Durante décadas, organizações estruturaram suas estratégias comerciais partindo de um pressuposto simples: do outro lado da jornada existe uma pessoa. Branding, relacionamento e experiência foram desenhados para decisões humanas, muitas vezes guiadas por emoção e percepção. No entanto, esse pressuposto está prestes a mudar – e muito em breve.

Com a evolução dos agentes de Inteligência Artificial (IA), surge um novo tipo de consumidor: o “machine customer”. Estamos falando de sistemas capazes de pesquisar, comparar, decidir e executar compras em nome de pessoas ou empresas. E essa transformação já começou. Segundo uma pesquisa, quase 70% das organizações devem integrar agentes de IA em seus fluxos de trabalho já em 2026 – um sinal claro de que a tomada de decisão automatizada está se tornando parte da operação. Outros levantamentos indicam que até 79% das empresas já possuem iniciativas com agentes em andamento, reforçando que a adoção deixou de ser experimental e passou a ser estratégica.

O impacto dessa mudança é profundo. Quando o cliente deixa de ser humano, a lógica de decisão muda. Máquinas operam com base em critérios objetivos: preço, qualidade, disponibilidade e prazo. Isso aumenta a comparabilidade entre ofertas e tende a pressionar margens. Esse movimento já começa a reorganizar o mercado. À medida que agentes assumem a interface de decisão, a Internet passa a se dividir em duas camadas – uma voltada para humanos e outra para sistemas automatizados.

Dentro dessa mudança estrutural, quando o cliente deixa de ser humano, a lógica de decisão muda radicalmente. Máquinas não são influenciadas por marca ou storytelling. Elas operam com base em critérios objetivos. Isso aumenta a comparabilidade entre ofertas e pressiona margens, especialmente em mercados comoditizados. Além disso, a competição muda de natureza. Em um ambiente orientado por agentes, dados estruturados, integração e confiabilidade passam a ser fatores decisivos. Não basta mais convencer o cliente: é preciso ser elegível para o algoritmo.

Estudos recentes indicam que a adoção de agentes já é significativa – mais de 70% das companhias os utilizam em atividades como pesquisa digital – e cresce também a percepção de uma nova “web agêntica”, em que sistemas automatizados passam a interagir diretamente entre si. O impacto direto está nos canais. A lógica “interface-first” dá lugar a um modelo “API-first”, no qual sistemas passam a interagir diretamente entre si. A experiência deixa de ser apenas do usuário e passa a incluir a “machine experience”.

Setores como financeiro e pagamentos já estão avançando nesse sentido. Em 2026, a Mastercard realizou suas primeiras transações financeiras end-to-end com agentes de IA na América Latina, com autorização, rastreabilidade e controle – ainda em ambiente controlado, mas funcional. Porém, a adoção em escala ainda enfrenta desafios relevantes. O principal não está na decisão, que já pode ser automatizada, mas na execução. Pagamentos, compliance, fraude e responsabilidade sobre transações ainda não estão totalmente preparados para agentes autônomos. Isso ajuda a explicar um fenômeno recente: enquanto a IA já transforma a descoberta e comparação de produtos, a etapa final de compra ainda permanece parcialmente restrita.

À medida que agentes de IA ganham autonomia e assumem papéis cada vez mais estratégicos, cresce também a oportunidade de fortalecer controle, governança e confiabilidade em sua adoção. Um levantamento recente mostra que cerca de 80% das empresas reconhecem a importância de evoluir seus modelos de governança de IA para atender plenamente a requisitos de auditoria, mesmo já utilizando esses sistemas em decisões críticas. Outro estudo reforça que o grande potencial desses sistemas está justamente em sua capacidade de escala: quando bem monitorados e orientados, tornam-se poderosos amplificadores de produtividade, eficiência e qualidade operacional.

Nesse contexto, torna-se evidente que alinhar velocidade de adoção com mecanismos robustos de controle e governança será um dos principais diferenciais competitivos na próxima fase da transformação impulsionada por IA. Por isso, esse cenário exige uma abordagem pragmática. Empresas não precisam esperar maturidade total do mercado. O caminho mais eficaz é a experimentação faseada, começando com escopos controlados, definindo limites claros, testando interações e expandindo gradualmente a autonomia.

Mais do que uma mudança tecnológica, trata-se de uma mudança no modelo de negócio. Produtos precisam ser estruturados para serem consumidos por máquinas. Já sistemas precisam ser integráveis, e decisões precisam ser auditáveis. A pergunta, portanto, não é se esse cenário vai acontecer, mas quando.

Companhias que iniciarem desde já a estruturação de dados, a documentação de APIs, o redesenho de jornadas para clientes máquina e a construção de frameworks de governança para transações agênticas estarão, na prática, desenvolvendo capacidades críticas de forma antecipada. Esse movimento permite aprender mais cedo, evoluir com consistência e consolidar uma base sólida que acelera a captura de valor ao longo do tempo – resultando em uma vantagem competitiva difícil de replicar apenas com velocidade ou investimentos tardios. E, em um ambiente onde decisões passam a ser automatizadas, aprender antes pode ser a diferença entre participar da escolha, ou sequer ser considerado por ela, já que o “cliente máquina” não tem paciência com sistemas legados. Ele simplesmente não volta.

*Eduardo Villela é Diretor de Dados & IA no Brasil da GFT Technologies