Perspectivas Completas do Negócio de Inteligência Artificial: Arquitetura, Tendências e Caminho para Implementação

A inteligência artificial está a moldar as bases do mundo dos negócios. Estamos num ponto de viragem em que os agentes estão a transformar-se de ferramentas comuns em agentes autónomos. Desde 2024, gigantes como Paypal, Visa, Mastercard, Stripe e Amazon têm estado a investir em "comércio de agentes" e "pagamentos de agentes", com uma lógica clara por trás: a aplicação em grande escala de interfaces de agentes irá revolucionar a lógica comercial e as relações de produção que foram estabelecidas nos últimos 30 anos com base em GUI. A lógica da operação de comércio eletrónico, marketing publicitário e liquidação financeira será completamente reescrita, surgindo novas categorias como Agentic Commerce (Intelligence Commerce).

Este artigo tem como objetivo fornecer aos leitores uma visão panorâmica do comércio de agentes inteligentes, sistematizando sua estrutura técnica e caminhos, analisando a inovação comercial desta transformação, discutindo as principais dificuldades enfrentadas durante seu processo de realização e argumentando por que as criptomoedas podem se tornar uma infraestrutura subjacente indispensável.

1. O que é o Comércio Agente?

O Comércio Agente é um modelo de negócios impulsionado por agentes de IA, que podem executar várias tarefas em nome dos usuários, incluindo pesquisar produtos, comparar opções, fornecer recomendações e concluir compras. Esses agentes de IA conseguem interagir com plataformas de comércio eletrônico, processar transações e gerenciar todo o processo de compra, com o objetivo de tornar a experiência de compra mais personalizada, segura e conveniente. A funcionalidade "Comprar para Mim" da Amazon e a ferramenta "Operator" da OpenAI são atualmente os exemplos mais conhecidos.

De acordo com o relatório da Gartner de 2024, atualmente menos de 1% das empresas ou comerciantes do setor de e-commerce adotaram inteligência artificial agentic em seus negócios ou serviços, mas o interesse do mercado por esta tecnologia é elevado. Uma pesquisa estatística de e-commerce de 2025 mostra que 90% dos comerciantes estão dispostos a aprender como integrar a inteligência artificial agentic em seus negócios.

1.1 O papel do usuário humano mudou de "executor" para "mandatário", e a fase crítica de tomada de decisão comercial foi movida da "página de checkout" para a "camada de intenção".

As compras online tradicionais são como passear por um supermercado virtual cuidadosamente projetado: os consumidores navegam pessoalmente pelas prateleiras, comparam produtos e, finalmente, fazem o checkout, todo o processo gira em torno da "exploração ativa". O objetivo de otimização dos comerciantes é tornar esse processo extremamente suave, reduzindo qualquer hesitação do usuário por meio de interfaces elegantes, recomendações precisas e pagamentos rápidos.

No novo mundo do Comércio Agentic, os usuários não precisam navegar um por um nos sites de e-commerce, comparar custo-benefício ou fazer pedidos manualmente; basta dizer a um assistente de IA uma instrução vaga, como "ajude-me a comprar um par de sapatos adequados para correr". A IA imediatamente entra em ação, pesquisando innumeráveis comerciantes, filtrando produtos, analisando preços, avaliações e logística, e até considerando a sustentabilidade da cadeia de suprimentos. Durante todo o processo, o usuário pode não ter tocado em nenhuma tela e não ter digitado nenhuma senha.

A mudança chave é: o papel do usuário passa de "executor" para "mandatário", e o núcleo das ações comerciais evolui de "fluxo de cliques" (Click stream) para "fluxo de intenções" (Intent stream). O consumo não é mais uma série de escolhas discretas, mas uma autorização global em relação ao objetivo final (os usuários humanos podem dizer diretamente ao assistente de IA: quero redecorar minha casa com um estilo mediterrâneo, ajude-me a escolher os materiais).

Quando as decisões comerciais migram da "página de checkout" para a "camada de intenção", o sistema comercial existente enfrentará um impacto avassalador. Desde o marketing até as estratégias de crescimento de usuários, toda a lógica comercial tradicional do e-commerce, baseada na análise do comportamento humano ao longo de décadas, é subvertida pela decisão racional dos agentes de IA:

• Testes A/B: A IA pode comparar dezenas de opções em milissegundos, tornando desnecessário passar duas semanas testando qual cor do ícone do botão tem uma taxa de conversão melhor.

• Recomendações personalizadas: Todos os algoritmos de recomendação baseados no histórico de navegação humano existentes tornaram-se obsoletos, e o modelo de recomendação precisa ser reconstruído com base na lógica de decisão da IA.

• Recuperação de carrinho: As decisões da IA não apresentarão "hesitações" ou "desistências" semelhantes às humanas devido a várias experiências ou outras razões subjetivas ou objetivas. A taxa de abandono de carrinhos e várias estratégias de otimização correspondentes se tornarão parte da história (atualmente, a taxa média global de abandono de carrinhos é de 70%).

O marketing tradicional depende da "economia da atenção": imagens atraentes, anúncios em vídeo emocionais, botões vermelhos de "oferta por tempo limitado"; todas essas estratégias para estimular o consumo impulsivo humano estão repletas de artifícios que os comerciantes usam em relação à psicologia comportamental humana. Em contraste, a IA não tem impulsos; ela é um agente de decisão absolutamente racional, que apenas se preocupa se os dados retornados pela API são claros e se os parâmetros estão completos. Ela comparará de forma fria as especificações do produto, os preços históricos, a eficiência logística, as avaliações dos usuários e até mesmo a pegada de carbono da cadeia de suprimentos, eliminando assim a "captura da mentalidade do usuário".

O marketing do Agentic Commerce do futuro não será mais sobre criar anúncios chamativos, mas sim sobre construir um "histórico de confiança legível por máquinas". O "Product-Agent Fit" substituirá o "Product-Market Fit". A capacidade do seu produto de ser facilmente indexado, compreendido e recomendado pelo ecossistema de agentes de IA mainstream (como servidores MCP, protocolos A2A) determinará sua sobrevivência no mercado.

No entanto, antes que o agente inteligente avance rapidamente em direção ao objetivo final: "conclusão da transação comercial" ao realizar decisões de raciocínio com o mandato humano e "produzir intenções", o agente colidirá com uma parede dura e parará ------ sistemas de pagamento tradicionais.

2. Incompatibilidade fatal: por que os sistemas financeiros tradicionais são um obstáculo ao Comércio Agente

Os agentes inteligentes podem completar perfeitamente a coleta, análise e tomada de decisão de informações, mas quando chegam à última etapa do ciclo comercial, encontram uma parede sólida, que é o sistema financeiro de pagamento totalmente projetado para os humanos que levámos décadas a construir.

Todo o sistema moderno de pagamentos e gestão de riscos é, na sua essência, um "sistema de anti-automatização". A sua filosofia de design central é: assumir que a automatização é igual a fraude.

Pense em cada etapa do nosso processo de pagamento atual:

• CAPTCHA: Usado uma pergunta que é difícil para uma máquina reconhecer, para provar que você é "humano".

• Código de verificação por SMS/Autenticação de dois fatores (2FA): Supondo que você tenha um dispositivo físico capaz de receber SMS e que consiga inserir o código manualmente, essa ação é extremamente difícil para o programa.

• Certificação de segurança 3D: será forçado a redirecionar para uma nova página bancária, onde será solicitado a inserir uma senha de transação independente, interrompendo completamente qualquer processo automatizado.

• Análise de comportamento de risco: sistemas avançados de gestão de risco podem até analisar o seu movimento do mouse, velocidade de digitação, impressões digitais do dispositivo e outras "características humanas" para avaliar a autenticidade das transações.

Todas essas "medidas de segurança" tornaram-se "grilhões" na era do Comércio Agentic: perguntas que equivalem a "você é humano?" bloqueiam os agentes inteligentes autônomos que enviamos.

Portanto, o futuro dos pagamentos deixou de ser uma "página de checkout (Checkout Page))" e deve ser um "protocolo (( Protocol)". Esta é uma revolução sobre confiança e mecanismos de autorização. Precisamos de um novo sistema de credenciais digitais que permita aos usuários emitir uma "autorização programável" para seus agentes de IA, com um escopo, prazo e limite de valor claramente definidos.

O pagamento Agentic faz parte deste conjunto de protocolos, pertencendo à fase final de liquidação de pagamentos do comércio Agentic. Os agentes de IA utilizam métodos seguros e eficientes (como tokens de certificação) para executar transações em nome dos usuários. Isso garante que o processo de pagamento seja contínuo e seguro, geralmente com limites e controles definidos pelo usuário para manter a confiança e a segurança. Os "Tokens Agentic" da Mastercard suportam agentes de IA na conclusão de assinaturas e pagamentos recorrentes, enquanto o Kit de Ferramentas Agent da PayPal ajuda os agentes de IA a gerenciar o processo de pagamento. A Visa e a Stripe também têm ferramentas semelhantes. O experimento recente entre a Stripe e a Perplexity é uma combinação dessas duas, onde os usuários podem usar a Perplexity como interface para dar instruções diretamente e receber sugestões abrangentes para a decoração da sua nova casa, além de fornecer produtos específicos. Quando o usuário confirma que gosta da proposta, o agente utiliza o back-end de pagamento automatizado construído pela Stripe para completar a liquidação de pagamentos e o envio.

Acreditamos que ao chegar aqui você já consegue entender por que gigantes como VISA e Mastercard estão ansiosos para lançar soluções de pagamento adaptadas ao Agentic Commerce. Eles estão apostando em quem será o responsável por definir as regras do jogo para o próximo "protocolo de pagamento nativo de máquinas", que é uma aposta na infraestrutura subjacente do futuro mundo dos negócios, e o objetivo dessa transformação é devolver os pagamentos à sua essência - a circulação invisível de valor.

3. Quais são os desafios específicos para construir uma infraestrutura financeira que suporte uma experiência fluida para o Comércio Agente? Como fazê-lo?

3.1 Desafios principais: Confiança, Intenção e Automação (Trust, Intent and Automation)

O dilema de construir um sistema de Pagamento Agentic não é apenas uma questão de implementação técnica, mas sim de resolver o problema fundamental que surge da mudança de paradigma.

1. "Quem pode fazer": do desafio da autenticação de pagamentos tradicionais (Authentication)) à autorização de comércio agentic (Agentic Commerce代理授权(Authorization))

No campo dos pagamentos, quando falamos de utilizadores finais, normalmente focamo-nos na autenticação em vez da autorização. Se você clicar em "comprar" num site de e-commerce, está a dar autorização de forma clara, sendo difícil contestar (porque inseriu as informações do cartão de crédito e clicou no botão de forma explícita), portanto, o núcleo dos pagamentos tradicionais é construído em torno de "reconhecer pessoas", e a questão essencial é: "Como posso confirmar que o operador é realmente você?" --------- ou seja, autenticação.

Mas no futuro, na era comercial impulsionada por agentes de IA, o setor de pagamentos está prestes a passar por mudanças importantes: a autorização está se tornando um elemento chave no processo de pagamento, e a questão da autorização agora parece mais complexa e interessante, pois os comandos de autorização dos usuários não são tão claros quanto no cenário tradicional de e-commerce de "clicar no botão de comprar". Os usuários humanos podem expressar a intenção de pagamento de várias maneiras. Outro ponto complexo é: quando um pedido de pagamento é enviado, para quem estamos realmente autorizando? Para o usuário humano, para o agente ou para a empresa que desenvolve o agente?

Atualmente, os problemas de autorização nos cenários de pagamento com agentes que conseguimos imaginar:

• Identidade Fantasma: Este "solicitante de transação" deve ser um usuário humano final, um modelo de IA, um desenvolvedor de aplicações de agentes, ou o servidor que o executa? Falta-nos um conjunto de padrões de identidade verificáveis projetados para "máquinas", o que pode levar a que cada etapa seja uma vulnerabilidade de segurança.

• Limites de autorização: como delegar com segurança permissões financeiras a uma IA? Como os limites da autorização (montante, tempo, comerciante) podem ser definidos com precisão e rigorosamente executados, e como garantir que a autorização em si não seja alterada ou abusada também é uma nova questão.

• Atribuição de responsabilidade: Quando o agente comete um erro ou é mal utilizado, causando perdas, a quem recai a responsabilidade é uma questão muito complicada. A falta de clareza sobre direitos e deveres é o maior obstáculo à aplicação em larga escala.

2. "O que fazer": a lacuna de verificação de intenção (The Intent Verification Gap)

A questão da validação de intenções é, na verdade, um desdobramento da questão da autorização, e a natureza probabilística do LLM entra em conflito natural com a exigência de certeza no setor financeiro. Embora a camada de pagamento não possa corrigir as "ilusões" da IA, um sistema financeiro bem projetado deve ser capaz de fechar a lacuna entre a saída da IA e a verdadeira intenção do usuário.

• Da instrução à intenção: O processamento de pagamentos tradicional lida com "instruções de pagamento" (Pagar $50 ao Comerciante X), assumindo que essa instrução está correta. O pagamento por agentes inteligentes precisa lidar com "intenções de transação" ("Ajude-me a comprar um latte de aveia médio"). O sistema de pagamento precisa ter a capacidade de verificar a instrução de pagamento final com a intenção original em linguagem natural.

• Restrições de Comportamento da IA: O que precisamos não é de um sistema de pagamento que compreenda os pensamentos da IA, mas sim de um sistema com "barreiras" robustas. Ele pode restringir o comportamento da IA através de dados estruturados, regras rigorosas a nível de API, ou até mesmo a lógica de contratos inteligentes, garantindo que os resultados da execução estejam dentro da "zona de segurança" pré-definida pelo usuário. Por exemplo, uma regra que permite gastar apenas até 10 dólares em Starbucks pode efetivamente prevenir transações elevadas ou incorretas causadas por "alucinações" da IA.

3. Métodos de custódia de fundos e liquidação de pagamentos nativos da máquina

O texto anterior já mencionou que os sistemas de pagamento tradicionais têm uma genética de "anti-automação". Todas as medidas de segurança projetadas para GUI tradicionais tornam-se grilhetas que impedem a automação total no cenário do comércio agente, portanto, precisamos de uma nova API de pagamento projetada nativamente para máquinas.