Descubra como usar IA para vender mais no e-commerce

A integração da Inteligência Artificial ao e-commerce avançou da interface dos usuários para o núcleo da arquitetura transacional dos negócios. A eficiência das operações digitais não depende mais do acoplamento de assistentes de interface, mas da capacidade da infraestrutura em dar suporte, processar e responder a sistemas de decisão em tempo real.

O impacto dessa transformação aparece na receita, no Custo de Aquisição de Clientes e na retenção. À medida que o comportamento do consumidor e as tecnologias de busca convergem para ecossistemas orientados por modelos de linguagem, a vantagem no varejo passa a estar com quem tem uma infraestrutura capaz de operar na era dos agentes de IA.

Assistentes baseados em árvores de decisão e modelos de processamento de linguagem natural enfrentam limitações operacionais. Projetados para responder a solicitações por meio de fluxos fixos, esses sistemas não conseguem interpretar contextos com dubiedade, criando gargalos no atendimento e atrito na experiência do cliente.

A evolução dos Modelos de Linguagem (LLMs) é a base para o desenvolvimento do comércio agêntico (Agentic Commerce). Com o uso de agentes de IA, a tecnologia deixa de ser um canal de respostas para assumir capacidades de análise, planejamento e execução.

No Agentic Commerce, assistentes atuam como representantes dos consumidores, realizando buscas, comparando especificações, avaliando prazos de entrega e disparando ordens de compra. Do lado das empresas, as marcas vêm usando agentes para otimizar a precificação, gerenciar estoques e personalizar ofertas.

Previsões do Gartner Group apontam que o volume de buscas em motores de pesquisa deverá diminuir nos próximos anos, devido à migração dos usuários para assistentes generativos e agentes de descoberta. Com isso, as plataformas de e-commerce que não estiverem estruturadas para responder às LLMs e aos agentes de IA arriscam perder relevância na jornada de compra.

Da sugestão à execução

No e-commerce, os sistemas de recomendação tradicionais operam sob uma lógica de exposição: analisam o histórico de navegação e exibem sugestões para que o usuário execute cada etapa do funil, da seleção de atributos na página de produto (PDP) à digitação de dados no checkout.

A aplicação da IA no e-commerce estabelece uma dinâmica baseada na execução. O foco desloca-se da sugestão de produtos para a resolução da necessidade do cliente em um fluxo único, com o mínimo de atrito.

Uma jornada orientada ao Agentic Commerce conta com uma série de etapas integradas:

1. Definição de parâmetros: o usuário estabelece metas, como a compra de equipamentos ou eletrodomésticos com restrições de voltagem, dimensões, orçamento e prazo de entrega.
2. Processamento e consulta de regras: o agente de IA se comunica com o e-commerce para consultar inventários, validar regras fiscais e aplicar condições comerciais.
3. Resolução de carrinho e estoque: o sistema monta a solução que melhor responde aos parâmetros dados pelo cliente, eliminando a navegação por páginas de produto.
4. Execução da transação: por meio de chamadas de API, o agente efetua a reserva do item, aciona gateways de pagamento e consolida o pedido.

Para que esse fluxo aconteça, a plataforma de e-commerce precisa oferecer estabilidade, com resposta em tempo reduzido e fidelidade aos dados transacionais consumidos pelos agentes.

O gargalo das soluções superficiais

A tentativa de acelerar a adoção de Inteligência Artificial no varejo por meio da adição de recursos às plataformas existentes traz um risco para a estabilidade e escalabilidade de arquiteturas legadas. O acoplamento de widgets ou wrappers de APIs a plataformas monolíticas cria gargalos que comprometem a infraestrutura do negócio.

Diversos fatores levam à degradação do desempenho em sistemas legados. Entre eles estão:

• Sobrecarga de requisições e latência: agentes executam chamadas simultâneas para mapear variações de catálogo, frete e disponibilidade. Soluções monolíticas não possuem balanceamento de carga para esse padrão de tráfego, levando à queda da performance do site e ao travamento de APIs.
• Inconsistência de dados e alucinações: quando a camada de IA não possui integração com os sistemas de ERP e OMS, o modelo de linguagem trabalha com informações sem sincronia. Isso pode gerar recomendações de itens esgotados, divergência de preços no checkout e falhas na entrega.
• Arquitetura fragmentada: a construção de middlewares para conectar cada LLM às APIs do sistema legado aumenta o custo de manutenção, faz a infraestrutura ser mais rígida e dificulta atualizações tecnológicas.
• Falhas de governança: o tráfego de informações operacionais entre sistemas legados e modelos públicos de IA pode violar diretrizes de segurança, expondo estratégias de preço, dados de clientes e outras informações estratégicas.

A superação desses gargalos exige a transição para ecossistemas AI-Ready, nos quais a camada de dados, as APIs e a lógica de negócios operam otimizadas para processar transações de agentes.

Os 3 pilares da IA aplicada ao negócio

A estruturação de uma operação de e-commerce preparada para a era dos agentes exige decisões de arquitetura pautadas em três pilares:

• GEO (Generative Engine Optimization) e legibilidade semântica: a otimização do e-commerce para as LLMs (GEO – Generative Engine Optimization) reorganiza a arquitetura de dados do e-commerce para interpretação por modelos generativos e agentes de IA.
• MCP (Model Context Protocol) como conector de agentes de IA: o Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto que estabelece um padrão para que modelos de linguagem acessem, com segurança, dados e executem ferramentas em sistemas externos.
• Córtex.IA operando por linguagem natural: a aplicação de IA no e-commerce estende-se para a eficiência na gestão do backoffice. O Córtex.IA atua um orquestrador de agentes nativos da plataforma Wake, tornando possível oprquestrar

Com essa arquitetura, os modelos de IA leem regras de negócio, tabelas de preço e disponibilidade de estoque do e-commerce. Isso permite que os agentes acionem funções transacionais de forma padronizada, sem contornar as validações da plataforma. Assim, a operação ganha estabilidade para absorver o tráfego gerado por transações de agentes.

Um bom exemplo de aplicação dessa tecnologia é o Grupo Balaroti, no setor de materiais de construção. Ao utilizar a infraestrutura da Wake com suporte ao protocolo MCP, a empresa viabilizou a integração do catálogo de itens técnicos com agentes de Inteligência Artificial. Com isso, passou a responder a consultas e a converter vendas de forma automatizada.

O caminho para a liderança

A preparação da infraestrutura tecnológica para o Agentic Commerce exige ações por parte da gestão:

• Revisão da arquitetura transacional: avalie a capacidade de resposta das APIs frente ao aumento de requisições oriundas de motores e agentes de IA.
• Substituição de soluções: Elimine middlewares e scripts desconectados e adote uma plataforma integrada.
• Padronização via MCP: adote o Model Context Protocol (MCP) como padrão de conectividade para garantir interoperabilidade com modelos de IA.
• Eficiência operacional no backoffice: implemente camadas como o Wake Córtex para automatizar a gestão de e-commerce e otimizar a rotina das equipes.

Garantir que a plataforma de e-commerce opere no padrão AI-Ready é a melhor decisão de arquitetura para sustentar a competitividade, a visibilidade e a capacidade transacional da empresa na era dos agentes de IA.

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