Nos últimos anos, testemunhei um boom de novidades tecnológicas no ambiente dos e-commerces, desde modelos generativos criando descrições de produto a chatbots hiperinteligentes atendendo clientes, junto com a maturação das promessas em resultados concretos. A euforia foi grande, mas aprendi que IA não é mágica. E os números falam por si. O investimento global em IA deve passar de US$ 307 bilhões em 2025 e US$ 632 bilhões até 2028, sinalizando que apostar em IA virou estratégia central para competir. Integrar dados, IA e automação em tempo real tornou-se requisito básico.
Como CMO, meu foco sempre recaiu em ROI, aumentando receita, reduzindo custos ou mitigando riscos de forma tangível. Esse olhar pragmático guiou a Semantix e nossos clientes a navegar a avalanche tecnológica com um mantra simples: inovação, sim, mas com pragmatismo orientado a resultados. O ano de 2025 foi um divisor de águas. Vimos muito hype, mas também casos concretos em que a IA impulsionou lucro e eficiência no varejo e e-commerce. Saímos do PPT para a caixa registradora, por assim dizer. Posso citar exemplos que presenciei de perto.
No mercado brasileiro, ficou claro que personalização e decisões guiadas por IA viraram o arroz com feijão dos líderes em 2025. De ponta a ponta da jornada do cliente, a IA passou a permear tudo: do front-end (recomendações de produtos, vitrines inteligentes) ao back-end (gestão de logística, reposição de estoque), sempre alimentada por dados ricos. O resultado? Conversões mais altas e clientes mais leais, graças à relevância superior da experiência de compra.
Do lado do consumidor, houve adesão quando a IA agregou comodidade real. Mais da metade dos clientes já percebe a adoção de IA como melhoria da experiência online, e muitos até desejam reviews de produtos gerados por IA resumindo prós e contras para poupar tempo. Em outras palavras, quando bem utilizada, a IA funciona como um personal shopper digital incansável, guiando o cliente ao produto ideal e aumentando o ticket médio sem soar invasivo.
Internamente, ganhos menos visíveis também se provaram valiosos. Na cadeia de suprimentos, a IA previu demanda com alta precisão, otimizando estoques e rotas. Nessas áreas, aliás, concentraram-se os usos mais frequentes de IA no varejo em 2025, seguidos por marketing e prevenção de perdas. Até no atendimento e fidelização, vimos chatbots e programas de loyalty usando IA para ofertas individualizadas, elevando o engajamento. Em suma, 2025 mostrou que IA gera ROI real quando aplicada às dores certas, equilibrando inovação com pragmatismo e evitando modismos vazios.
Um estudo setorial indicou que 84% dos negócios de e-commerce globalmente já integram IA ou planejam fazê-lo, especialmente em recomendações personalizadas que influenciam até 31% da receita desses players.
A próxima fronteira – IA agêntica em ação
Se 2025 consolidou a IA convencional no e-commerce, 2026 inaugura uma nova fronteira operacional: a era da IA agêntica (do inglês agentic AI). Trata-se de sistemas de IA capazes de agir de forma autônoma em nome de usuários ou organizações, tomando decisões e executando ações em tempo real. Em vez de apenas prever ou recomendar, essas IAs agem como “agentes” integrados aos fluxos de trabalho, interagindo com outros sistemas, aprendendo contexto e colaborando entre si.
Grandes players de tecnologia lançaram suas visões de IA agêntica já no primeiro semestre de 2025. Microsoft, OpenAI, Anthropic, Salesforce, entre outros, delinearam plataformas de agentes autônomos colaborativos. A mudança de enfoque é nítida: sair da automação de tarefas isoladas para redesenhar processos inteiros com AI-first. Em empresas inovadoras, já vemos pilotos em que conjuntos de agentes trabalham em conjunto: por exemplo, um agente cuida de precificação dinâmica, outro de ajuste de estoque, outro personaliza ofertas em tempo real, todos orquestrados para um objetivo de negócio comum, sob supervisão humana mínima.
Imagine um time digital incansável: em nossas experiências, uma equipe humana de duas a cinco pessoas pode supervisionar um “fábrica” de 50+ agentes de IA especializados executando ponta a ponta um processo de negócio, como cadastrar um novo seller no marketplace, lançar uma campanha de produto ou fechar o balanço financeiro. Essa escala antes inimaginável está se tornando viável.
A promessa dessa nova era é enorme. Segundo a Deloitte, o comércio agêntico (agentic commerce) pode movimentar até US$ 17,5 trilhões globalmente até 2030, transformando a forma como empresas operam e se relacionam com consumidores. Para as redes de varejo e marketplaces, isso significa potencial para eficiências operacionais sem precedentes e personalização verdadeiramente em escala.
Claro, colher essa oportunidade exige superar desafios técnicos e organizacionais: garantir que esses agentes coexistam com segurança, encontrem e usem dados certos apesar de silos, respeitem privacidade e propriedade intelectual, e ajam alinhados aos objetivos da empresa. Provavelmente teremos progresso rápido, porém irregular. Devemos manter uma arquitetura norteadora de longo prazo, mas ser flexíveis com soluções específicas de domínio e manter humanos no circuito enquanto essas “equipes” de agentes ganham forma.
Alguns líderes já perceberam que, para extrair valor máximo dessa tendência, precisam focar em redesenhar processos e limpar dados agora mesmo. Não dá para esperar a poeira da inovação assentar. A ordem é acelerar: atualizar fluxos de trabalho pensando AI-first, e não ficar preso a pilotos isolados. Empresas passarão de organogramas hierárquicos para redes de times híbridos (humanos + agentes) trabalhando com autonomia orientada a resultados. E isso vai redesenhar o núcleo operacional do e-commerce nos próximos anos.
Sob a ótica de marketing e vendas, a IA – e agora a IA agêntica – está se tornando um motor de margem, conversão e fidelização em escala sem precedentes. Do aumento de receita ao ganho de eficiência, os impactos já são tangíveis:
– Hiperpersonalização para conversões maiores: como mencionado, personalização virou requisito básico. Recomendadores de produto alimentados por IA conseguem influenciar até 30% da receita de um e-commerce, ao oferecer o produto certo para a pessoa certa. Em 2025, isso já elevou significativamente taxas de conversão e ticket médio. Em 2026, com agentes autônomos, podemos ir além: experiências totalmente customizadas em tempo real, vitrines que se reorganizam dinamicamente para cada usuário e até conteúdo de marketing gerado sob medida (e-mails, ofertas) enviado por agentes de forma automatizada. Empresas que dominaram essa hiperpersonalização colheram clientes mais engajados e leais.
– Aumento de margem via precificação dinâmica e eficiência operacional: a IA trouxe ferramentas de precificação elástica, ajustando valores conforme demanda, concorrência e perfil do cliente, cobrando o preço certo, na hora certa, do cliente certo. Os casos práticos mostraram saltos de margem em categorias-chave sem prejudicar volume. Além disso, algoritmos de previsão de demanda otimizaram estoques, reduzindo rupturas e necessidade de descontos agressivos. No marketing, a compra de mídia orientada por IA e a otimização de campanhas personalizadas elevaram retorno sobre investimento publicitário, contribuindo diretamente para a margem operacional. Em resumo, vender mais, com mais eficiência e menos desperdício, algo que todo CMO e CFO almejam.
– Fidelização e retenção em escala: a IA habilitou ações de CRM extremamente segmentadas. Modelos preditivos identificam clientes com risco de churn e agentes de IA podem acionar intervenções automáticas – seja um cupom personalizado, seja um contato do atendente com oferta sob medida. O resultado? Aumento sensível de lealdade e lifetime value. No caso citado de telecom, vimos NPS subir ~30% graças à IA, indicando clientes mais satisfeitos e fiéis. Programas de fidelidade passaram a usar IA para ofertas individualizadas e comunicações inteligentes, tornando cada cliente único. Em 2026, com agentic AI, vislumbro programas de loyalty autogerenciados por agentes, que aprendem continuamente o comportamento de cada consumidor e ajustam recompensas e incentivos quase em tempo real para mantê-lo engajado.
– Expansão de vendas sem aumentar estrutura: ferramentas de IA em vendas (como sales copilots) já ajudam equipes comerciais a priorizar leads, recomendar produtos para cross-sell e até gerar propostas automaticamente. Isso permite aumentar conversão e receita sem necessariamente ampliar o time de vendas. No e-commerce, chatbots inteligentes atuam como vendedores virtuais que nunca dormem, atendendo milhares de clientes simultaneamente com recomendações e tirando dúvidas, convertendo vendas madrugada adentro. Esse ganho de escala é vital para melhorar a relação custo/venda e, portanto, a margem.
Em todas essas frentes, o denominador comum é personalização em escala e automação inteligente, sempre visando KPIs de negócio como margem bruta, conversão do funil, NPS, churn, entre outros. A IA agêntica potencializará ainda mais esses ganhos, pois agentes poderão orquestrar jornadas completas de marketing e vendas sem intervenção humana contínua, por exemplo conduzindo um cliente desde a descoberta do produto até o pós-venda, acionando diferentes ações conforme as respostas do cliente, tudo guiado por algoritmos que aprendem e se autoajustam.
Para os executivos de marketing e vendas, isso representa a chance de aumentar receita e margem simultaneamente: vender mais e gastar menos por venda. Mas é crucial medir e comprovar cada melhoria – seja um uplift de X% na conversão de página produto após implementar recomendações inteligentes, seja a redução de custo de aquisição (CAC) ao otimizar investimentos de mídia com IA. Em última análise, a IA deve melhorar P&L de forma comprovável, não apenas métricas intermediárias. Felizmente, como vimos, quando bem aplicada, ela o faz: “ROI direto na veia do negócio”, como costumo dizer, seja via crescimento do top-line ou ganho de eficiência no bottom-line.
Desafios de adoção e maturidade analítica
Seria conveniente pintar um quadro apenas otimista, mas a realidade traz desafios significativos para a adoção plena de IA no e-commerce brasileiro. Conversando francamente, identifico alguns obstáculos principais no cenário atual:
1. Qualidade de dados e infraestrutura deficiente: muitas empresas ainda têm dados fragmentados em silos, bases de baixa qualidade ou desatualizadas. “IA boa não roda em terreno fraco” – sem dados integrados, confiáveis e acessíveis em tempo real, projetos de IA patinam. Vi casos em que o primeiro passo para qualquer iniciativa de IA foi “arrumar a casa” de dados: limpar, unificar cadastros, migrar para uma infraestrutura em nuvem escalável. Essa fundação ainda é uma lacuna para vários varejistas, especialmente tradicionais em transformação digital. A boa notícia é que investir em dados traz benefícios além da IA, criando uma cultura de decisão baseada em evidências.
2. Lacunas de conhecimento e cultura analítica: a falta de know-how interno é hoje talvez a maior barreira. Pesquisa recente mostrou que 70% dos varejistas apontam a falta de conhecimento como o principal entrave para avançar em IA. Ou seja, o gargalo não é orçamento; é saber por onde começar e como conduzir. Em 2025, vi empresas com dinheiro em caixa para inovação, mas paralisadas pelo receio e pela falta de clareza sobre aplicações práticas. Temos um déficit de talentos de dados e IA, mas também de entendimento nos níveis de liderança. Muitos executivos ainda se sentem inseguros para aprovar grandes iniciativas de IA por não dominarem o assunto. Essa lacuna educacional vai desde a base técnica até a alta gestão. Na minha visão, conhecimento é a melhor vacina contra o fracasso: empresas que investiram em capacitação interna e evangelização colhem frutos muito maiores. Criar times multidisciplinares (negócio + dados/TI + operação) e fomentar uma cultura orientada a dados são passos críticos. Se a cultura for avessa a dados, ela sabota os projetos de IA.
3. Dores da mudança e integração de processos: implementar IA efetivamente muitas vezes requer redesenhar processos e fluxos de trabalho. Não basta “colar” um modelo inteligente sobre um processo antigo cheio de etapas manuais e esperar milagre. Os workflows precisam ser repensados para aproveitar a velocidade da IA. Isso esbarra em resistências organizacionais (o famoso “sempre fizemos assim”), na necessidade de change management robusto e, às vezes, em rever papéis de equipes. Empresas mais ágeis tiram proveito mais rápido porque adaptam processos e incentivam colaboração homem-máquina, enquanto organizações engessadas sofrem para extrair valor além de pilotos isolados. A maturidade analítica de muitas empresas brasileiras ainda está evoluindo – temos pockets de excelência, mas pouca integração de IA ao core operacional de modo amplo. Em 2025, projetos isolados (POCs) abundaram; o desafio de 2026 é integrar e escalar essas iniciativas de forma coesa.
4. Expectativas irreais e hype descolado do negócio: ainda vemos lideranças seduzidas pelo buzz do momento – seja metaverso, seja o LLM do mês – sem perguntar “qual dor do cliente ou da operação isso resolve?”. Projetos motivados mais por moda do que por estratégia sólida tendem a decepcionar. Em 2025, algumas empresas tentaram “surfar a onda” da IA generativa sem preparo e colheram frustração: um chatbot de atendimento lançado às pressas que respondeu bobagens por falta de curadoria, ou um piloto de visão computacional mal treinado gerando mais trabalho do que solução. Aprendemos na pele que não basta jogar IA em cima de um problema e aguardar mágica. Se a base de processos e dados não estiver pronta, o projeto patina. Portanto, combater o hype vazio requer disciplina: iniciar qualquer iniciativa de IA com um business case claro e métricas de sucesso bem definidas. A tecnologia brilhante por si só não gera ROI – é preciso caso de uso sólido.
5. Regulamentação emergente e questões éticas: o Brasil já conta com a LGPD para proteção de dados, e novas regulações de IA estão a caminho (vide PL 2338/2023 em discussão). Isso traz uma camada extra de complexidade e risco. Empresas empolgadas em capturar valor às vezes negligenciaram colocar “a cordinha de segurança na prancha”, e quase se afogaram: desde vazamento de dados sensíveis até vieses algorítmicos que feriram a reputação da marca. Em 2025, houve sustos caros – multas por descuido com dados, decisões automatizadas injustas virando crise de imagem. Ficou evidente que não dá para escalar IA sem um arcabouço sólido de governança, ética e compliance. Especialmente agora, com regulações emergentes, a IA precisa ser tão bem governada quanto as finanças ou a cibersegurança da empresa. Muitas organizações estão correndo atrás do prejuízo para instituir políticas de IA responsável, comitês de ética e controles mais rígidos. Esse desafio regulatório e ético anda de mãos dadas com o próximo ponto, governança, que tratarei em seguida.
Costumo dizer que a maior barreira está na mente, não no bolso: inércia e indecisão saíram mais caro em 2025 do que a experimentação controlada. Aos que perguntam “vale a pena investir em IA agora ou espero amadurecer?”, respondo com convicção: esperar pela situação perfeita é receita para ficar para trás. É melhor começar pequeno, aprender e evoluir do que congelar diante do desconhecido. Afinal, as empresas que adotaram cedo não se arrependeram, e sim ganharam vantagem competitiva enquanto outras ainda debatiam por onde começar.
Caminhos para acelerar ROI com IA
Diante de tudo isso, gostaria de compartilhar orientações práticas para meus pares executivos C-level e conselhos que buscam turbinar resultados no e-commerce através da IA. São lições aprendidas e recomendações que aplicamos na Semantix e em projetos com diversos líderes de mercado:
– Comece pela dor, não pela ferramenta: identifique claramente o problema de negócio ou a oportunidade a ser atacada. Foque onde a IA pode aumentar receita, reduzir custo ou mitigar risco de forma mensurável. Não faça um projeto de IA porque “a concorrência está fazendo” – tenha um objetivo de negócio concreto desde o início para nortear o projeto.
– Estabeleça métricas de sucesso claras: defina KPIs antes de executar a iniciativa. Pode ser reduzir ruptura de estoque em X%, aumentar conversão em Y%, elevar margem ou NPS em Z pontos – o importante é ter número para medir impacto. Acompanhe de perto e ajuste o curso conforme necessário. IA só gera confiança na organização se provar valor nos números, então monitore e demonstre resultados continuamente.
– Invista em dados e infraestrutura primeiro: dados de qualidade são metade do caminho andado. Integre fontes, quebre silos e garanta acessibilidade em tempo real. Se os dados estão sujos ou espalhados, priorize arrumar isso antes de qualquer IA sofisticada. Uma infraestrutura em nuvem escalável e ferramentas adequadas também são essenciais – seu modelo inteligente não vai performar em terreno frágil. Lembre que investir em fundação de dados traz ganhos amplos: além de viabilizar IA, melhora todas as decisões do negócio.
– Capacite seu time: contrate especialistas, treine a equipe atual, traga parceiros confiáveis. Como vimos, falta de conhecimento é o principal entrave apontado por 70% das empresas. Então transforme conhecimento em prioridade estratégica. Promova upskilling e reskilling em todos os níveis, do time técnico à liderança. Monte times multidisciplinares unindo TI, negócio e operação nos projetos de IA – os melhores resultados nascem dessa colaboração estreita e troca de perspectivas.
– Comece pequeno, mas pense grande: adote uma abordagem ágil – piloto focado, “quick win” primeiro, escala depois. Pilotos bem-sucedidos geram aprendizado interno e comprovação de valor, construindo momentum para expansões. Porém, evite virar uma colcha de retalhos de POCs desconexos – tenha uma visão de longo prazo e arquitetura unificada guiando os experimentos. Equilibre ganhos rápidos com sustentabilidade futura.
– Mantenha o humano no circuito crítico: automatize o que faz sentido, mas preserve o julgamento humano onde for necessário. Garanta que sua equipe entenda as recomendações da IA e tenha autonomia para ajustá-las ou mesmo sobrepor decisões quando apropriado. Tecnologia boa empodera pessoas em vez de substituí-las. Coloque a IA para lidar com o pesado e repetitivo, liberando sua talentosa equipe para pensar estrategicamente e criar valor de forma criativa.
– Cultive uma cultura data-driven: incentive decisões baseadas em evidências em todos os departamentos. Reconheça funcionários que usam dados e insights de IA para inovar. Uma cultura orientada a dados abraça naturalmente a IA e extrai o melhor dela; já uma cultura que opera no achismo vai sabotar os projetos mesmo com tecnologia disponível. Cultura é tão importante quanto tecnologia para o sucesso sustentável.
Seguindo essas diretrizes, tenho convicção de que qualquer organização pode acelerar o ROI de IA e evitar armadilhas comuns. Quando o valor aparece no P&L, as iniciativas ganham vida própria e viram parte da estratégia, não mais um experimento pontual. Esse é o ponto em que a IA deixa de ser vista como custo ou risco e passa a ser reconhecida como investimento estratégico, protegido inclusive em cenários econômicos adversos.
Entrando em 2026, minha mensagem aos colegas é direta: a IA agora é fundamento do negócio. Não adotá-la de forma abrangente e responsável equivale a ficar para trás num mercado que avança rapidamente.
Se 2025 foi o ano do reality check, 2026 é o ano da execução estratégica em IA. Cabe a nós, líderes, guiar essa transformação com visão e coragem. Precisamos ser ao mesmo tempo audaciosos e diligentes: abraçar o novo modelo operacional agêntico, redesenhando nossos negócios em torno da IA. A IA já está no coração do comércio digital, pronta para quem estiver disposto a liderar.
Como CMO de uma empresa na vanguarda dessa jornada, compartilho convicções forjadas na prática: hype não paga contas, ROI sim. Projetos de sucesso não acontecem por sorte, mas por método e parceria genuína entre times de negócio e tecnologia. A IA estratégica é aquela integrada ao todo, transformando processos de ponta a ponta, não uma ferramenta isolada perdida na organização.
Em última análise, competir em 2026 e além significa ser uma empresa movida por dados e IA, com equipes humanas liberadas para fazer o que fazem de melhor: inovar, criar e relacionar-se com o cliente. Aqueles que já iniciaram esse caminho estão colhendo os frutos e dificilmente voltarão atrás. Aos que ainda estão em dúvida, meu convite é: deem o primeiro passo, ainda que pequeno, mas deem-no já. Construam as bases, aprendam rápido e escalem.