Um agente de IA para compras é um assistente que pesquisa, compara e pode concluir uma compra em nome do consumidor, a partir de um pedido simples. No Brasil, 72% dos consumidores já testaram ou estão dispostos a usar esses agentes, contra 39% um ano antes, segundo a Global Payments. É o 2º maior índice entre sete países pesquisados.
Em resumo
- Pelo Agentic Commerce Report 2026 da Global Payments, a parcela de brasileiros que já testaram ou estão dispostos a usar agentes de IA para compras subiu de 39% para 72% em um ano. 24% já testaram.
- O Brasil fica atrás só da China (86%) entre os sete mercados pesquisados, com 8.027 consumidores, em maio de 2026.
- As principais preocupações dos brasileiros são segurança dos dados de pagamento (50%), privacidade (45%) e escolhas inadequadas feitas pela IA (41%).
- Na média dos sete mercados, os consumidores projetam que agentes de IA respondam por 17% das compras em cinco anos, perto das lojas físicas (18%).
- Para a PME, a preparação começa pelo catálogo: preço, estoque, frete e política de troca precisam estar completos e legíveis para máquina.
O que é um agente de IA para compras?
É uma IA que executa a tarefa de comprar, e não só responde perguntas. Em vez de o consumidor abrir dez abas para comparar preço, prazo e reputação, ele descreve o que precisa, e o agente busca, compara e, com autorização, finaliza a compra. O mercado chama esse movimento de agentic commerce, ou comércio agêntico.
A diferença para a busca tradicional é quem faz a comparação. Na busca, o consumidor vê os anúncios, clica e decide. Com o agente, a comparação é feita por uma máquina que lê as informações disponíveis sobre o produto e a loja. A consequência prática é simples: o agente só consegue considerar o que consegue ler. Produto sem preço claro, sem estoque atualizado ou sem prazo de entrega informado tende a ficar fora da comparação.
Quantos brasileiros já estão dispostos a usar agentes de IA?
A maioria. Segundo o Agentic Commerce Report 2026 da Global Payments, divulgado pela Mercado&Consumo, 72% dos brasileiros já testaram ou estão dispostos a permitir compras feitas por agentes de IA. Um ano antes, eram 39%. Hoje, 24% já testaram e 48% dizem estar dispostos a usar agora ou nos próximos 12 meses.
| País | Já testaram ou estão dispostos a usar agentes de IA para compras |
|---|---|
| China | 86% |
| Brasil | 72% |
| Singapura | 59% |
| Reino Unido | 48% |
| França | 46% |
| Estados Unidos | 45% |
| Austrália | 40% |
A confiança acompanha. Numa escala de 1 a 5, a confiança dos brasileiros em agentes de IA subiu de 3,18 para 3,80, a segunda maior entre os países, atrás da China (3,97). A pesquisa ouviu 8.027 consumidores em maio de 2026.
O dado conversa com outro levantamento. Na pesquisa Voice of the Consumer: Digital Shopper Survey 2025, da Euromonitor International, apresentada pelo Sebrae SP, 78% dos respondentes brasileiros disseram ter utilizado IA generativa em 2025 para a compra de produtos. A mesma apresentação mostra que o WhatsApp foi a plataforma mais usada pelos consumidores em 2025 (93%) e que o Pix respondeu por 40% das compras digitais. O consumidor brasileiro já está acostumado a comprar por conversa e a pagar de forma instantânea, dois hábitos que combinam com o modelo de agente.
O que ainda trava o consumidor, e o que isso ensina à loja?
A confiança cresce, mas as preocupações são concretas. Entre os brasileiros, a Global Payments aponta:
- Segurança dos dados de pagamento: 50%.
- Privacidade e uso de informações pessoais: 45%.
- Escolhas inadequadas feitas pela IA: 41%.
- Quem será responsabilizado em caso de problema: 36%.
Cada preocupação aponta para algo que a loja controla. Pagamento seguro e conhecido reduz o primeiro medo. Política de privacidade clara reduz o segundo. Descrição precisa de produto, com medidas, compatibilidade e restrições, reduz a chance de o agente escolher errado. E política de troca e devolução explícita responde à pergunta de quem resolve o problema. São os mesmos sinais de confiança que convencem um comprador humano, só que agora precisam estar escritos de forma que uma máquina leia.
O que muda para a PME que vende online?
Muda o critério de visibilidade. Na média dos sete mercados, os consumidores da pesquisa projetam que, em cinco anos, agentes de IA respondam por 17% das compras, contra 18% das lojas físicas, 13% dos sites próprios das marcas e 12% de mecanismos de busca e de marketplaces. É uma expectativa declarada, não uma previsão de mercado, mas indica para onde a atenção do consumidor está indo.
Se parte da comparação passar a ser feita por agentes, a PME disputa com uma vantagem pouco explorada: um catálogo completo e bem estruturado não depende do tamanho do orçamento de mídia. O Google, por exemplo, documenta como o markup de dados estruturados de produto permite que preço, disponibilidade, avaliações, frete e política de devolução apareçam de forma mais rica nos resultados. Esse é o tipo de informação organizada que sistemas automatizados conseguem ler com segurança.
A IA já está influenciando a decisão de compra antes mesmo do agente: tratamos disso em como os resumos de IA já influenciam a Black Friday.
Como preparar a loja para agentes de IA?
Começando pelo catálogo, não pela ferramenta. Um roteiro em seis passos:
- Audite os campos de cada produto: nome claro, preço, disponibilidade em estoque, prazo e custo de frete, política de troca, especificações técnicas e fotos.
- Corrija primeiro a curva A: os produtos que concentram a maior parte do faturamento.
- Implemente dados estruturados de produto nas páginas da loja, seguindo a documentação do Google para listagens de comerciante.
- Mantenha preço e estoque sincronizados entre loja, marketplaces e catálogo do WhatsApp. Informação divergente derruba a confiança de pessoas e de máquinas.
- Publique as políticas de forma explícita: troca, devolução, garantia e privacidade em páginas próprias, com texto simples.
- Meça a origem das vendas e acompanhe, mês a mês, quanto chega de canais orgânicos e de assistentes de IA, quando a ferramenta de análise permitir identificar.
Um exemplo com números
Exemplo ilustrativo. Uma loja online tem 300 produtos ativos. A auditoria de cinco campos essenciais encontra o seguinte quadro:
| Campo | Produtos com o campo completo | Percentual |
|---|---|---|
| Preço e disponibilidade atualizados | 270 | 270 / 300 = 90% |
| Prazo e custo de frete na página | 180 | 180 / 300 = 60% |
| Especificações técnicas completas | 150 | 150 / 300 = 50% |
| Política de troca vinculada ao produto | 300 | 300 / 300 = 100% |
| Dados estruturados de produto | 0 | 0 / 300 = 0% |
Nenhum produto está completo, porque nenhum tem dados estruturados. Se a loja tratar só os 60 produtos da curva A, que no exemplo representam 70% do faturamento, o esforço cai para 20% do catálogo (60 / 300) e cobre a maior parte da receita. Com faturamento ilustrativo de R$ 150.000 por mês, isso significa colocar R$ 105.000 de vendas mensais (70% de R$ 150.000) em produtos legíveis para máquina antes de mexer no restante.
Onde o lucro escapa nesse ponto
O erro mais comum que vemos é tratar IA como tema de ferramenta, e não de dado. A PME compra um chatbot, mas o catálogo continua com frete escondido, ficha técnica pela metade e estoque desatualizado. Na frente de Aquisição, a tese é que o próximo canal de demanda vai premiar quem tem informação completa e consistente, e isso custa organização, não verba de mídia. O que medir: percentual do catálogo com os campos essenciais completos, divergências de preço e estoque entre canais e participação das vendas orgânicas no total. Adotar IA sem esse alicerce costuma gerar custo sem retorno, como discutimos em por que o lucro não subiu junto com o uso de IA.
Perguntas frequentes
Agente de IA é a mesma coisa que chatbot?
Não. O chatbot responde perguntas, geralmente dentro de um site. O agente executa tarefas em nome do usuário, como pesquisar em várias lojas, comparar ofertas e concluir uma compra com autorização.
Preciso ter loja virtual própria para aparecer para agentes de IA?
Ajuda, porque na loja própria você controla os dados estruturados e as políticas. Quem vende só em marketplace depende da qualidade do cadastro dentro da plataforma, que deve ser igualmente completo.
O que são dados estruturados de produto?
São marcações no código da página que informam, em formato padronizado, nome, preço, disponibilidade, frete, avaliações e política de devolução. O Google documenta esse formato para páginas em que o cliente pode comprar o produto.
Isso vale para empresas que vendem para outras empresas?
A pesquisa citada trata de consumidores. Ainda assim, a lógica de catálogo completo e legível vale para compras B2B, em que o comprador também pesquisa e compara antes de pedir orçamento.
Próximo passo
Comece pela auditoria dos produtos que mais vendem: preço, estoque, frete, especificações e política de troca. Se quiser transformar essa auditoria em um plano de Aquisição com métrica e prioridade, fale com um especialista da IB7. Para ver como estruturamos a frente de Aquisição, acesse as soluções da IB7.
Fontes
- Mercado&Consumo, com dados do Agentic Commerce Report 2026 da Global Payments, "Uso de IA para fazer compras salta de 39% para 72% no Brasil", 14/10/2026: mercadoeconsumo.com.br
- Sebrae SP e Euromonitor International, "Tendências e voz do consumidor digital" (Voice of the Consumer: Digital Shopper Survey 2025), agosto de 2026: datasebrae.com.br
- Google Search Central, documentação de dados estruturados de produto (Product), consultada em outubro de 2026: developers.google.com