Você já pensou por que o Google conseguiu se tornar um gigante avaliado em 2 trilhões de dólares, enquanto a Wikipedia é uma organização sem fins lucrativos? A resposta é simples: o poder da busca comercial. Quando você pesquisa "quantos prótons tem um átomo de césio", o Google não ganha um centavo. Mas quando você pesquisa "a melhor raquete de tênis", ele começa a imprimir dinheiro. Essa assimetria define a essência de toda a economia de busca. Agora, com a ascensão da IA, esse equilíbrio está sendo completamente rompido.
Recentemente li uma análise aprofundada dos parceiros da a16z, Justine Moore e Alex Rampell, cuinsights sobre como a IA está transformando o setor de e-commerce me deixaram profundamente impressionado. Eles não apenas analisaram as ameaças que o Google pode enfrentar, mas o mais importante, eles traçaram uma nova visão para o e-commerce na era da IA. Nesse cenário, o tradicional modelo de busca - comparação - compra está sendo substituído por uma experiência de compra inteligente impulsionada por agentes de IA. Passei muito tempo refletindo sobre seus pontos de vista e, combinando com minhas próprias observações sobre a indústria, gostaria de compartilhar algumas reflexões mais profundas.
A verdadeira crise do Google: não é o volume de buscas, mas a migração de valor
Justine mencionou um ponto que me impressionou no artigo: mesmo que o Google perca 95% do volume de buscas, a receita ainda pode crescer, desde que consiga manter aquelas consultas que têm valor comercial. Este ponto parece contraintuitivo, mas na verdade revela o segredo central da economia de busca. Após uma reflexão aprofundada, percebi que há uma questão mais profunda por trás disso: a IA está mudando o local de criação de valor.
No modelo tradicional, o Google desempenha o papel de intermediário de informações. Os usuários têm intenção de compra, o Google fornece resultados de pesquisa e anúncios, e os comerciantes obtêm tráfego, enquanto o Google cobra taxas de publicidade. Este é um jogo relativamente simples entre três partes. Mas a chegada do agente de IA quebrou esse equilíbrio. Quando o ChatGPT ou o Perplexity podem responder diretamente à pergunta "qual é a melhor raquete de tênis" e dar recomendações específicas, por que os usuários ainda precisariam clicar nos links de anúncios do Google?
Mais importante ainda, a IA não está apenas respondendo a perguntas, ela está redefinindo a própria "busca". Nosso comportamento de busca anterior era: fazer uma pergunta → obter uma lista de links → clicar para ver → comparar informações → tomar uma decisão. Já o fluxo do agente de IA é: descrever a necessidade → obter recomendações → comprar diretamente. As etapas intermediárias de comparação e pesquisa foram drasticamente reduzidas ou até mesmo eliminadas. Isso significa que os motores de busca tradicionais não apenas perderam o volume de consultas, mas também perderam sua posição chave na cadeia de decisão.
A partir do depoimento de Eddy Cue, vice-presidente sênior da Apple, no julgamento antitruste do DOJ em maio de 2025, pode-se notar um indício. Ele afirmou que o volume de buscas do Safari caiu pela primeira vez em mais de vinte anos, e essa notícia levou diretamente à queda de quase 8% nas ações da Alphabet em um único dia, com uma evaporação de mais de 150 bilhões de dólares em valor de mercado. Embora o relatório financeiro do Q2 do Google mostre que a receita de buscas ainda está crescendo, isso indica que atualmente o que está sendo perdido são principalmente consultas de baixo valor, mas a direção dessa tendência é clara.
Eu acredito que o Google enfrenta não apenas uma ameaça competitiva simples, mas sim um desafio estrutural ao seu modelo de negócios. Quando a IA consegue completar diretamente todo o processo, desde o reconhecimento de intenção até a decisão de compra, o modelo tradicional de "tráfego → anúncios → conversão" tornará-se ineficaz ou até obsoleto. O que o Google precisa não é de um algoritmo de busca melhor, mas sim de um novo modelo de negócios para se adaptar ao comportamento de consumo impulsionado pela IA.
A transformação da IA nas cinco formas de comportamento de compra: da impulsividade à reflexão profunda
Justine classifica o comportamento de compra em cinco categorias no artigo, desde compras por impulso até compras significativas na vida, cada uma das quais sofrerá diferentes graus de mudança na era da IA. Acho este quadro classificatório muito preciso, mas gostaria de analisar em um nível mais profundo os mecanismos psicológicos por trás de cada comportamento de compra, bem como como a IA está a reconfigurar esses mecanismos.
Compra por impulso (A compra por impulso ) parece ser uma área com pouca influência da IA, pois impulso implica a ausência de um processo de pesquisa racional. Mas eu acredito que esse julgamento pode ser superficial. O verdadeiro poder da IA está em prever e guiar o impulso. Imagine, quando você vê uma t-shirt engraçada no TikTok, a IA já analisou seu histórico de navegação, registros de compras, atividades em redes sociais e até seu estado emocional, e então, no momento mais preciso, oferece o produto que mais atende às suas necessidades psicológicas atuais. Isso não é uma simples recomendação algorítmica, mas uma compreensão e manipulação profundas da psicologia do impulso humano. Eu acredito que essa orientação personalizada dos impulsos pode tornar as compras por impulso ainda mais frequentes e precisas.
Os produtos essenciais do dia a dia (A transformação em AI é a mais fácil de entender e a mais fácil de implementar. Mas observei um fenômeno interessante: quando a AI começa a assumir nossas decisões de compra diárias, nossos hábitos de consumo podem mudar sutilmente. Por exemplo, a AI pode ajustar o momento e a quantidade da sua compra com base nas flutuações de preço, na disponibilidade de estoque e até mesmo na previsão do tempo. Um agente de AI inteligente pode, uma semana antes de seu detergente acabar, descobrir que uma certa marca está em promoção, então compra antecipadamente e sugere que você experimente. Esse comportamento de "arbitragem inteligente" pode fazer com que os consumidores, sem perceber, obtenham uma melhor relação custo-benefício, ao mesmo tempo que forçará as marcas a repensar suas estratégias de preços e promoções.
Compras de estilo de vida )As compras de estilo de vida( são, na minha opinião, a área onde a IA terá o maior impacto. Essas compras têm as seguintes características: um certo limite de preço, envolvem gosto pessoal e exigem um certo nível de pesquisa. Justine mencionou produtos como o Plush, mas eu acho que isso é apenas a ponta do iceberg. A verdadeira revolução virá da aprendizagem profunda da IA sobre estilo pessoal e preferências. 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 ) aspirações (. Ele pode recomendar não apenas um único produto, mas sim um conjunto completo de combinações, e até mesmo um caminho de atualização de estilo de vida. Esse nível de personalização é algo que as plataformas de e-commerce tradicionais não conseguem alcançar.
As compras funcionais ) são as mais complexas e desafiadoras da AI. Este tipo de compra geralmente envolve grandes despesas e uso a longo prazo, os consumidores não precisam apenas de recomendações de produtos, mas também de consultoria especializada. Acredito que aqui surgirá uma nova categoria de aplicação de AI: Consultores de AI. Esses AIs não apenas possuem um vasto conhecimento sobre produtos, mas também podem realizar diálogos profundos semelhantes aos de especialistas em vendas humanos. Eles podem perguntar sobre suas necessidades específicas, cenários de uso, limitações orçamentárias e até mesmo seus planos futuros, e então fornecer sugestões altamente personalizadas. Mais importante ainda, esses consultores de AI são intermarcas e não se inclinam para um produto específico por causa de comissões ou inventário.
A compra importante da vida (Compras da vida) pode ser a área com o menor impacto da IA, mas também a mais importante. Decisões como comprar uma casa, casar-se, e educação são muito significativas e personalizadas, e é difícil deixar isso totalmente nas mãos da IA. Mas a IA pode desempenhar um papel importante na coleta de informações, comparação de opções e avaliação de riscos. O coach de IA que eu imagino não é para tomar decisões por você, mas para ajudá-lo a tomar decisões melhores. Ele pode organizar uma quantidade imensa de informações, identificar armadilhas potenciais, simular as consequências de diferentes escolhas a longo prazo, e até ajudar na negociação de contratos. Eu acho que o valor desse coach de IA está na sua neutralidade e abrangência, ao contrário de 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 essa opinião, mas gostaria de 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, mais importante, ela possui os dados comportamentais mais valiosos (.
A Amazon sabe o que você comprou, quando comprou, quão rápido recebeu, se devolveu, se comprou novamente, entre outros. O valor desses dados é muito superior ao histórico de buscas, 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 treino mais valioso. Embora o Google saiba o que você pesquisou, ele não sabe o que você comprou no final, e ainda 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 sunk cost bias (. Quando você já pagou para se tornar um membro Prime, 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 procurar as melhores opções de compra para você, pode inclinar-se naturalmente para a 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 é por meio do controle dos consumidores que se estabelece uma barreira de proteção, mas sim através do empoderamento dos comerciantes para criar efeitos de rede. À medida que mais e 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 operando no Shopify, isso resultará em um ecossistema de API padronizado.
Acredito que a Shopify tem uma vantagem subestimada: ela está mais próxima da história da marca. 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, esses valores intangíveis são difíceis de serem completamente quantificados pela IA, mas são fatores importantes que influenciam a decisão de compra.
Quatro grandes desafios de infraestrutura para a comercialização da IA
Justine mencionou no final do artigo quatro condições básicas necessárias para que a IA desempenhe todo o seu potencial no mundo dos negócios. Eu acho que cada uma delas merece uma discussão mais aprofundada, pois não são apenas desafios técnicos, mas também oportunidades para inovação em modelos de negócios.
Primeiro, há o problema dos dados. O atual sistema de comentários de produtos realmente apresenta sérios problemas: avaliações falsas, polarização e falta de informações de contexto. Mas eu acredito que a raiz do problema está na desajuste dos mecanismos de incentivo. Os consumidores geralmente escrevem comentários porque estão extremamente satisfeitos ou extremamente insatisfeitos, e raramente alguém registra um 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 subjetivas dos usuários, mas também monitora o uso real dos produtos por meio de dispositivos de Internet das Coisas. Por exemplo, um relógio inteligente não deve apenas observar se o usuário deu uma avaliação de cinco estrelas, mas também 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 a frequência de uso real e a situação de limpeza e manutenção, entre outros fatores. Apenas a combinação desses dados de uso objetivos com o feedback subjetivo pode formar um verdadeiro sistema de avaliação de produtos valioso.
O desafio da unificação das APIs é mais político do que técnico. Cada plataforma de e-commerce possui sua própria estrutura de API, formato de dados e mecanismo de autenticação, e essas diferenças são em grande parte deliberadas, com o objetivo de criar um efeito de lock-in da plataforma. Mas na era dos agentes de IA, essa fragmentação pode se tornar um gargalo de eficiência para toda a indústria. Prevejo que surgirão serviços de agregação de APIs, semelhantes aos sistemas de distribuição global da indústria de viagens. Esses serviços padronizarão as interfaces de diferentes plataformas, permitindo que os agentes de IA comparem e comprem de forma integrada entre plataformas.
A identidade e a memória são os desafios mais complexos, pois envolvem o equilíbrio entre privacidade, precisão e adaptabilidade. Acredito que os assistentes de compras de IA do futuro precisarão construir um modelo de preferências em múltiplas camadas. Este modelo não apenas deve registrar suas compras históricas, mas também entender seus valores, fase de vida, limitações financeiras, entre outros. Por exemplo, ele precisa saber que você busca conveniência durante o almoço nos dias de semana, mas prioriza qualidade e apresentação durante jantares nos fins de semana. Essa recomendação com percepção de contexto exige que a IA possua 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 um agente de IA pode realizar o aprendizado de preferências em tempo real. Por exemplo, quando você passa mais tempo em uma determinada característica ao navegar por um produto, a IA pode inferir que você está mais interessado nessa característica. Quando você rapidamente pula algumas opções de cores, a IA pode aprender suas preferências de cor. Essa análise de microinterações permite que a IA tenha uma compreensão mais detalhada de suas preferências.
A reconfiguração das plataformas de e-commerce: quem sairá vencedor?
Após considerar a análise da Justine, eu tenho algumas opiniões sobre o futuro do setor de e-commerce. Acredito que a IA vai provocar uma nova reestruturação das plataformas, mas a lógica da vitória será diferente do que foi no passado.
A competição na era do comércio eletrônico tradicional gira principalmente em torno de três dimensões: diversidade de escolha, conveniência e preço. A Amazon venceu na escolha com a sua filosofia de "Tudo na Loja", enquanto estabeleceu uma vantagem em conveniência através do Prime. Mas na era da IA, a importância dessas vantagens mudará.
Quando o agente de IA puder automaticamente comparar preços em toda a rede e atuar como intermediário nas compras, a vantagem de preço de uma única plataforma será diluída. Quando a IA puder processar em massa de forma inteligente e realizar tarefas em várias plataformas, 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.
Prevejo que surgirão algumas novas categorias de jogadores de plataformas: plataformas de comércio eletrónico nativas de IA, agentes de IA verticais e fornecedores de infraestrutura comercial. As plataformas nativas de IA serão projetadas do zero, 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 IA de moda, IA de produtos digitais ou IA de remodelação de casas, estabelecendo uma vantagem competitiva através de especialização profunda. Os fornecedores de infraestrutura comercial fornecerão serviços tecnológicos subjacentes para ajudar as plataformas de comércio eletrónico tradicionais a se tornarem baseadas em 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 comércio eletrônico, mas assinar um ou mais agentes de compras de IA, que serão responsáveis por todas as decisões de compra. Esses agentes cobrarão uma taxa de assinatura em vez de comissões, evitando assim conflitos de interesse e realmente colocando-se do lado do consumidor. Esse modelo pode redefinir a distribuição da cadeia de valor do comércio eletrônico.
A 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 vai fundamentalmente reformular a lógica do marketing de marcas. Na era dos agentes de IA, a eficácia do marketing de massa tradicional diminuirá drasticamente, pois os consumidores não procuram e comparam produtos ativamente, mas dependem das recomendações dos agentes de IA.
Isso significa que as marcas precisam aprender a conversar com a IA, em vez de conversar com humanos. Os agentes de IA são mais racionais e orientados por dados na avaliação de produtos, não sendo influenciados por embalagens sofisticadas ou anúncios emocionais, mas sim focando em indicadores de desempenho objetivos, relação custo-benefício e pontuações de satisfação do usuário.
Mas isso não significa que a história da marca se torne menos importante. Pelo contrário, acredito que a narrativa autêntica da marca se tornará ainda mais importante, uma vez que o agente de IA analisará profundamente a consistência e a credibilidade da marca. Se uma marca transmitir informações contraditórias em diferentes plataformas e em diferentes momentos, a IA facilmente as reconhecerá e reduzirá o peso da recomendação.
Eu prevejo que surgirá um novo papel de marketing: Especialista em Relações de IA. O trabalho desses especialistas é garantir que as informações sobre os produtos da marca, estratégias de preços, gestão de inventário e outros aspectos sejam corretamente compreendidos e avaliados pela IA. Eles precisam otimizar os dados dos produtos, gerenciar a integração de APIs, monitorar padrões de recomendação de IA, entre outros.
Outra mudança importante é a personalização extrema. Quando o agente de IA tem um profundo conhecimento de cada consumidor, as marcas podem oferecer produtos personalizados para cada um. Isso não é apenas uma recomendação personalizada, mas sim o próprio produto personalizado. Imagine que, quando o seu agente de IA informa a uma marca de roupas as 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 massa 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 o que estamos a testemunhar não é apenas uma transformação na indústria do comércio eletrónico, mas uma mudança mais profunda no comportamento econômico.
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 repletas de preconceitos, emoções e limitações cognitivas. A aparição de agentes de IA pode tornar os consumidores mais "racionais", pois a IA é capaz de processar mais informações, evitar preconceitos emocionais e aplicar consistentemente 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 com mais precisão. Em segundo lugar, a qualidade dos produtos se tornará mais importante do que a capacidade de marketing, pois os agentes de IA não serão enganados por anúncios chamativos. Por último, a transparência dos preços aumentará, uma vez que a IA poderá comparar facilmente os preços em toda a rede.
Mas também me preocupo que este consumo "super-racional" possa trazer algumas consequências negativas. O prazer da descoberta nas compras pode diminuir, uma vez que o agente de IA sempre recomenda a escolha "ótima", em vez de opções surpreendentes ou agradáveis. A compra por impulso, embora não seja suficientemente racional, também é parte do prazer da vida. Se tudo for otimizado pela IA, a vida pode tornar-se excessivamente previsível.
De uma perspectiva mais macro, acredito que a aplicação da IA no setor empresarial acelerará a digitalização da economia. Cada vez mais, as atividades comerciais serão registradas e analisadas digitalmente, o que proporcionará uma base de dados sem precedentes para o planejamento econômico e a formulação de políticas. Os governos poderão prever as tendências econômicas com mais precisão, identificar falhas de mercado e projetar medidas de intervenção 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 torna mais comum, essas vantagens serão gradualmente comoditizadas. Os verdadeiros vencedores a longo prazo serão as empresas que conseguirem redefinir o valor para o cliente na era da IA.
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a16z últimas percepções: o e-commerce tradicional está morto? As plataformas nativas de IA estão redefinindo o que é "comprar"
Escrito por: Deep Thinking Circle
Você já pensou por que o Google conseguiu se tornar um gigante avaliado em 2 trilhões de dólares, enquanto a Wikipedia é uma organização sem fins lucrativos? A resposta é simples: o poder da busca comercial. Quando você pesquisa "quantos prótons tem um átomo de césio", o Google não ganha um centavo. Mas quando você pesquisa "a melhor raquete de tênis", ele começa a imprimir dinheiro. Essa assimetria define a essência de toda a economia de busca. Agora, com a ascensão da IA, esse equilíbrio está sendo completamente rompido.
Recentemente li uma análise aprofundada dos parceiros da a16z, Justine Moore e Alex Rampell, cuinsights sobre como a IA está transformando o setor de e-commerce me deixaram profundamente impressionado. Eles não apenas analisaram as ameaças que o Google pode enfrentar, mas o mais importante, eles traçaram uma nova visão para o e-commerce na era da IA. Nesse cenário, o tradicional modelo de busca - comparação - compra está sendo substituído por uma experiência de compra inteligente impulsionada por agentes de IA. Passei muito tempo refletindo sobre seus pontos de vista e, combinando com minhas próprias observações sobre a indústria, gostaria de compartilhar algumas reflexões mais profundas.
A verdadeira crise do Google: não é o volume de buscas, mas a migração de valor
Justine mencionou um ponto que me impressionou no artigo: mesmo que o Google perca 95% do volume de buscas, a receita ainda pode crescer, desde que consiga manter aquelas consultas que têm valor comercial. Este ponto parece contraintuitivo, mas na verdade revela o segredo central da economia de busca. Após uma reflexão aprofundada, percebi que há uma questão mais profunda por trás disso: a IA está mudando o local de criação de valor.
No modelo tradicional, o Google desempenha o papel de intermediário de informações. Os usuários têm intenção de compra, o Google fornece resultados de pesquisa e anúncios, e os comerciantes obtêm tráfego, enquanto o Google cobra taxas de publicidade. Este é um jogo relativamente simples entre três partes. Mas a chegada do agente de IA quebrou esse equilíbrio. Quando o ChatGPT ou o Perplexity podem responder diretamente à pergunta "qual é a melhor raquete de tênis" e dar recomendações específicas, por que os usuários ainda precisariam clicar nos links de anúncios do Google?
Mais importante ainda, a IA não está apenas respondendo a perguntas, ela está redefinindo a própria "busca". Nosso comportamento de busca anterior era: fazer uma pergunta → obter uma lista de links → clicar para ver → comparar informações → tomar uma decisão. Já o fluxo do agente de IA é: descrever a necessidade → obter recomendações → comprar diretamente. As etapas intermediárias de comparação e pesquisa foram drasticamente reduzidas ou até mesmo eliminadas. Isso significa que os motores de busca tradicionais não apenas perderam o volume de consultas, mas também perderam sua posição chave na cadeia de decisão.
A partir do depoimento de Eddy Cue, vice-presidente sênior da Apple, no julgamento antitruste do DOJ em maio de 2025, pode-se notar um indício. Ele afirmou que o volume de buscas do Safari caiu pela primeira vez em mais de vinte anos, e essa notícia levou diretamente à queda de quase 8% nas ações da Alphabet em um único dia, com uma evaporação de mais de 150 bilhões de dólares em valor de mercado. Embora o relatório financeiro do Q2 do Google mostre que a receita de buscas ainda está crescendo, isso indica que atualmente o que está sendo perdido são principalmente consultas de baixo valor, mas a direção dessa tendência é clara.
Eu acredito que o Google enfrenta não apenas uma ameaça competitiva simples, mas sim um desafio estrutural ao seu modelo de negócios. Quando a IA consegue completar diretamente todo o processo, desde o reconhecimento de intenção até a decisão de compra, o modelo tradicional de "tráfego → anúncios → conversão" tornará-se ineficaz ou até obsoleto. O que o Google precisa não é de um algoritmo de busca melhor, mas sim de um novo modelo de negócios para se adaptar ao comportamento de consumo impulsionado pela IA.
A transformação da IA nas cinco formas de comportamento de compra: da impulsividade à reflexão profunda
Justine classifica o comportamento de compra em cinco categorias no artigo, desde compras por impulso até compras significativas na vida, cada uma das quais sofrerá diferentes graus de mudança na era da IA. Acho este quadro classificatório muito preciso, mas gostaria de analisar em um nível mais profundo os mecanismos psicológicos por trás de cada comportamento de compra, bem como como a IA está a reconfigurar esses mecanismos.
Compra por impulso (A compra por impulso ) parece ser uma área com pouca influência da IA, pois impulso implica a ausência de um processo de pesquisa racional. Mas eu acredito que esse julgamento pode ser superficial. O verdadeiro poder da IA está em prever e guiar o impulso. Imagine, quando você vê uma t-shirt engraçada no TikTok, a IA já analisou seu histórico de navegação, registros de compras, atividades em redes sociais e até seu estado emocional, e então, no momento mais preciso, oferece o produto que mais atende às suas necessidades psicológicas atuais. Isso não é uma simples recomendação algorítmica, mas uma compreensão e manipulação profundas da psicologia do impulso humano. Eu acredito que essa orientação personalizada dos impulsos pode tornar as compras por impulso ainda mais frequentes e precisas.
Os produtos essenciais do dia a dia (A transformação em AI é a mais fácil de entender e a mais fácil de implementar. Mas observei um fenômeno interessante: quando a AI começa a assumir nossas decisões de compra diárias, nossos hábitos de consumo podem mudar sutilmente. Por exemplo, a AI pode ajustar o momento e a quantidade da sua compra com base nas flutuações de preço, na disponibilidade de estoque e até mesmo na previsão do tempo. Um agente de AI inteligente pode, uma semana antes de seu detergente acabar, descobrir que uma certa marca está em promoção, então compra antecipadamente e sugere que você experimente. Esse comportamento de "arbitragem inteligente" pode fazer com que os consumidores, sem perceber, obtenham uma melhor relação custo-benefício, ao mesmo tempo que forçará as marcas a repensar suas estratégias de preços e promoções.
Compras de estilo de vida )As compras de estilo de vida( são, na minha opinião, a área onde a IA terá o maior impacto. Essas compras têm as seguintes características: um certo limite de preço, envolvem gosto pessoal e exigem um certo nível de pesquisa. Justine mencionou produtos como o Plush, mas eu acho que isso é apenas a ponta do iceberg. A verdadeira revolução virá da aprendizagem profunda da IA sobre estilo pessoal e preferências. 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 ) aspirações (. Ele pode recomendar não apenas um único produto, mas sim um conjunto completo de combinações, e até mesmo um caminho de atualização de estilo de vida. Esse nível de personalização é algo que as plataformas de e-commerce tradicionais não conseguem alcançar.
As compras funcionais ) são as mais complexas e desafiadoras da AI. Este tipo de compra geralmente envolve grandes despesas e uso a longo prazo, os consumidores não precisam apenas de recomendações de produtos, mas também de consultoria especializada. Acredito que aqui surgirá uma nova categoria de aplicação de AI: Consultores de AI. Esses AIs não apenas possuem um vasto conhecimento sobre produtos, mas também podem realizar diálogos profundos semelhantes aos de especialistas em vendas humanos. Eles podem perguntar sobre suas necessidades específicas, cenários de uso, limitações orçamentárias e até mesmo seus planos futuros, e então fornecer sugestões altamente personalizadas. Mais importante ainda, esses consultores de AI são intermarcas e não se inclinam para um produto específico por causa de comissões ou inventário.
A compra importante da vida (Compras da vida) pode ser a área com o menor impacto da IA, mas também a mais importante. Decisões como comprar uma casa, casar-se, e educação são muito significativas e personalizadas, e é difícil deixar isso totalmente nas mãos da IA. Mas a IA pode desempenhar um papel importante na coleta de informações, comparação de opções e avaliação de riscos. O coach de IA que eu imagino não é para tomar decisões por você, mas para ajudá-lo a tomar decisões melhores. Ele pode organizar uma quantidade imensa de informações, identificar armadilhas potenciais, simular as consequências de diferentes escolhas a longo prazo, e até ajudar na negociação de contratos. Eu acho que o valor desse coach de IA está na sua neutralidade e abrangência, ao contrário de 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 essa opinião, mas gostaria de 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, mais importante, ela possui os dados comportamentais mais valiosos (.
A Amazon sabe o que você comprou, quando comprou, quão rápido recebeu, se devolveu, se comprou novamente, entre outros. O valor desses dados é muito superior ao histórico de buscas, 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 treino mais valioso. Embora o Google saiba o que você pesquisou, ele não sabe o que você comprou no final, e ainda 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 sunk cost bias (. Quando você já pagou para se tornar um membro Prime, 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 procurar as melhores opções de compra para você, pode inclinar-se naturalmente para a 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 é por meio do controle dos consumidores que se estabelece uma barreira de proteção, mas sim através do empoderamento dos comerciantes para criar efeitos de rede. À medida que mais e 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 operando no Shopify, isso resultará em um ecossistema de API padronizado.
Acredito que a Shopify tem uma vantagem subestimada: ela está mais próxima da história da marca. 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, esses valores intangíveis são difíceis de serem completamente quantificados pela IA, mas são fatores importantes que influenciam a decisão de compra.
Quatro grandes desafios de infraestrutura para a comercialização da IA
Justine mencionou no final do artigo quatro condições básicas necessárias para que a IA desempenhe todo o seu potencial no mundo dos negócios. Eu acho que cada uma delas merece uma discussão mais aprofundada, pois não são apenas desafios técnicos, mas também oportunidades para inovação em modelos de negócios.
Primeiro, há o problema dos dados. O atual sistema de comentários de produtos realmente apresenta sérios problemas: avaliações falsas, polarização e falta de informações de contexto. Mas eu acredito que a raiz do problema está na desajuste dos mecanismos de incentivo. Os consumidores geralmente escrevem comentários porque estão extremamente satisfeitos ou extremamente insatisfeitos, e raramente alguém registra um 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 subjetivas dos usuários, mas também monitora o uso real dos produtos por meio de dispositivos de Internet das Coisas. Por exemplo, um relógio inteligente não deve apenas observar se o usuário deu uma avaliação de cinco estrelas, mas também 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 a frequência de uso real e a situação de limpeza e manutenção, entre outros fatores. Apenas a combinação desses dados de uso objetivos com o feedback subjetivo pode formar um verdadeiro sistema de avaliação de produtos valioso.
O desafio da unificação das APIs é mais político do que técnico. Cada plataforma de e-commerce possui sua própria estrutura de API, formato de dados e mecanismo de autenticação, e essas diferenças são em grande parte deliberadas, com o objetivo de criar um efeito de lock-in da plataforma. Mas na era dos agentes de IA, essa fragmentação pode se tornar um gargalo de eficiência para toda a indústria. Prevejo que surgirão serviços de agregação de APIs, semelhantes aos sistemas de distribuição global da indústria de viagens. Esses serviços padronizarão as interfaces de diferentes plataformas, permitindo que os agentes de IA comparem e comprem de forma integrada entre plataformas.
A identidade e a memória são os desafios mais complexos, pois envolvem o equilíbrio entre privacidade, precisão e adaptabilidade. Acredito que os assistentes de compras de IA do futuro precisarão construir um modelo de preferências em múltiplas camadas. Este modelo não apenas deve registrar suas compras históricas, mas também entender seus valores, fase de vida, limitações financeiras, entre outros. Por exemplo, ele precisa saber que você busca conveniência durante o almoço nos dias de semana, mas prioriza qualidade e apresentação durante jantares nos fins de semana. Essa recomendação com percepção de contexto exige que a IA possua 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 um agente de IA pode realizar o aprendizado de preferências em tempo real. Por exemplo, quando você passa mais tempo em uma determinada característica ao navegar por um produto, a IA pode inferir que você está mais interessado nessa característica. Quando você rapidamente pula algumas opções de cores, a IA pode aprender suas preferências de cor. Essa análise de microinterações permite que a IA tenha uma compreensão mais detalhada de suas preferências.
A reconfiguração das plataformas de e-commerce: quem sairá vencedor?
Após considerar a análise da Justine, eu tenho algumas opiniões sobre o futuro do setor de e-commerce. Acredito que a IA vai provocar uma nova reestruturação das plataformas, mas a lógica da vitória será diferente do que foi no passado.
A competição na era do comércio eletrônico tradicional gira principalmente em torno de três dimensões: diversidade de escolha, conveniência e preço. A Amazon venceu na escolha com a sua filosofia de "Tudo na Loja", enquanto estabeleceu uma vantagem em conveniência através do Prime. Mas na era da IA, a importância dessas vantagens mudará.
Quando o agente de IA puder automaticamente comparar preços em toda a rede e atuar como intermediário nas compras, a vantagem de preço de uma única plataforma será diluída. Quando a IA puder processar em massa de forma inteligente e realizar tarefas em várias plataformas, 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.
Prevejo que surgirão algumas novas categorias de jogadores de plataformas: plataformas de comércio eletrónico nativas de IA, agentes de IA verticais e fornecedores de infraestrutura comercial. As plataformas nativas de IA serão projetadas do zero, 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 IA de moda, IA de produtos digitais ou IA de remodelação de casas, estabelecendo uma vantagem competitiva através de especialização profunda. Os fornecedores de infraestrutura comercial fornecerão serviços tecnológicos subjacentes para ajudar as plataformas de comércio eletrónico tradicionais a se tornarem baseadas em 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 comércio eletrônico, mas assinar um ou mais agentes de compras de IA, que serão responsáveis por todas as decisões de compra. Esses agentes cobrarão uma taxa de assinatura em vez de comissões, evitando assim conflitos de interesse e realmente colocando-se do lado do consumidor. Esse modelo pode redefinir a distribuição da cadeia de valor do comércio eletrônico.
A 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 vai fundamentalmente reformular a lógica do marketing de marcas. Na era dos agentes de IA, a eficácia do marketing de massa tradicional diminuirá drasticamente, pois os consumidores não procuram e comparam produtos ativamente, mas dependem das recomendações dos agentes de IA.
Isso significa que as marcas precisam aprender a conversar com a IA, em vez de conversar com humanos. Os agentes de IA são mais racionais e orientados por dados na avaliação de produtos, não sendo influenciados por embalagens sofisticadas ou anúncios emocionais, mas sim focando em indicadores de desempenho objetivos, relação custo-benefício e pontuações de satisfação do usuário.
Mas isso não significa que a história da marca se torne menos importante. Pelo contrário, acredito que a narrativa autêntica da marca se tornará ainda mais importante, uma vez que o agente de IA analisará profundamente a consistência e a credibilidade da marca. Se uma marca transmitir informações contraditórias em diferentes plataformas e em diferentes momentos, a IA facilmente as reconhecerá e reduzirá o peso da recomendação.
Eu prevejo que surgirá um novo papel de marketing: Especialista em Relações de IA. O trabalho desses especialistas é garantir que as informações sobre os produtos da marca, estratégias de preços, gestão de inventário e outros aspectos sejam corretamente compreendidos e avaliados pela IA. Eles precisam otimizar os dados dos produtos, gerenciar a integração de APIs, monitorar padrões de recomendação de IA, entre outros.
Outra mudança importante é a personalização extrema. Quando o agente de IA tem um profundo conhecimento de cada consumidor, as marcas podem oferecer produtos personalizados para cada um. Isso não é apenas uma recomendação personalizada, mas sim o próprio produto personalizado. Imagine que, quando o seu agente de IA informa a uma marca de roupas as 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 massa 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 o que estamos a testemunhar não é apenas uma transformação na indústria do comércio eletrónico, mas uma mudança mais profunda no comportamento econômico.
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 repletas de preconceitos, emoções e limitações cognitivas. A aparição de agentes de IA pode tornar os consumidores mais "racionais", pois a IA é capaz de processar mais informações, evitar preconceitos emocionais e aplicar consistentemente 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 com mais precisão. Em segundo lugar, a qualidade dos produtos se tornará mais importante do que a capacidade de marketing, pois os agentes de IA não serão enganados por anúncios chamativos. Por último, a transparência dos preços aumentará, uma vez que a IA poderá comparar facilmente os preços em toda a rede.
Mas também me preocupo que este consumo "super-racional" possa trazer algumas consequências negativas. O prazer da descoberta nas compras pode diminuir, uma vez que o agente de IA sempre recomenda a escolha "ótima", em vez de opções surpreendentes ou agradáveis. A compra por impulso, embora não seja suficientemente racional, também é parte do prazer da vida. Se tudo for otimizado pela IA, a vida pode tornar-se excessivamente previsível.
De uma perspectiva mais macro, acredito que a aplicação da IA no setor empresarial acelerará a digitalização da economia. Cada vez mais, as atividades comerciais serão registradas e analisadas digitalmente, o que proporcionará uma base de dados sem precedentes para o planejamento econômico e a formulação de políticas. Os governos poderão prever as tendências econômicas com mais precisão, identificar falhas de mercado e projetar medidas de intervenção 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 torna mais comum, essas vantagens serão gradualmente comoditizadas. Os verdadeiros vencedores a longo prazo serão as empresas que conseguirem redefinir o valor para o cliente na era da IA.