O gerenciamento de compras e vendas corporativas é tradicionalmente marcado por ciclos longos de negociação e aprovação de crédito. Para romper com essa lentidão operacional, surge o comércio agêntico (agentic commerce), uma evolução da inteligência artificial em que sistemas autônomos recebem delegação para pesquisar fornecedores, negociar preços e firmar contratos de ponta a ponta.
A rotina das empresas foi estruturada apenas para acompanhar ações humanas. O processo funciona dividindo as tarefas em um cenário em que quem faz a cotação não aprova o pagamento e dependendo de assinaturas para validar contratos de alto valor. Quando softwares negociam e fecham transações de forma autônoma e instantânea, esse jeito tradicional de trabalhar trava a operação.
Para essa engrenagem funcionar, a análise de crédito e a prevenção a fraudes deixam de ser uma consulta externa demorada e passam a rodar integradas ao próprio sistema de vendas, aprovando ou bloqueando a operação no mesmo segundo. Acompanhe a leitura e aprofunde-se no assunto!
Neste conteúdo você vai ler (Clique no conteúdo para seguir)
- O que é o comércio agêntico?
- Qual a diferença entre comércio agêntico e automação?
- Como o agente entra em contato com os fornecedores?
- Qual o papel da decisão em tempo real e da prevenção a fraudes no comércio agêntico?
- Como o comércio agêntico funciona no mercado real?
- Como preparar a sua empresa para agentes autônomos?
O que é o comércio agêntico?
O comércio agêntico (agentic commerce) consiste no uso de agentes autônomos de inteligência artificial para executar fluxos comerciais completos. Diferentemente de um software tradicional que apenas processa dados, o agente tem capacidade de raciocínio, memória de contexto e autonomia para utilizar ferramentas digitais (como navegar na internet, ler contratos em PDF e acionar APIs) para atingir um objetivo de negócio sem supervisão humana constante.
O funcionamento segue um ciclo de 4 etapas:
-
Instrução: o sistema recebe uma meta de negócio em linguagem natural;
-
Planejamento: o agente divide essa meta em subtarefas, como buscar fornecedores, checar certidões e comparar preços;
-
Execução: a IA acessa os sistemas necessários, analisa as informações e calcula as variáveis de forma independente;
-
Tomada de decisão: o software escolhe a melhor opção e conclui a transação, respeitando as margens de segurança estabelecidas pela empresa.
Qual a diferença entre comércio agêntico e automação?
O comércio agêntico não é uma evolução direta ou uma versão mais rápida das ferramentas de automação que o mercado já conhece. A grande diferença está na capacidade de julgamento: enquanto os sistemas tradicionais apenas repetem tarefas operacionais idênticas, os agentes tomam decisões independentes quando o cenário muda.
A automação comum opera sob regras fixas e engessadas. Pense na compra de polietileno para uma fábrica em que o sistema tradicional é configurado para monitorar o estoque. Quando o volume atinge o nível mínimo, o software dispara automaticamente um pedido padrão para o Fornecedor A, preenchendo as telas exatamente como foi programado.
O problema é que esse modelo não considera imprevistos. Se o Fornecedor A estiver sem estoque, se alterar o formato do seu catálogo ou se o preço subir 2% acima da margem permitida, o sistema trava. Ele não sabe o que fazer e exige que um humano intervenha para resolver o problema. O comércio agêntico, por outro lado, resolve exatamente a mesma compra de polietileno, focando no objetivo final, e não no caminho.
O agente inteligente recebe uma meta de negócio. Por exemplo: "Compre o polietileno garantindo que a entrega ocorra até o dia 15, pelo menor preço disponível e priorizando fornecedores com certificação socioambiental". A partir desse comando, o agente assume a execução de ponta a ponta.
Se o Fornecedor A falhar ou estiver caro demais, o robô não para a operação. Ele vai sozinho à internet, localiza os fornecedores B e C, interpreta propostas comerciais estruturadas de formas totalmente diferentes, calcula o impacto do frete de cada um, escolhe a melhor opção e fecha o contrato de forma autônoma. A tabela a seguir compara os critérios operacionais que diferenciam as duas abordagens:
|
Critério de análise |
Automação Baseada em Regras (RPA) |
Sistemas de Comércio Agêntico |
|
Diretriz de operação |
Linhas de código rígidas e caminhos predefinidos. |
Objetivos finais e metas de negócios parametrizados. |
|
Capacidade adaptativa |
Interrompe a execução caso encontre dados inesperados. |
Identifica variações, analisa alternativas e contorna o problema. |
|
Padrão de integração |
Simula a interação humana na interface de portais. |
Conecta-se por APIs semânticas e protocolos de rede. |
|
Nível de autonomia |
Limitado à execução mecânica de tarefas isoladas. |
Compara propostas, avalia riscos e decide o fechamento. |
Como o agente entra em contato com os fornecedores?
Para essa engrenagem rodar, o fornecedor não precisa ter uma IA ou um sistema autônomo do outro lado. O agente é desenhado para interagir com o mercado usando os canais que já existem hoje, divididos em 3 níveis de tecnologia:
Nível 1: canais tradicionais
Se o fornecedor só atende por e-mail, o agente redige a mensagem solicitando a cotação e faz o envio. Quando o vendedor responde com um orçamento anexado em PDF ou planilha, a IA lê o arquivo, extrai as condições comerciais e joga os dados no sistema de compras.
Nível 2: navegação em sites e portais B2B
O agente consegue abrir o navegador de internet, acessar o site do fornecedor, fazer login, buscar o produto e ler os preços na tela, exatamente como um comprador humano faria. Ele usa a inteligência artificial para analisar a página, entender onde estão os valores e preencher os campos de compra sem precisar de um roteiro de cliques engessado.
Nível 3: integração direta por API
Com fornecedores mais maduros digitalmente, o agente se conecta diretamente ao catálogo de produtos do vendedor. A consulta de estoque, preço e fechamento do pedido acontecem direto de sistema para sistema.
O fornecedor também precisa usar agentes autônomos?
Não é obrigatório, mas, se o fornecedor também adotar o comércio agêntico, o processo evolui para uma negociação direta entre dois softwares. Enquanto o agente do comprador busca o menor preço e o prazo mais curto, o agente do vendedor analisa o volume do pedido, o histórico do cliente e o estoque disponível para calcular um desconto personalizado na hora.
Em vez de uma troca de e-mails que dura dias, os dois sistemas ajustam as cláusulas contratuais e fecham o negócio em segundos. No entanto, até que o mercado chegue a esse nível de adoção, a IA do comprador continua operando normalmente com portais, PDFs e e-mails tradicionais.
Qual o papel da decisão em tempo real e da prevenção a fraudes no comércio agêntico?
Quando as transações ocorrem diretamente entre sistemas, a análise de crédito passa a rodar embutida no próprio fluxo da venda via APIs, eliminando as aprovações manuais e os limites corporativos engessados. No momento da operação, o motor de risco realiza varreduras cadastrais imediatas no CNPJ do comprador para identificar restritivos e calcula um limite dinâmico baseado no endividamento de mercado e nas notas fiscais recentes.
Caso o valor do pedido ultrapasse a margem segura, o sistema gera de forma automática uma contraproposta exigindo garantias digitais, como travas bancárias ou antecipação de recebíveis, viabilizando o negócio sem interromper o fluxo. Essa velocidade operacional exige que a prevenção a fraudes combata ameaças tecnológicas em tempo de execução, deixando de avaliar apenas o passado financeiro da empresa.
O comércio agêntico fica exposto a riscos inéditos, como os ataques de exaustão de crédito por alta frequência, nos quais um invasor dispara centenas de pedidos em segundos para drenar estoques, e fraudes por injeção de instruções (prompt injection), que mascaram comandos em propostas de texto para enganar o algoritmo do vendedor.
Para conter essas ameaças, a prevenção à fraude acontece em camadas: sistemas passam a monitorar continuamente o comportamento e o tráfego das APIs, bloqueando requisições anômalas para proteger o caixa da empresa antes que a transação seja concluída. Confira mais dicas de prevenção à fraude a seguir:
Como o comércio agêntico funciona no mercado real?
A aplicação do comércio agêntico deixa de ser uma projeção futura quando sistemas autônomos assumem a execução de transações comerciais em canais de venda cotidianos.
Nessa dinâmica, a inteligência artificial deixa de funcionar como um software isolado de consulta e passa a atuar como um funcionário virtual. O sistema recebe uma meta de negócio e assume a responsabilidade de executar todo o ciclo de venda, cruzando a análise de risco com a liquidação financeira diretamente no ponto de contato com o cliente.
Um exemplo real dessa arquitetura é o Agente Serasa Empresas, solução desenvolvida aqui, na Serasa Experian, em parceria com a fintech Delend, com suporte de infraestrutura da AWS e do Google for Startups.
A ferramenta utiliza a tecnologia de agentes autônomos para gerenciar o fluxo de vendas a prazo dentro do WhatsApp. O sistema resolve o problema da lentidão operacional ao unificar a checagem de risco e a cobrança em uma única jornada automatizada, eliminando a necessidade de o vendedor alternar entre plataformas para fechar o negócio.
O agente opera a partir do momento em que o vendedor indica o potencial comprador. De forma autônoma, o software consulta o score de crédito do cliente e aplica os modelos preditivos do Serasa Experian para estipular o limite de parcelas e o risco de inadimplência.
Em seguida, a inteligência do sistema assume a interação direta com o comprador para fechar o acordo: o agente envia as condições, utiliza o Open Finance para iniciar o pagamento parcelado via Pix, gerencia os lembretes automáticos de vencimento e, se houver descumprimento do contrato, executa os procedimentos de negativação.
Para aplicar essa estrutura nas organizações, o passo inicial é integrar as ferramentas de análise de risco e os meios de pagamento diretamente nos canais de atendimento e venda da empresa. Em vez de treinar equipes para operar sistemas complexos de compliance, a estratégia consiste em parametrizar os limites financeiros institucionais dentro do código do agente.
Dessa forma, o software ganha autonomia para negociar, validar o crédito e liquidar a operação de ponta a ponta, garantindo a segurança do caixa sem gerar atrito na experiência do cliente.
Como preparar a sua empresa para agentes autônomos?
A implementação de estratégias voltadas ao comércio agêntico exige que as lideranças de tecnologia, finanças e riscos estruturem suas bases internas de dados de forma planejada. Não se trata de substituir os sistemas de gestão integrados (ERPs), mas de construir camadas de inteligência capazes de consumir dados do mercado de maneira segura. Para modernizar a operação de forma segura e eficiente, os investimentos devem se concentrar em 3 pilares:
Higienização de dados internos
A inteligência artificial depende de dados internos precisos para tomar decisões corretas. Informações desatualizadas sobre estoque ou impostos farão o sistema multiplicar erros financeiros em larga escala. Por isso, é fundamental criar regras de organização de dados, garantir total conformidade com a LGPD e proteger nossas informações estratégicas contra o acesso de terceiros.
Modernização de APIs em nuvem
Na modernização em nuvem, a comunicação ocorre diretamente entre servidores, o que exige uma infraestrutura capaz de suportar um grande volume de consultas automatizadas. As empresas devem disponibilizar seus serviços por meio de APIs seguras, utilizando a criptografia mTLS para garantir que apenas computadores autorizados consigam se conectar.
Limites operacionais e alinhamento jurídico
Como os contratos fechados por inteligência artificial têm validade jurídica obrigatória, a diretoria precisa programar limites rígidos no sistema. É necessário definir um teto de gastos diários por fornecedor e criar um plano de emergência que repasse o controle para um gestor humano caso o mercado apresente oscilações fora do comum.
O avanço do comércio agêntico redefine os padrões de produtividade e competitividade no cenário de negócios. À medida que as transações comerciais deixam os canais visuais e migram para o modelo de comércio agêntico, o diferencial competitivo das marcas passa a ser a segurança e a precisão com que suas infraestruturas tecnológicas trocam dados e tomam decisões em tempo real.
Delegar as rotinas operacionais de negociação para agentes autônomos confere às lideranças a liberdade de focar seus esforços intelectuais no planejamento estratégico e na expansão do negócio. Para consolidar essa evolução com segurança, estabelecer alianças com parceiros especialistas em infraestrutura de dados e inteligência analítica é o passo fundamental para proteger o balanço financeiro da empresa contra fraudes e inadimplência.
A Serasa Experian disponibiliza o portfólio completo de soluções de análise de crédito, validação cadastral e inteligência antifraude necessárias para sustentar as estratégias de automação do seu negócio, garantindo exatidão e conformidade em todas as etapas da transformação tecnológica. Gostou desse conteúdo? Continue lendo mais artigos em nosso blog.
