Já pensou por que a Google conseguiu tornar-se um gigante com uma capitalização de mercado de 2 trilhões de dólares, enquanto a Wikipedia é uma organização sem fins lucrativos? A resposta é simples: a magia da pesquisa comercial. Quando você pesquisa "quantos prótons tem um átomo de césio", a Google não ganha um centavo. Mas quando você pesquisa "as melhores raquetes de tênis", ela começa a imprimir dinheiro. Essa assimetria define a essência de toda a economia de pesquisa. Agora, com a ascensão da IA, esse equilíbrio está sendo completamente rompido.
Recentemente, li uma análise aprofundada de Justine Moore e Alex Rampell, parceiros da a16z, cujas percepções sobre como a IA está moldando o campo do comércio eletrônico me deixaram profundamente impressionado. Eles não apenas analisaram as ameaças que o Google pode enfrentar, mas o mais importante, descreveram uma nova visão do comércio eletrônico na era da IA. Nesta visão, o tradicional modelo de pesquisa-comparação-compra está sendo substituído por uma experiência de compra inteligente impulsionada por agentes de IA. Passei muito tempo pensando sobre suas opiniões e, combinando com minhas próprias observações sobre este setor, gostaria de compartilhar algumas reflexões mais profundas.
A verdadeira crise do Google: não é o volume de buscas, mas sim a migração de valor
Justine mencionou um ponto que me impressionou no artigo: mesmo que o Google perca 95% do volume de busca, a receita ainda pode crescer, desde que consiga manter aquelas queries que têm valor comercial. Este ponto soa contra-intuitivo, mas na verdade revela o segredo central da economia de busca. Após uma reflexão profunda, percebi que por trás disso há uma questão mais profunda: a IA está a mudar o local de criação de valor.
No modelo tradicional, o Google desempenha o papel de intermediário de informação. O usuário tem intenção de compra, o Google fornece resultados de pesquisa e anúncios, os comerciantes obtêm tráfego, e o Google cobra taxas de publicidade. Este é um jogo de três partes relativamente simples. Mas a chegada do agente de IA quebrou esse equilíbrio. Quando o ChatGPT ou o Perplexity conseguem responder diretamente à pergunta "qual é a melhor raquete de tênis" e fornecer recomendações específicas, por que o usuário ainda precisaria clicar nos links de anúncios do Google?
Mais importante ainda, a IA não está apenas respondendo a perguntas, mas está redefinindo a própria "pesquisa". O nosso comportamento de pesquisa anterior era: fazer uma pergunta → obter uma lista de links → clicar para ver → comparar informações → tomar uma decisão. E o processo do agente de IA é: descrever a necessidade → obter recomendações → comprar diretamente. A etapa de comparação e pesquisa no meio foi significativamente comprimida ou até desapareceu. Isso significa que os motores de busca tradicionais não apenas perderam volume de consultas, mas também perderam sua posição crucial na cadeia de tomada de decisões.
A partir do testemunho de Eddy Cue, vice-presidente sênior da Apple, em maio de 2025 no julgamento antitruste do DOJ, pode-se notar uma pista. Ele afirmou que o volume de buscas no Safari caiu pela primeira vez em mais de vinte anos, e essa notícia levou diretamente a uma queda de quase 8% nas ações da Alphabet em um único dia, resultando em uma evaporacão de mais de 150 bilhões de dólares na capitalização de mercado. Embora o relatório financeiro do Q2 do Google mostre que a receita de buscas ainda está em crescimento, isso indica que atualmente o que está a perder-se são principalmente consultas de baixo valor, mas a direção desta tendência é clara.
Eu acredito que a Google enfrenta não apenas uma simples ameaça de concorrência, mas sim um desafio estrutural ao seu modelo de negócios. Quando a IA consegue completar diretamente todo o processo, desde o reconhecimento de intenções até a decisão de compra, o modelo tradicional "tráfego → publicidade → conversão" torna-se ineficaz, até mesmo obsoleto. O que a Google precisa não é de um algoritmo de busca melhor, mas sim de um novo modelo de negócios que se adapte ao comportamento de consumo impulsionado pela IA.
A transformação AI das cinco comportamentos de compra: da impulsividade à reflexão profunda
Justine classifica o comportamento de compra em cinco categorias, desde compras impulsivas até compras significativas na vida, cada uma das quais sofrerá diferentes graus de alteração na era da IA. Acho que este quadro de classificação é muito preciso, mas gostaria de analisar mais profundamente os mecanismos psicológicos por trás de cada comportamento de compra, bem como como a IA está a reformular esses mecanismos.
Comprar por impulso ( Impulso de compra ) parece ser um dos campos menos afetados pela IA, pois o impulso implica a ausência de um processo de pesquisa racional. Mas eu acho que esse julgamento pode ser superficial demais. O verdadeiro poder da IA reside em prever e guiar o impulso. Imagine que, quando você vê uma camiseta engraçada no TikTok, a IA já analisou seu histórico de navegação, registros de compras, atividades em redes sociais e até mesmo seu estado emocional, e então, no momento mais preciso, apresenta o produto que mais se adequa às suas necessidades psicológicas atuais. Não se trata apenas de uma recomendação algorítmica simples, mas de uma profunda compreensão e manipulação da psicologia do impulso humano. Eu acho que essa orientação personalizada do impulso pode fazer com que as compras por impulso se tornem mais frequentes e precisas.
Os produtos essenciais ( são os mais fáceis de entender e implementar na transformação para a IA. Mas observei um fenômeno interessante: quando a IA começa a assumir nossas decisões de compra diárias, nossos hábitos de consumo podem sofrer mudanças sutis. Por exemplo, a IA pode ajustar o momento e a quantidade de suas compras com base nas flutuações de preços, na disponibilidade de estoque e até mesmo nas previsões do tempo. Um agente de IA inteligente pode descobrir que uma determinada marca de detergente está em promoção uma semana antes de você ficar sem, e assim fazer a compra antecipada e sugerir que você experimente. Esse comportamento de "arbitragem inteligente" pode permitir que os consumidores obtenham um melhor custo-benefício sem perceber, ao mesmo tempo que força as marcas a repensarem suas estratégias de preços e promoções.
As compras de estilo de vida ) são, na minha opinião, a área onde a IA terá o maior impacto. Essas compras caracterizam-se por: ter um certo limite de preço, envolver gosto pessoal e exigir um certo grau de pesquisa. Justine mencionou produtos como o Plush, mas eu acredito que isso é apenas a ponta do iceberg. A verdadeira revolução virá do aprendizado profundo da IA sobre o estilo e as preferências pessoais. Imagine um assistente de IA que não apenas sabe o que você comprou no passado, mas também entende seu tipo de corpo, tom de pele, estilo de vida, círculo social e até mesmo suas aspirações (. Ele pode recomendar não apenas produtos individuais, mas sim um conjunto completo de combinações, ou até mesmo um caminho de atualização do estilo de vida. Esse nível de personalização é algo que as plataformas de e-commerce tradicionais não conseguem alcançar.
A compra funcional ) é a mais complexa e desafiadora em termos de IA. Este tipo de compra geralmente envolve gastos elevados e uso a longo prazo, e os consumidores precisam não apenas de recomendações de produtos, mas também de consultoria especializada. Eu acredito que surgirá uma nova categoria de aplicação de IA: consultores de IA. Esses AIs não só possuem um vasto conhecimento de produtos, mas também conseguem manter diálogos profundos semelhantes aos de especialistas em vendas humanos. Eles podem questionar suas necessidades específicas, cenários de uso, limitações orçamentárias e até mesmo seus planos futuros, e então fornecer recomendações altamente personalizadas. Mais importante, esses consultores de IA são intermarcas, não se inclinando para um produto específico devido a comissões ou inventário.
As compras importantes da vida ( podem ser a área com menor impacto da IA, mas também a mais importante. Decisões como comprar uma casa, casar-se e educação são muito significativas e personalizadas, sendo difícil deixá-las totalmente nas mãos da IA. No entanto, a IA pode desempenhar um papel importante na coleta de informações, comparação de opções e avaliação de riscos. O coach de IA que imagino não está lá para tomar decisões por você, mas sim para ajudá-lo a tomar melhores decisões. Ele pode organizar uma enorme quantidade de informações, identificar armadilhas potenciais, simular as consequências de diferentes escolhas a longo prazo e até ajudá-lo em negociações contratuais. Acredito que o valor deste coach de IA reside na sua neutralidade e abrangência, ao contrário dos consultores humanos que podem ter conflitos de interesse.
A barreira de proteção da Amazon e Shopify: a dupla vantagem de dados e infraestrutura
Justine apontou na análise que a Amazon e a Shopify têm uma capacidade de defesa mais forte em comparação com o Google, e eu concordo plenamente com esse ponto de vista, mas quero analisar mais profundamente a origem e a sustentabilidade dessa vantagem. A vantagem da Amazon não está apenas no fato de que controla toda a cadeia, desde a pesquisa até a entrega, mas o mais importante é que ela possui os dados comportamentais mais valiosos ) dados comportamentais (.
A Amazon sabe o que você comprou, quando comprou, quão rápido recebeu, se fez devoluções, se fez recompra, entre outros. O valor desses dados supera em muito o histórico de pesquisas, pois eles refletem diretamente o comportamento de compra real e a satisfação. Quando um agente de IA precisa tomar decisões de compra para o usuário, esses dados são o material de treinamento mais valioso. Embora o Google saiba o que você pesquisou, ele não sabe o que você comprou no final, muito menos se você está satisfeito com o resultado da compra. Essa diferença de dados será ainda mais ampliada na era da IA.
Mais importante ainda, o programa de fidelidade Amazon Prime ) criou um fenômeno econômico único: o viés de custo afundado (. Quando você já pagou para se tornar um membro Prime, você tende a comprar mais produtos na Amazon para "recuperar o investimento". Esse mecanismo psicológico pode se tornar ainda mais forte na era da IA. O agente de IA, ao buscar as melhores opções de compra para você, pode naturalmente tender à Amazon, pois sabe que você é um membro Prime e pode desfrutar de frete grátis e outras vantagens.
A lógica de defesa do Shopify é completamente diferente, mas igualmente poderosa. Não se constrói uma barreira de proteção controlando os consumidores, mas sim capacitando os comerciantes para criar efeitos de rede. À medida que cada vez mais marcas D2C)Direct-to-Consumer, diretamente voltadas para o consumidor( escolhem o Shopify, esta plataforma torna-se cada vez mais indispensável. Na era da IA, essa vantagem descentralizada pode se tornar ainda mais evidente. Um agente de IA pode precisar obter informações e concluir compras de centenas de sites de marcas diferentes ao mesmo tempo, e se esses sites estiverem todos a funcionar no Shopify, isso criará um ecossistema de API padronizado.
Acredito que a Shopify tem uma vantagem subestimada: está mais próxima das histórias das marcas. Na era da IA, as diferenças funcionais dos produtos podem ser rapidamente identificadas e comparadas pela IA, mas a conexão emocional da marca ainda precisa ser sentida pelos humanos. As marcas na Shopify geralmente têm histórias e culturas únicas, e esses valores intangíveis são difíceis de serem completamente quantificados pela IA, mas são fatores importantes que influenciam a decisão de compra.
Os quatro grandes desafios de infraestrutura da comercialização de IA
Justine mencionou no final do artigo os quatro requisitos básicos necessários para que a IA realize todo o seu potencial no setor empresarial. Acredito que cada um deles merece uma discussão mais aprofundada, pois não são apenas desafios tecnológicos, mas também oportunidades para inovação de modelos de negócios.
Primeiro, há a questão de dados melhores. O sistema atual de comentários sobre produtos realmente apresenta problemas graves: avaliações fraudulentas, polarização e falta de informações de contexto. Mas eu acredito que a raiz do problema está na desarticulação do mecanismo de incentivos. Os consumidores costumam escrever comentários devido a uma satisfação extrema ou a um descontentamento extremo, raramente alguém registra o estado intermediário. Além disso, o sistema de comentários existente não consegue capturar o cenário de uso do produto, as expectativas dos usuários e as mudanças ao longo do tempo.
O sistema de dados ideal que imagino é o seguinte: o agente de IA não apenas coleta as avaliações subjectivas dos usuários, mas também monitora o uso real dos produtos através de dispositivos de Internet das Coisas. Por exemplo, um smartwatch não deve apenas observar se o usuário deu uma avaliação de cinco estrelas, mas também deve analisar a frequência e a duração real do uso. A avaliação de uma máquina de café não deve apenas considerar o feedback escrito, mas também deve levar em conta a frequência real de uso, a limpeza e a manutenção, entre outros. Esses dados de uso objetivos, combinados com o feedback subjectivo, podem formar um verdadeiro sistema de avaliação de produtos valioso.
O desafio da API unificada é mais político do que técnico. Cada plataforma de e-commerce tem sua própria estrutura de API, formato de dados e mecanismo de autenticação, e essas diferenças são em grande parte intencionais, com o objetivo de criar um efeito de bloqueio da plataforma. Mas na era dos agentes de IA, esse desmembramento pode se tornar um gargalo de eficiência para toda a indústria. Prevejo que surgirão serviços de agregação de API, semelhantes aos sistemas de distribuição global da indústria de turismo. Esses serviços padronizarão as interfaces de diferentes plataformas, permitindo que os agentes de IA comparem e comprem de forma contínua entre plataformas.
Identidade e memória são os desafios mais complexos, pois envolvem um equilíbrio entre privacidade, precisão e adaptabilidade. Acredito que os assistentes de compras com IA do futuro precisarão estabelecer um modelo de preferências em múltiplas camadas. Este modelo deve não só registar as suas compras históricas, mas também entender os seus valores, fase de vida, limitações financeiras, entre outros. Por exemplo, precisa saber que você procura conveniência durante o almoço nos dias de trabalho, mas valoriza mais a qualidade e a apresentação durante os jantares de fim de semana. Esta recomendação baseada em contexto requer que a IA tenha uma capacidade de compreensão social semelhante à humana.
A captura embutida pode ser uma das áreas com maior potencial inovador. A coleta de dados tradicional é passiva e retardada: avaliar após a compra, dar feedback após o uso. Mas o agente de IA pode realizar aprendizado de preferências em tempo real. Por exemplo, quando você passa mais tempo em uma determinada característica de um produto, a IA pode inferir que você está mais interessado nessa característica. Quando você salta rapidamente sobre certas opções de cores, a IA pode aprender suas preferências de cores. Essa análise de microinterações pode permitir que a IA tenha uma compreensão mais detalhada de suas preferências.
Reestruturação das plataformas de e-commerce: quem sairá vencedor?
Após refletir sobre a análise da Justine, tenho algumas das minhas próprias opiniões sobre o futuro do setor de e-commerce. Acredito que a IA provocará uma nova reestruturação das plataformas, mas a lógica para vencer será diferente do passado.
A competição na era do comércio eletrônico tradicional gira principalmente em torno de três dimensões: variedade de escolha, conveniência e preço. A Amazon venceu na escolha com a ideia de "Everything Store" e, ao mesmo tempo, estabeleceu uma vantagem em conveniência através do Prime. Mas na era da IA, a importância dessas vantagens mudará.
Quando o agente de IA puder comparar automaticamente os preços de toda a rede e realizar compras em nome dos usuários, a vantagem de preço de uma única plataforma será diluída. Quando a IA puder processar em lote de forma inteligente e cumprir tarefas de forma interplataforma, a definição de conveniência também mudará. A verdadeira vantagem competitiva se voltará para a qualidade dos dados, a capacidade da IA e a integração ecológica.
Eu prevejo que surgirão algumas novas categorias de players de plataforma: plataformas de e-commerce nativas de IA, agentes de IA verticais e provedores de infraestrutura comercial. As plataformas nativas de IA serão projetadas desde o início, centradas nas necessidades dos agentes de IA, oferecendo dados de produtos estruturados, APIs padronizadas e uma experiência de usuário amigável para IA. Os agentes de IA verticais se concentrarão em categorias específicas, como moda AI, produtos digitais AI ou remodelação de casa AI, construindo uma vantagem competitiva através da especialização profunda. Os provedores de infraestrutura comercial oferecerão serviços tecnológicos de base, ajudando as plataformas de e-commerce tradicionais a se tornarem mais orientadas à IA.
Eu também acho que surgirá um novo modelo de negócios: assinatura de agentes de IA. Os consumidores podem não comprar mais diretamente em várias plataformas de e-commerce, mas sim assinar um ou mais agentes de compras de IA, que farão todas as decisões de compra em nome deles. Esses agentes cobrarão uma taxa de assinatura em vez de comissões, evitando assim conflitos de interesse e realmente colocando os consumidores em primeiro lugar. Este modelo pode redefinir a distribuição da cadeia de valor do e-commerce.
Reestruturação da marca através da IA: da marketing de massa ao diálogo individual
A mudança que a IA traz para os negócios não se limita ao comportamento de compra, mas irá reestruturar fundamentalmente a lógica do marketing de marca. Na era dos agentes de IA, a eficácia do marketing de massa tradicional diminuirá drasticamente, uma vez que os consumidores não procuram mais ativamente e comparam produtos, mas confiam nas recomendações dos agentes de IA.
Isso significa que as marcas precisam aprender a dialogar com a IA, em vez de dialogar com humanos. Os agentes de IA são mais racionais e orientados por dados na avaliação de produtos, não sendo influenciados por embalagens sofisticadas ou publicidade emocional, mas focando em indicadores de desempenho objetivos, custo-benefício e classificações de satisfação do usuário.
Mas isso não significa que a história da marca se torne menos importante. Pelo contrário, eu acredito que a narrativa autêntica da marca se tornará ainda mais importante, pois os agentes de IA analisarão profundamente a consistência e a credibilidade da marca. Se uma marca transmitir informações contraditórias em diferentes plataformas e em diferentes momentos, a IA poderá identificá-las facilmente e reduzir o peso da recomendação.
Eu prevejo que surgirá um novo papel de marketing: Especialista em Relações com IA. O trabalho desses especialistas é garantir que todas as informações sobre produtos da marca, estratégias de preços, gestão de estoque, entre outros aspectos, possam ser corretamente compreendidas e avaliadas pela IA. Eles precisam otimizar os dados dos produtos, gerenciar a integração de APIs, monitorar padrões de recomendação de IA, etc.
Outra mudança importante é a personalização extrema. Quando o agente de IA tem um profundo entendimento de cada consumidor, as marcas podem oferecer produtos personalizados para cada um. Isso não é apenas recomendações personalizadas, mas sim produtos personalizados em si. Imagine que, quando seu agente de IA informa a uma marca de roupas suas medidas exatas, preferências de cor, requisitos de material e faixa de orçamento, essa marca pode criar uma peça única para você. Essa personalização em larga escala torna-se economicamente viável na era da IA.
Próximos dez anos: o que estamos a testemunhar?
Após uma reflexão profunda sobre a análise da Justine e as minhas próprias observações, sinto que não estamos apenas a testemunhar uma transformação na indústria do comércio eletrónico, mas sim uma mudança mais profunda nos comportamentos econômicos.
A economia tradicional assume que os consumidores são agentes racionais, que ativamente coletam informações, comparam opções e tomam decisões ótimas. Mas na realidade, todos sabemos que as decisões humanas estão cheias de preconceitos, emoções e limitações cognitivas. A aparição de agentes de IA pode fazer com que os consumidores se tornem mais "racionais", uma vez que a IA pode processar mais informações, evitar preconceitos emocionais e aplicar consistentemente os critérios de decisão.
A popularização deste consumo racional pode ter um impacto profundo. Em primeiro lugar, a eficiência do mercado aumentará significativamente, uma vez que os consumidores poderão avaliar o valor dos produtos de forma mais precisa. Em segundo lugar, a qualidade do produto tornará-se mais importante do que a capacidade de marketing, pois os agentes de IA não serão iludidos por anúncios chamativos. Por fim, a transparência de preços aumentará, uma vez que a IA poderá comparar facilmente os preços em toda a rede.
Mas eu também me preocupo que este consumo "super-racional" possa trazer algumas consequências negativas. A diversão na descoberta de compras pode diminuir, pois o agente de IA sempre recomenda a escolha "óptima", em vez de escolhas que surpreendam ou alegrem. As compras por impulso, embora não sejam suficientemente racionais, também são parte da diversão da vida. Se tudo for otimizado pela IA, a vida pode se tornar excessivamente previsível.
Sob uma perspectiva mais macro, acredito que a aplicação da IA no setor comercial acelerará a digitalização da economia. Cada vez mais comportamentos comerciais serão registrados e analisados digitalmente, o que proporcionará uma base de dados sem precedentes para o planejamento econômico e a formulação de políticas. O governo poderá, possivelmente, prever tendências econômicas com mais precisão, identificar falhas de mercado e projetar intervenções direcionadas.
Eu prevejo que, nos próximos dez anos, veremos os negócios impulsionados por IA evoluírem de aplicações experimentais para práticas mainstream. Os primeiros adotantes obterão uma vantagem competitiva significativa, mas à medida que a tecnologia se tornar mais comum, essas vantagens serão gradualmente comoditizadas. Os verdadeiros vencedores a longo prazo serão as empresas que conseguirem redefinir o valor do cliente na era da IA.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
a16z novas percepções: o comércio eletrónico tradicional está morto? As plataformas nativas de IA estão a redefinir o que significa "comprar".
Já pensou por que a Google conseguiu tornar-se um gigante com uma capitalização de mercado de 2 trilhões de dólares, enquanto a Wikipedia é uma organização sem fins lucrativos? A resposta é simples: a magia da pesquisa comercial. Quando você pesquisa "quantos prótons tem um átomo de césio", a Google não ganha um centavo. Mas quando você pesquisa "as melhores raquetes de tênis", ela começa a imprimir dinheiro. Essa assimetria define a essência de toda a economia de pesquisa. Agora, com a ascensão da IA, esse equilíbrio está sendo completamente rompido.
Recentemente, li uma análise aprofundada de Justine Moore e Alex Rampell, parceiros da a16z, cujas percepções sobre como a IA está moldando o campo do comércio eletrônico me deixaram profundamente impressionado. Eles não apenas analisaram as ameaças que o Google pode enfrentar, mas o mais importante, descreveram uma nova visão do comércio eletrônico na era da IA. Nesta visão, o tradicional modelo de pesquisa-comparação-compra está sendo substituído por uma experiência de compra inteligente impulsionada por agentes de IA. Passei muito tempo pensando sobre suas opiniões e, combinando com minhas próprias observações sobre este setor, gostaria de compartilhar algumas reflexões mais profundas.
A verdadeira crise do Google: não é o volume de buscas, mas sim a migração de valor
Justine mencionou um ponto que me impressionou no artigo: mesmo que o Google perca 95% do volume de busca, a receita ainda pode crescer, desde que consiga manter aquelas queries que têm valor comercial. Este ponto soa contra-intuitivo, mas na verdade revela o segredo central da economia de busca. Após uma reflexão profunda, percebi que por trás disso há uma questão mais profunda: a IA está a mudar o local de criação de valor.
No modelo tradicional, o Google desempenha o papel de intermediário de informação. O usuário tem intenção de compra, o Google fornece resultados de pesquisa e anúncios, os comerciantes obtêm tráfego, e o Google cobra taxas de publicidade. Este é um jogo de três partes relativamente simples. Mas a chegada do agente de IA quebrou esse equilíbrio. Quando o ChatGPT ou o Perplexity conseguem responder diretamente à pergunta "qual é a melhor raquete de tênis" e fornecer recomendações específicas, por que o usuário ainda precisaria clicar nos links de anúncios do Google?
Mais importante ainda, a IA não está apenas respondendo a perguntas, mas está redefinindo a própria "pesquisa". O nosso comportamento de pesquisa anterior era: fazer uma pergunta → obter uma lista de links → clicar para ver → comparar informações → tomar uma decisão. E o processo do agente de IA é: descrever a necessidade → obter recomendações → comprar diretamente. A etapa de comparação e pesquisa no meio foi significativamente comprimida ou até desapareceu. Isso significa que os motores de busca tradicionais não apenas perderam volume de consultas, mas também perderam sua posição crucial na cadeia de tomada de decisões.
A partir do testemunho de Eddy Cue, vice-presidente sênior da Apple, em maio de 2025 no julgamento antitruste do DOJ, pode-se notar uma pista. Ele afirmou que o volume de buscas no Safari caiu pela primeira vez em mais de vinte anos, e essa notícia levou diretamente a uma queda de quase 8% nas ações da Alphabet em um único dia, resultando em uma evaporacão de mais de 150 bilhões de dólares na capitalização de mercado. Embora o relatório financeiro do Q2 do Google mostre que a receita de buscas ainda está em crescimento, isso indica que atualmente o que está a perder-se são principalmente consultas de baixo valor, mas a direção desta tendência é clara.
Eu acredito que a Google enfrenta não apenas uma simples ameaça de concorrência, mas sim um desafio estrutural ao seu modelo de negócios. Quando a IA consegue completar diretamente todo o processo, desde o reconhecimento de intenções até a decisão de compra, o modelo tradicional "tráfego → publicidade → conversão" torna-se ineficaz, até mesmo obsoleto. O que a Google precisa não é de um algoritmo de busca melhor, mas sim de um novo modelo de negócios que se adapte ao comportamento de consumo impulsionado pela IA.
A transformação AI das cinco comportamentos de compra: da impulsividade à reflexão profunda
Justine classifica o comportamento de compra em cinco categorias, desde compras impulsivas até compras significativas na vida, cada uma das quais sofrerá diferentes graus de alteração na era da IA. Acho que este quadro de classificação é muito preciso, mas gostaria de analisar mais profundamente os mecanismos psicológicos por trás de cada comportamento de compra, bem como como a IA está a reformular esses mecanismos.
Comprar por impulso ( Impulso de compra ) parece ser um dos campos menos afetados pela IA, pois o impulso implica a ausência de um processo de pesquisa racional. Mas eu acho que esse julgamento pode ser superficial demais. O verdadeiro poder da IA reside em prever e guiar o impulso. Imagine que, quando você vê uma camiseta engraçada no TikTok, a IA já analisou seu histórico de navegação, registros de compras, atividades em redes sociais e até mesmo seu estado emocional, e então, no momento mais preciso, apresenta o produto que mais se adequa às suas necessidades psicológicas atuais. Não se trata apenas de uma recomendação algorítmica simples, mas de uma profunda compreensão e manipulação da psicologia do impulso humano. Eu acho que essa orientação personalizada do impulso pode fazer com que as compras por impulso se tornem mais frequentes e precisas.
Os produtos essenciais ( são os mais fáceis de entender e implementar na transformação para a IA. Mas observei um fenômeno interessante: quando a IA começa a assumir nossas decisões de compra diárias, nossos hábitos de consumo podem sofrer mudanças sutis. Por exemplo, a IA pode ajustar o momento e a quantidade de suas compras com base nas flutuações de preços, na disponibilidade de estoque e até mesmo nas previsões do tempo. Um agente de IA inteligente pode descobrir que uma determinada marca de detergente está em promoção uma semana antes de você ficar sem, e assim fazer a compra antecipada e sugerir que você experimente. Esse comportamento de "arbitragem inteligente" pode permitir que os consumidores obtenham um melhor custo-benefício sem perceber, ao mesmo tempo que força as marcas a repensarem suas estratégias de preços e promoções.
As compras de estilo de vida ) são, na minha opinião, a área onde a IA terá o maior impacto. Essas compras caracterizam-se por: ter um certo limite de preço, envolver gosto pessoal e exigir um certo grau de pesquisa. Justine mencionou produtos como o Plush, mas eu acredito que isso é apenas a ponta do iceberg. A verdadeira revolução virá do aprendizado profundo da IA sobre o estilo e as preferências pessoais. Imagine um assistente de IA que não apenas sabe o que você comprou no passado, mas também entende seu tipo de corpo, tom de pele, estilo de vida, círculo social e até mesmo suas aspirações (. Ele pode recomendar não apenas produtos individuais, mas sim um conjunto completo de combinações, ou até mesmo um caminho de atualização do estilo de vida. Esse nível de personalização é algo que as plataformas de e-commerce tradicionais não conseguem alcançar.
A compra funcional ) é a mais complexa e desafiadora em termos de IA. Este tipo de compra geralmente envolve gastos elevados e uso a longo prazo, e os consumidores precisam não apenas de recomendações de produtos, mas também de consultoria especializada. Eu acredito que surgirá uma nova categoria de aplicação de IA: consultores de IA. Esses AIs não só possuem um vasto conhecimento de produtos, mas também conseguem manter diálogos profundos semelhantes aos de especialistas em vendas humanos. Eles podem questionar suas necessidades específicas, cenários de uso, limitações orçamentárias e até mesmo seus planos futuros, e então fornecer recomendações altamente personalizadas. Mais importante, esses consultores de IA são intermarcas, não se inclinando para um produto específico devido a comissões ou inventário.
As compras importantes da vida ( podem ser a área com menor impacto da IA, mas também a mais importante. Decisões como comprar uma casa, casar-se e educação são muito significativas e personalizadas, sendo difícil deixá-las totalmente nas mãos da IA. No entanto, a IA pode desempenhar um papel importante na coleta de informações, comparação de opções e avaliação de riscos. O coach de IA que imagino não está lá para tomar decisões por você, mas sim para ajudá-lo a tomar melhores decisões. Ele pode organizar uma enorme quantidade de informações, identificar armadilhas potenciais, simular as consequências de diferentes escolhas a longo prazo e até ajudá-lo em negociações contratuais. Acredito que o valor deste coach de IA reside na sua neutralidade e abrangência, ao contrário dos consultores humanos que podem ter conflitos de interesse.
A barreira de proteção da Amazon e Shopify: a dupla vantagem de dados e infraestrutura
Justine apontou na análise que a Amazon e a Shopify têm uma capacidade de defesa mais forte em comparação com o Google, e eu concordo plenamente com esse ponto de vista, mas quero analisar mais profundamente a origem e a sustentabilidade dessa vantagem. A vantagem da Amazon não está apenas no fato de que controla toda a cadeia, desde a pesquisa até a entrega, mas o mais importante é que ela possui os dados comportamentais mais valiosos ) dados comportamentais (.
A Amazon sabe o que você comprou, quando comprou, quão rápido recebeu, se fez devoluções, se fez recompra, entre outros. O valor desses dados supera em muito o histórico de pesquisas, pois eles refletem diretamente o comportamento de compra real e a satisfação. Quando um agente de IA precisa tomar decisões de compra para o usuário, esses dados são o material de treinamento mais valioso. Embora o Google saiba o que você pesquisou, ele não sabe o que você comprou no final, muito menos se você está satisfeito com o resultado da compra. Essa diferença de dados será ainda mais ampliada na era da IA.
Mais importante ainda, o programa de fidelidade Amazon Prime ) criou um fenômeno econômico único: o viés de custo afundado (. Quando você já pagou para se tornar um membro Prime, você tende a comprar mais produtos na Amazon para "recuperar o investimento". Esse mecanismo psicológico pode se tornar ainda mais forte na era da IA. O agente de IA, ao buscar as melhores opções de compra para você, pode naturalmente tender à Amazon, pois sabe que você é um membro Prime e pode desfrutar de frete grátis e outras vantagens.
A lógica de defesa do Shopify é completamente diferente, mas igualmente poderosa. Não se constrói uma barreira de proteção controlando os consumidores, mas sim capacitando os comerciantes para criar efeitos de rede. À medida que cada vez mais marcas D2C)Direct-to-Consumer, diretamente voltadas para o consumidor( escolhem o Shopify, esta plataforma torna-se cada vez mais indispensável. Na era da IA, essa vantagem descentralizada pode se tornar ainda mais evidente. Um agente de IA pode precisar obter informações e concluir compras de centenas de sites de marcas diferentes ao mesmo tempo, e se esses sites estiverem todos a funcionar no Shopify, isso criará um ecossistema de API padronizado.
Acredito que a Shopify tem uma vantagem subestimada: está mais próxima das histórias das marcas. Na era da IA, as diferenças funcionais dos produtos podem ser rapidamente identificadas e comparadas pela IA, mas a conexão emocional da marca ainda precisa ser sentida pelos humanos. As marcas na Shopify geralmente têm histórias e culturas únicas, e esses valores intangíveis são difíceis de serem completamente quantificados pela IA, mas são fatores importantes que influenciam a decisão de compra.
Os quatro grandes desafios de infraestrutura da comercialização de IA
Justine mencionou no final do artigo os quatro requisitos básicos necessários para que a IA realize todo o seu potencial no setor empresarial. Acredito que cada um deles merece uma discussão mais aprofundada, pois não são apenas desafios tecnológicos, mas também oportunidades para inovação de modelos de negócios.
Primeiro, há a questão de dados melhores. O sistema atual de comentários sobre produtos realmente apresenta problemas graves: avaliações fraudulentas, polarização e falta de informações de contexto. Mas eu acredito que a raiz do problema está na desarticulação do mecanismo de incentivos. Os consumidores costumam escrever comentários devido a uma satisfação extrema ou a um descontentamento extremo, raramente alguém registra o estado intermediário. Além disso, o sistema de comentários existente não consegue capturar o cenário de uso do produto, as expectativas dos usuários e as mudanças ao longo do tempo.
O sistema de dados ideal que imagino é o seguinte: o agente de IA não apenas coleta as avaliações subjectivas dos usuários, mas também monitora o uso real dos produtos através de dispositivos de Internet das Coisas. Por exemplo, um smartwatch não deve apenas observar se o usuário deu uma avaliação de cinco estrelas, mas também deve analisar a frequência e a duração real do uso. A avaliação de uma máquina de café não deve apenas considerar o feedback escrito, mas também deve levar em conta a frequência real de uso, a limpeza e a manutenção, entre outros. Esses dados de uso objetivos, combinados com o feedback subjectivo, podem formar um verdadeiro sistema de avaliação de produtos valioso.
O desafio da API unificada é mais político do que técnico. Cada plataforma de e-commerce tem sua própria estrutura de API, formato de dados e mecanismo de autenticação, e essas diferenças são em grande parte intencionais, com o objetivo de criar um efeito de bloqueio da plataforma. Mas na era dos agentes de IA, esse desmembramento pode se tornar um gargalo de eficiência para toda a indústria. Prevejo que surgirão serviços de agregação de API, semelhantes aos sistemas de distribuição global da indústria de turismo. Esses serviços padronizarão as interfaces de diferentes plataformas, permitindo que os agentes de IA comparem e comprem de forma contínua entre plataformas.
Identidade e memória são os desafios mais complexos, pois envolvem um equilíbrio entre privacidade, precisão e adaptabilidade. Acredito que os assistentes de compras com IA do futuro precisarão estabelecer um modelo de preferências em múltiplas camadas. Este modelo deve não só registar as suas compras históricas, mas também entender os seus valores, fase de vida, limitações financeiras, entre outros. Por exemplo, precisa saber que você procura conveniência durante o almoço nos dias de trabalho, mas valoriza mais a qualidade e a apresentação durante os jantares de fim de semana. Esta recomendação baseada em contexto requer que a IA tenha uma capacidade de compreensão social semelhante à humana.
A captura embutida pode ser uma das áreas com maior potencial inovador. A coleta de dados tradicional é passiva e retardada: avaliar após a compra, dar feedback após o uso. Mas o agente de IA pode realizar aprendizado de preferências em tempo real. Por exemplo, quando você passa mais tempo em uma determinada característica de um produto, a IA pode inferir que você está mais interessado nessa característica. Quando você salta rapidamente sobre certas opções de cores, a IA pode aprender suas preferências de cores. Essa análise de microinterações pode permitir que a IA tenha uma compreensão mais detalhada de suas preferências.
Reestruturação das plataformas de e-commerce: quem sairá vencedor?
Após refletir sobre a análise da Justine, tenho algumas das minhas próprias opiniões sobre o futuro do setor de e-commerce. Acredito que a IA provocará uma nova reestruturação das plataformas, mas a lógica para vencer será diferente do passado.
A competição na era do comércio eletrônico tradicional gira principalmente em torno de três dimensões: variedade de escolha, conveniência e preço. A Amazon venceu na escolha com a ideia de "Everything Store" e, ao mesmo tempo, estabeleceu uma vantagem em conveniência através do Prime. Mas na era da IA, a importância dessas vantagens mudará.
Quando o agente de IA puder comparar automaticamente os preços de toda a rede e realizar compras em nome dos usuários, a vantagem de preço de uma única plataforma será diluída. Quando a IA puder processar em lote de forma inteligente e cumprir tarefas de forma interplataforma, a definição de conveniência também mudará. A verdadeira vantagem competitiva se voltará para a qualidade dos dados, a capacidade da IA e a integração ecológica.
Eu prevejo que surgirão algumas novas categorias de players de plataforma: plataformas de e-commerce nativas de IA, agentes de IA verticais e provedores de infraestrutura comercial. As plataformas nativas de IA serão projetadas desde o início, centradas nas necessidades dos agentes de IA, oferecendo dados de produtos estruturados, APIs padronizadas e uma experiência de usuário amigável para IA. Os agentes de IA verticais se concentrarão em categorias específicas, como moda AI, produtos digitais AI ou remodelação de casa AI, construindo uma vantagem competitiva através da especialização profunda. Os provedores de infraestrutura comercial oferecerão serviços tecnológicos de base, ajudando as plataformas de e-commerce tradicionais a se tornarem mais orientadas à IA.
Eu também acho que surgirá um novo modelo de negócios: assinatura de agentes de IA. Os consumidores podem não comprar mais diretamente em várias plataformas de e-commerce, mas sim assinar um ou mais agentes de compras de IA, que farão todas as decisões de compra em nome deles. Esses agentes cobrarão uma taxa de assinatura em vez de comissões, evitando assim conflitos de interesse e realmente colocando os consumidores em primeiro lugar. Este modelo pode redefinir a distribuição da cadeia de valor do e-commerce.
Reestruturação da marca através da IA: da marketing de massa ao diálogo individual
A mudança que a IA traz para os negócios não se limita ao comportamento de compra, mas irá reestruturar fundamentalmente a lógica do marketing de marca. Na era dos agentes de IA, a eficácia do marketing de massa tradicional diminuirá drasticamente, uma vez que os consumidores não procuram mais ativamente e comparam produtos, mas confiam nas recomendações dos agentes de IA.
Isso significa que as marcas precisam aprender a dialogar com a IA, em vez de dialogar com humanos. Os agentes de IA são mais racionais e orientados por dados na avaliação de produtos, não sendo influenciados por embalagens sofisticadas ou publicidade emocional, mas focando em indicadores de desempenho objetivos, custo-benefício e classificações de satisfação do usuário.
Mas isso não significa que a história da marca se torne menos importante. Pelo contrário, eu acredito que a narrativa autêntica da marca se tornará ainda mais importante, pois os agentes de IA analisarão profundamente a consistência e a credibilidade da marca. Se uma marca transmitir informações contraditórias em diferentes plataformas e em diferentes momentos, a IA poderá identificá-las facilmente e reduzir o peso da recomendação.
Eu prevejo que surgirá um novo papel de marketing: Especialista em Relações com IA. O trabalho desses especialistas é garantir que todas as informações sobre produtos da marca, estratégias de preços, gestão de estoque, entre outros aspectos, possam ser corretamente compreendidas e avaliadas pela IA. Eles precisam otimizar os dados dos produtos, gerenciar a integração de APIs, monitorar padrões de recomendação de IA, etc.
Outra mudança importante é a personalização extrema. Quando o agente de IA tem um profundo entendimento de cada consumidor, as marcas podem oferecer produtos personalizados para cada um. Isso não é apenas recomendações personalizadas, mas sim produtos personalizados em si. Imagine que, quando seu agente de IA informa a uma marca de roupas suas medidas exatas, preferências de cor, requisitos de material e faixa de orçamento, essa marca pode criar uma peça única para você. Essa personalização em larga escala torna-se economicamente viável na era da IA.
Próximos dez anos: o que estamos a testemunhar?
Após uma reflexão profunda sobre a análise da Justine e as minhas próprias observações, sinto que não estamos apenas a testemunhar uma transformação na indústria do comércio eletrónico, mas sim uma mudança mais profunda nos comportamentos econômicos.
A economia tradicional assume que os consumidores são agentes racionais, que ativamente coletam informações, comparam opções e tomam decisões ótimas. Mas na realidade, todos sabemos que as decisões humanas estão cheias de preconceitos, emoções e limitações cognitivas. A aparição de agentes de IA pode fazer com que os consumidores se tornem mais "racionais", uma vez que a IA pode processar mais informações, evitar preconceitos emocionais e aplicar consistentemente os critérios de decisão.
A popularização deste consumo racional pode ter um impacto profundo. Em primeiro lugar, a eficiência do mercado aumentará significativamente, uma vez que os consumidores poderão avaliar o valor dos produtos de forma mais precisa. Em segundo lugar, a qualidade do produto tornará-se mais importante do que a capacidade de marketing, pois os agentes de IA não serão iludidos por anúncios chamativos. Por fim, a transparência de preços aumentará, uma vez que a IA poderá comparar facilmente os preços em toda a rede.
Mas eu também me preocupo que este consumo "super-racional" possa trazer algumas consequências negativas. A diversão na descoberta de compras pode diminuir, pois o agente de IA sempre recomenda a escolha "óptima", em vez de escolhas que surpreendam ou alegrem. As compras por impulso, embora não sejam suficientemente racionais, também são parte da diversão da vida. Se tudo for otimizado pela IA, a vida pode se tornar excessivamente previsível.
Sob uma perspectiva mais macro, acredito que a aplicação da IA no setor comercial acelerará a digitalização da economia. Cada vez mais comportamentos comerciais serão registrados e analisados digitalmente, o que proporcionará uma base de dados sem precedentes para o planejamento econômico e a formulação de políticas. O governo poderá, possivelmente, prever tendências econômicas com mais precisão, identificar falhas de mercado e projetar intervenções direcionadas.
Eu prevejo que, nos próximos dez anos, veremos os negócios impulsionados por IA evoluírem de aplicações experimentais para práticas mainstream. Os primeiros adotantes obterão uma vantagem competitiva significativa, mas à medida que a tecnologia se tornar mais comum, essas vantagens serão gradualmente comoditizadas. Os verdadeiros vencedores a longo prazo serão as empresas que conseguirem redefinir o valor do cliente na era da IA.