreas do ecossistema do agentic commerce. Por exemplo, o x402, apoiado pela Linux Foundation, foi criado para pagamentos máquina a máquina (machine-to-machine), onde o software paga ao software sem qualquer consumidor no fluxo da transação.

Em todos os casos, ainda estamos numa fase inicial, pelo que, se estiver a tomar decisões relativas à infraestrutura, é aconselhável evitar apostar demasiado cedo num único protocolo, sob o risco de ter de reestruturar os seus sistemas mais tarde.

A prevenção da fraude tem questionado tradicionalmente duas coisas:

• Esta pessoa é quem diz ser?

• Está autorizada a realizar esta transação?

O agentic commerce adiciona uma nova dimensão. Com um agente posicionado entre o comprador e o comerciante, passa também a ser necessário identificar agentes legítimos por oposição aos maliciosos, bem como confirmar que o agente está a agir de acordo com a intenção do cliente.

Garantir este equilíbrio pode ser complicado. A prevenção da fraude assume há muito que os bots são maus por predefinição. No entanto, com o agentic commerce, um agente de compras legítimo pode parecer idêntico a um bot de scraping ou de exploração de vulnerabilidades. Além disso, mesmo um agente totalmente autorizado pode desviar-se do pretendido pelo comprador, substituindo um produto por outro mais barato ou escolhendo a opção de envio mais lenta para atingir uma meta de preço.

Para já, duas coisas mantêm isto sob controlo. Em primeiro lugar, um mandato verificável e auditável que regista o que o agente foi efetivamente autorizado a fazer. Em segundo lugar, o comprador a confirmar cada pagamento. Contudo, à medida que os pagamentos totalmente autónomos e executados por agentes se tornarem mais comuns, essa segunda salvaguarda desaparece.

O agentic commerce faz também com que a fraude com que já lida (abuso de promoções e exploração de janelas de inventário) ocorra mais depressa e em maior escala. Deste modo, o seu foco precisa de passar de uma verificação única no momento do pagamento para uma camada contínua de controlo ao longo de toda a interação. É por isso que 30% dos grandes comerciantes nos EUA afirmam que a pontuação de confiança (trust scoring) das plataformas de IA é o novo sinal mais crítico para o agentic commerce, à frente de outros indicadores de risco emergentes.

Conformidade no agentic commerce

A regulamentação adiciona outra camada de complexidade, particularmente na Europa. Enquadramentos como a SCA e o 3DS2 pressupõem que uma pessoa real está a confirmar a compra, razão pela qual a compra com intervenção humana deverá permanecer o padrão na região durante algum tempo. Nos EUA, não existe um mandato equivalente de autenticação em tempo real, o que explica em parte por que razão os projetos piloto agênticos estão a avançar mais rapidamente por lá.

Nenhuma plataforma de e-commerce ou prestador de serviços de pagamento pode garantir a conformidade. A infraestrutura adequada faz com que comece a pensar na confiança do agente, no consentimento e na responsabilidade mais cedo no processo, antes que os problemas cheguem ao checkout.

Os pagamentos são a camada de execução do agentic commerce. Assim que um comprador aprova a compra, o agente precisa de uma forma de pagamento que o comerciante possa autorizar, processar e verificar contra fraudes, tal como em qualquer outra transação. É por isso que a tokenização é uma ferramenta tão poderosa. Em vez de entregar os dados do cartão em bruto ao agente, pode atribuir um token seguro que permite ao agente atuar em nome do comprador (com a sua aprovação). Isto permite-lhe reconhecer o mesmo cliente em diferentes sessões de agentes e plataformas, em vez de tratar cada uma como se fosse um novo comprador.

Segundo o responsável de parcerias B2B da OpenAI durante a NRF 2026, o tráfego de elevada intenção gerado por agentes de IA está a converter duas a três vezes melhor do que o tráfego de pesquisa tradicional. Subindo no funil, o agentic commerce abre também uma nova superfície de descoberta para clientes que preferem descrever o que pretendem em vez de o procurar ativamente.

No entanto, embora estes indicadores iniciais pareçam promissores, o agentic commerce também traz desvantagens. Quando um terceiro controla a descoberta e o checkout, corre o risco de se tornar num fornecedor de back-end substituível em vez de uma marca valorizada. Há também a questão dos dados: se a plataforma mantiver o mandato, definir os limites e guardar o comprovativo de compra, poderá acabar por deter uma fatia maior da relação com o cliente do que a sua própria empresa.

Pode reduzir estes riscos ao reter o controlo do token de pagamento, em vez de permitir que a plataforma de IA o emita e guarde. Desta forma, será a sua empresa a reconhecer o comprador, independentemente da plataforma de IA que este esteja a utilizar.

Os casos de utilização mais comuns atualmente dividem-se em duas áreas:

• Da descoberta ao checkout no retalho: Um comprador pede a um agente para encontrar e comparar um produto com base em critérios como estilo, preço, sustentabilidade ou prazo de entrega. O comprador faz uma escolha, o agente cria o carrinho e o comprador aprova.

• Reserva de viagens: Um agente compara voos ou opções de hotéis com base nas preferências indicadas pelo comprador e conclui a reserva assim que esta for aprovada.

No setor do retalho, as empresas estão a adotar o agentic commerce a ritmos diferentes. Por exemplo, o vestuário, a fast fashion e os artigos para desporto e outdoor estão a ser dos primeiros a aderir, visto tratarem-se de compras de menor ponderação, nas quais o comprador se sente confortável em deixar o agente afunilar as opções. Em contrapartida, observa-se uma adoção mais lenta no setor do luxo, onde as compras tendem a envolver mais reflexão, pesquisa e garantia de confiança, frequentemente acompanhadas por um contacto humano.

Em todas as categorias, as empresas estão a seguir abordagens distintas. Algumas estão a utilizar plataformas proprietárias que lhes permitem avançar rapidamente no suporte a novos protocolos. Outras estão a aguardar para ver o que as suas plataformas de e-commerce desenvolvem antes de comprometerem recursos de engenharia. Para mais detalhes sobre como diferentes empresas estão a abordar o agentic commerce, consulte: Insights de cinco retalhistas líderes.

Os LLMs (Large Language Models) atingiram 1 milhar de milhão de utilizadores em cerca de três anos, o que representa a adoção mais rápida de qualquer tecnologia registada até hoje. Bastidores fora, as plataformas e as redes de cartões estão ativamente a construir a infraestrutura para suportar transações lideradas por agentes em escala. No entanto, muitas questões difíceis como quais os protocolos que irão dominar, como será partilhada a responsabilidade e como funcionará a autorização entre diferentes plataformas continuam sem resposta.

Uma grande consideração para as empresas é saber se conseguem trabalhar com todas as plataformas de IA sem terem de reconstruir a sua estrutura sempre que surge uma nova. O futuro do agentic commerce não passará por arrancar e substituir infraestruturas; passará sim por ligar novos canais aos sistemas em que os comerciantes já confiam.

Como o agentic commerce ainda se encontra em fase piloto, não precisa de ter uma estratégia agêntica totalmente definida, mas eis algumas ações que pode tomar já para se preparar:

Garantir que os dados do produto são legíveis por máquinas

Os feeds de produtos padrão foram criados para servir humanos e motores de busca. A IA é diferente. Requer acesso a uma variedade de informações sobre os produtos em tempo real, as quais irá consultar várias vezes durante uma única sessão. Assegure-se de que todos os seus dados estão acessíveis num só local e não distribuídos por vários departamentos. Por exemplo, uma marca descobriu que o peso dos seus produtos residia num sistema completamente diferente do resto do catálogo, sem qualquer ligação fiável entre eles. Uma lacuna destas é gerível quando a interface principal é o seu próprio website ou aplicação. No entanto, para uma plataforma de IA, isso representa um ponto sem saída. Saiba mais em: Agentic commerce e feeds de produtos: um guia para retalhistas.

Manter a infraestrutura o mais aberta possível

Sem um protocolo dominante de momento, desenvolver apenas para os requisitos de uma plataforma traz o risco de ter de reconstruir tudo para a seguinte. Privilegie uma infraestrutura que lhe permita adaptar-se à medida que os padrões evoluem, em vez de se prender a uma única integração demasiado cedo.

Garantir um consentimento claro e a gestão do mandato

Certifique-se de que tem total clareza sobre o que o agente está autorizado a fazer em nome do comprador, quais os limites aplicáveis e como essa autorização é registada e auditada.

Alinhar as suas equipas

As compras agênticas impactam simultaneamente as áreas de fraude, risco, produto, suporte e marketing. Por isso, é importante pôr estas equipas a falar entre si desde cedo, em vez de tratar a questão como um problema exclusivo de uma só equipa.

Desenvolvemos o Adyen Agentic como um tradutor universal que liga as empresas a múltiplas plataformas e protocolos de IA através de uma única integração. Segue a mesma estrutura de três fases abordada anteriormente: descoberta, checkout, e pagamento e segurança e é sustentado por quatro princípios:

1. Os agentes só podem agir mediante um mandato explícito e verificável do comprador.

2. As empresas mantêm o controlo dos seus próprios métodos de pagamento e tokenização.

3. Um token de pagamento universal permite às empresas reconhecer os compradores em todos os canais de agentic commerce.

4. As empresas mantêm a propriedade dos seus dados de transação e da relação com o cliente, antes, durante e após a compra.

Estamos também ativamente envolvidos na definição dos padrões dos quais tudo isto depende, o que inclui a adesão à Agentic AI Foundation, a colaboração com a Google no Agent Payments Protocol e o estatuto de membro fundador da x402 Foundation.

O agentic commerce está a avançar rapidamente, mas, para a maioria das empresas, neste momento, o comprador ainda precisa de tomar a decisão final de compra. Isto dá-lhe tempo para acertar nos aspetos fundamentais: dados estruturados, infraestrutura flexível, gestão clara de consentimento e uma configuração de pagamentos que reconheça os seus compradores onde quer que eles surjam.

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