Imagine uma diretora de operações que precisa de substituir o fornecedor de material de escritório de uma empresa com 80 colaboradores. Em vez de pesquisar no Google, abrir quinze separadores e pedir três orçamentos, escreve ao assistente de IA da empresa: “Encontra-me três fornecedores em Portugal com entrega em 48 horas, faturação mensal e preços competitivos para este cabaz. Prepara uma comparação.”
Vinte minutos depois, tem uma tabela com três opções, preços estimados, condições e uma recomendação. Nunca visitou nenhum site. O fornecedor escolhido nem sabe que foi comparado.
Isto não é ficção científica. É a direção para onde o mercado está a caminhar — e, em partes do processo, já é realidade. A pergunta para qualquer empresa é: quando o comprador for um agente de IA, a sua empresa vai ser escolhida?
Onde estamos hoje: a IA prepara, a pessoa decide
Os dados mostram uma adoção rápida da IA na fase de pesquisa, mas cautela na fase de decisão:
| Indicador | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Compradores B2B que usam IA no processo de compra | 94% | Forrester |
| Compradores B2B que fazem comparações de produtos em ferramentas de IA | 55% | Forrester |
| Consumidores (que usam IA) cujo principal uso é pesquisar recomendações antes de comprar | 61% | Prophet, 5 mercados |
| Consumidores dispostos a deixar a IA estreitar as opções em material para a casa | 31% | Gartner, EUA |
| Consumidores dispostos a deixar a IA tomar a decisão de compra | Máximo de 11% | Gartner, EUA |
A leitura é clara: o agente de IA já é o primeiro filtro. Ainda não é o decisor final. Mas é precisamente no filtro que se ganha ou perde a maioria dos negócios. Se a sua empresa não entra na lista curta que o agente apresenta, a pessoa nunca chega a considerá-la.
Para onde vamos: a infraestrutura já está a ser construída
As grandes tecnológicas estão a preparar o terreno para que os agentes façam compras completas:
- A OpenAI lançou em 2025 o Instant Checkout no ChatGPT, baseado no Agentic Commerce Protocol, desenvolvido com a Stripe.
- A Google apresentou em janeiro de 2026 o Universal Commerce Protocol, com parceiros como Shopify, Walmart, Target, Visa, Mastercard e Zalando, permitindo comprar diretamente no AI Mode e na aplicação Gemini.
- A Gartner prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões de trabalho do dia a dia sejam tomadas de forma autónoma por agentes de IA — contra 0% em 2024.
A tendência é previsível: primeiro os agentes pesquisam, depois comparam e recomendam, depois compram em categorias de baixo risco e, gradualmente, em mais categorias.
As 3 fases do cliente agêntico
| Fase | O que o agente faz | Onde estamos | O que a empresa precisa |
|---|---|---|---|
| 1. Pesquisa | Encontra opções e resume informação | Já é a norma | Estar presente nas fontes que a IA consulta |
| 2. Comparação e recomendação | Compara critérios e sugere a melhor opção | Em crescimento rápido | Informação clara, comparável e credível |
| 3. Execução | Pede proposta, reserva ou compra | A começar, sobretudo em e-commerce | Processos e dados preparados para agentes |
O que muda quando o “cliente” é uma máquina
1. A persuasão emocional perde força na primeira triagem
Um agente não se deixa impressionar por um vídeo inspirador ou por um slogan. Procura correspondência com critérios: preço, prazo, características, avaliações, condições. A marca continua a importar — mas entra pela porta da confiança e da reputação, não do impulso.
Curiosamente, os consumidores querem que os agentes reflitam os seus valores. O estudo da Prophet indica que 67% querem uma IA que oriente as compras de acordo com os seus valores pessoais. Uma marca com posicionamento claro (sustentabilidade, origem nacional, qualidade) continua a ter vantagem — desde que essa informação esteja explícita e verificável.
2. Informação escondida é informação inexistente
“Peça um orçamento”, “contacte-nos para saber preços”, catálogos em PDF, especificações em imagens. Para um agente, tudo isto é equivalente a não ter informação. Na dúvida, o agente escolhe quem responde.
3. A reputação passa a ser dados
Avaliações de clientes, menções na imprensa, presença em comparações e certificações são, para um agente, sinais de confiança que pesam na recomendação. Uma empresa com 200 avaliações detalhadas e recentes tem vantagem sobre uma com 12.
4. Os processos têm de ser concluíveis
Se o agente consegue preencher um pedido de proposta em 30 segundos no site do concorrente e precisa de navegar por cinco páginas e um CAPTCHA no seu, a escolha é óbvia.
Como preparar a sua empresa: o modelo B2A (business-to-agent)
Durante décadas, falámos de B2B e B2C. Começa a fazer sentido falar de B2A — vender a agentes que compram em nome de pessoas e empresas. Estas são as prioridades:
Para todas as empresas
- Torne a informação comercial explícita: o que vende, para quem, preços ou intervalos de preço, prazos, condições, garantias.
- Estruture os dados: dados estruturados (schema.org) para organização, produtos, serviços e avaliações.
- Invista na reputação verificável: reviews de clientes reais, presença em artigos de comparação e imprensa setorial.
- Simplifique os processos: formulários curtos, pedidos de proposta rápidos, marcações online.
- Meça a presença em respostas de IA trimestralmente.
Para e-commerce
- Catálogo completo e atualizado no Google Merchant Center.
- Fichas de produto com preço, stock, dimensões, materiais, política de devolução — tudo em texto e em dados estruturados.
- Acompanhar a chegada das integrações de comércio agêntico à sua plataforma (Shopify, Stripe e outras).
Para B2B
- Páginas por setor e por caso de uso, com linguagem concreta.
- Casos de estudo em texto, com números reais.
- Documentação técnica e condições comerciais em HTML, não apenas em PDF.
- Preparar a equipa comercial para clientes que chegam com a comparação feita pela IA.
O que não muda
Seria um erro concluir que as pessoas vão desaparecer do processo. Os dados da Gartner mostram que os consumidores querem ajuda, não substituição. A Forrester indica que os compradores B2B validam o que a IA lhes diz junto de pares, especialistas e analistas.
O que muda é a ordem: primeiro a máquina filtra, depois a pessoa decide. As empresas precisam de convencer as duas — a máquina com informação clara e dados de confiança, a pessoa com relação, experiência e valor.
Conclusão
O próximo cliente da sua empresa talvez nunca visite o seu site antes de o contactar. Talvez nem seja ele a contactá-lo — talvez seja o agente dele. A empresa que for mais fácil de encontrar, comparar e contratar por uma máquina terá uma vantagem crescente nos próximos anos.
A preparação não exige tecnologia exótica. Exige transparência, estrutura e reputação. E exige começar antes dos concorrentes.
Perguntas frequentes
Os agentes de IA já compram sozinhos?
Em alguns casos, sim, sobretudo em e-commerce nos EUA, através de funcionalidades como o Instant Checkout no ChatGPT ou as compras no AI Mode da Google. Mas a maioria dos consumidores ainda prefere tomar a decisão final: segundo a Gartner, apenas até 11% estão dispostos a deixar a IA decidir.
Isto aplica-se às vendas B2B?
Sim, sobretudo nas fases de pesquisa e comparação. Segundo a Forrester, 94% dos compradores B2B usam IA no processo de compra e 55% fazem comparações de produtos em ferramentas de IA.
O que é B2A?
É uma expressão que descreve a venda a agentes de IA que atuam em nome de pessoas ou empresas. Implica preparar informação, dados e processos para serem compreendidos e usados por máquinas.
A marca deixa de ter importância?
Não. Muda a forma como a marca influencia a escolha: através de reputação verificável, posicionamento claro e informação consistente. Os consumidores continuam a querer que as escolhas reflitam os seus valores.
Por onde deve começar uma PME?
Por tornar explícita a informação comercial no site (o que vende, para quem, a que preço e em que condições), reforçar as avaliações de clientes e testar como os assistentes de IA recomendam o seu setor.
Quando é que isto chega a Portugal?
Os agentes que pesquisam e comparam já funcionam em Portugal. As funcionalidades de compra direta dentro de assistentes de IA começaram nos EUA e estão a ser alargadas progressivamente a outros mercados.
