When the customer is a machine: a systematic literature review and integrative framework of agentic commerce
Esta revisão sistemática da literatura sintetiza 140 estudos de 1994 a 2026 para desafiar a suposição antropocêntrica do marketing ao desenvolver um framework integrativo que categoriza o comércio agêntico por meio de uma escada de delegação de cinco níveis, um tríade de influência de três partes e um modelo de referência de quatro camadas para orientar pesquisas futuras e práticas de mensuração.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo
Por décadas, a história das compras online foi escrita para olhos e mãos humanas. Uma pessoa vê um anúncio, sente um senso de urgência porque restam apenas dois itens, compara preços em diferentes abas do navegador, clica em um botão e digita um número de cartão de crédito. Todo esse processo pressupõe que o cliente é uma pessoa com sentimentos, períodos de atenção e a capacidade de ser persuadida por uma imagem bem posicionada ou um título inteligente. Mas uma mudança silenciosa está ocorrendo em ambos os lados do mercado. No lado do comprador, as pessoas estão começando a entregar suas tarefas de compra para assistentes de software que podem pesquisar, comparar e até pagar por elas. No lado do vendedor, as empresas estão implantando seu próprio software para escrever descrições de produtos, projetar anúncios e negociar preços. Esta nova realidade, onde máquinas atuam como clientes e vendedores, quebra as regras fundamentais nas quais o marketing se baseou por um século. A questão não é mais apenas como vender para uma pessoa, mas como ser visto por uma máquina, como influenciar uma decisão tomada por código e como medir uma transação que nunca envolveu um humano clicando em um mouse.
Para entender este novo cenário, uma equipe de pesquisadores da Universidade do Sul da Dinamarca e da Universidade de Aarhus realizou uma revisão massiva da literatura científica. Eles reuniram 140 estudos publicados entre 1994 e 2026, integrando trabalhos de marketing, ciência da computação, economia e direito. O objetivo era mapear um campo que estava crescendo em fragmentos dispersos, conectando os primeiros experimentos com bots de compras do final dos anos 1990 à era moderna da inteligência artificial avançada. Eles descobriram que, embora a tecnologia tenha mudado dramaticamente, os desafios centrais permaneceram surpreendentemente consistentes. Os pesquisadores organizaram suas descobertas em uma estrutura clara que explica como esses clientes de máquina funcionam, como podem ser influenciados e o que acontece quando eles assumem o carrinho de compras.
Os pesquisadores descobriram que a relação entre um humano e seu assistente de compras não é de tudo ou nada; ela existe em uma escada de cinco níveis distintos. Na base, o software atua meramente como um informante, exibindo dados enquanto o humano faz todo o trabalho. Um degrau acima, ele atua como um conselheiro, sugerindo produtos, mas deixando a escolha final para o humano. Subindo mais um nível, o software torna-se um copiloto, lidando com partes da tarefa enquanto o humano observa de perto. Mais acima, torna-se um executor de escopo delimitado, autorizado a completar transações específicas e limitadas com base em instruções claras. No topo, é um delegado autônomo, capaz de planejar e comprar ao longo de toda a jornada com apenas uma verificação retrospectiva do humano. O estudo revelou uma lacuna impressionante em nosso conhecimento: temos uma compreensão profunda de como os humanos reagem quando a máquina é apenas um conselheiro, mas temos muito pouca evidência sobre como os humanos se comportam quando a máquina é totalmente autônoma. De fato, apenas seis estudos em toda a coleção observaram agentes totalmente autônomos realizando compras reais com supervisão humana. A maior parte da pesquisa atual foca nos níveis inferiores, mesmo enquanto a tecnologia corre em direção ao topo.
Esta mudança altera o funcionamento do marketing de três maneiras específicas. Primeiro, a própria máquina tornou-se um alvo. Assim como um humano pode escanear uma prateleira em busca de uma marca familiar, uma máquina escaneia o conteúdo digital em busca de sinais específicos. Os pesquisadores descobriram que, se uma empresa reescrever suas descrições de produtos para incluir citações claras, estatísticas e dados estruturados, a máquina é até quarenta por cento mais propensa a incluir esse produto em suas recomendações. Esta é uma nova forma de visibilidade, onde ser "legível" para um computador é tão importante quanto ser atraente para uma pessoa. Segundo, a máquina atua como um canal para o humano. A maneira como uma mensagem é entregue por um robô pode mudar como uma pessoa reage. Por exemplo, se um comprador estiver sob pressão de tempo, ele é mais propenso a comprar um produto recomendado por uma IA do que por um humano, porque ele examina menos a máquina. No entanto, se o humano souber que está falando com uma máquina antes de a conversa começar, sua disposição para comprar pode cair quase oitenta por cento. Terceiro, a máquina tornou-se uma produtora de marketing. As empresas agora usam IA para escrever anúncios, projetar banners e até responder a comentários de clientes, criando um ciclo onde máquinas geram conteúdo que outras máquinas então avaliam e selecionam.
O estudo também destacou que a confiança é o fator mais crítico, mas não se trata apenas de se o humano confia no robô. Trata-se de se o sistema possui um "mandato" verificado, que é uma permissão formal e segura que diz ao software exatamente o que ele tem permissão para fazer. Sem essa infraestrutura legal e técnica, a delegação total não pode acontecer com segurança. Os pesquisadores descobriram que a primeira onda de bots de compras na década de 1990 falhou em grande parte porque essa infraestrutura não existia. Hoje, novos sistemas de pagamento e protocolos de identidade digital estão finalmente sendo construídos para resolver isso, permitindo que as máquinas transacionem com a mesma segurança que os humanos. No entanto, os pesquisadores alertam que este novo sistema cria novos riscos. Máquinas podem ser manipuladas por texto oculto em páginas de produtos, e suas preferências podem mudar da noite para o dia quando uma atualização de software é lançada, fazendo com que a demanda mude subitamente.
Os pesquisadores concluíram que estamos entrando em uma nova era onde o "cliente" é frequentemente uma máquina, e as regras de engajamento são diferentes. Eles propuseram um novo conjunto de ferramentas para empresas e reguladores, incluindo formas de medir a frequência com que uma marca aparece em respostas de máquinas e como testar se um bot de compras pode ser enganado. Eles enfatizaram que, embora a tecnologia esteja avançando rapidamente, nossa compreensão do comportamento humano neste novo contexto ainda está tentando alcançar. O achado mais importante é que as velhas regras do marketing não simplesmente desaparecem; elas se dividem. As empresas devem agora aprender a ser visíveis para a máquina, persuasivas para o humano através da máquina e confiáveis o suficiente para que lhes seja concedida a autoridade de gastar dinheiro. O futuro do comércio depende da construção de sistemas que possam lidar com esta dança complexa entre a intenção humana e a execução da máquina, garantindo que, quando uma máquina compra algo, ela esteja realmente agindo no melhor interesse da pessoa que a possui.
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