[Tecnologia] A ascensão dos agentes de Inteligência Artificial cria o “machine customer“. Entenda como as empresas devem se adaptar a essa nova realidade.
Durante décadas, as 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 cenário está prestes a mudar com a rápida evolução dos agentes de Inteligência Artificial (IA).
Surge, então, um novo tipo de consumidor: o chamado “machine customer”. Estamos falando de sistemas capazes de pesquisar, comparar, decidir e executar compras em nome de pessoas ou empresas. Segundo Eduardo Villela, Diretor de Dados & IA no Brasil da GFT Technologies, essa transformação já está em curso e a adoção deixou de ser experimental para se tornar uma necessidade estratégica.
A lógica do consumo automatizado
Quando o cliente deixa de ser humano, a lógica de decisão sofre alterações radicais. Máquinas operam com base em critérios estritamente objetivos, como preço, qualidade, disponibilidade e prazo. Eduardo Villela aponta que, em um ambiente orientado por agentes, a competição muda de natureza. “Não basta mais convencer o cliente: é preciso ser elegível para o algoritmo”, destaca o executivo.
O impacto dessa mudança é profundo e deve redesenhar o mercado. À medida que os agentes assumem a interface de decisão, a internet tende a se dividir em duas camadas: uma voltada para humanos e outra para sistemas automatizados. Nesse contexto, a experiência de compra passa a incluir a chamada “machine experience”, exigindo que os modelos de negócio sejam repensados para atender a essa nova demanda.
Desafios e governança
Embora a descoberta e a comparação de produtos já sejam amplamente automatizadas, a etapa final da compra ainda enfrenta gargalos, como pagamentos, compliance e prevenção a fraudes. Villela reforça que, para superar esses obstáculos, as empresas devem focar em mecanismos robustos de controle e governança. O caminho ideal, segundo o especialista, é a experimentação faseada, começando com escopos controlados e expandindo a autonomia dos sistemas gradualmente.
Empresas que iniciarem agora a estruturação de dados, a documentação de APIs e o redesenho de jornadas para o “cliente máquina” estarão desenvolvendo capacidades críticas antecipadamente. Em um ambiente onde as decisões passam a ser automatizadas, o pioneirismo pode ser o diferencial entre participar da escolha ou ser ignorado pelos sistemas, já que, como ressalta a análise, o “cliente máquina” não possui paciência para sistemas legados.
