Durante boa parte da evolução do comércio eletrônico, observar quem clicou, em qual ambiente esse clique ocorreu e onde a compra terminou parecia oferecer uma descrição razoável da operação.

O social commerce já vinha tornando essa leitura menos suficiente, porque uma compra podia surgir em uma conversa, ganhar confiança nas avaliações de outros consumidores, amadurecer no conteúdo de um criador e terminar dias depois no site da marca.

Com a entrada dos agentes de inteligência artificial, a distância entre formação da preferência e execução da transação aumenta novamente, já que atividades antes realizadas diretamente pelo consumidor podem ser transferidas para um sistema capaz de pesquisar, comparar e agir dentro de algum grau de autonomia.

A indústria passou a chamar esse movimento de agentic commerce, ou comércio agêntico, expressão que abrange formas bastante diferentes de delegação. Segundo a Visa (2026), esses agentes podem navegar entre alternativas, aplicar preferências e realizar pagamentos dentro das regras definidas pelo usuário, e iniciativas do Google (2026) procuram separar com mais clareza a autorização humana da execução posterior pelo sistema.

A tecnologia já permite, portanto, que uma pessoa estabeleça limites e condições para que a máquina aja em seu nome, embora a amplitude dessa autonomia possa variar bastante de uma compra para outra.

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A variação no grau de autonomia coloca uma questão importante para o social commerce, porque um agente autorizado a recomprar o mesmo detergente quando o preço cai abaixo de determinado valor recebe uma escolha praticamente pronta e interfere pouco na formação da preferência.

Enquanto outro, diante de uma necessidade aberta, pode pesquisar centenas de produtos, decidir quais atributos merecem atenção, eliminar alternativas e escolher aquilo que considera mais adequado antes de concluir a transação. 

Embora os dois casos pertençam ao comércio agêntico, eles revelam formas bastante diferentes de construir a decisão e de incorporar os sinais que tiveram influência real sobre ela.

Figura 1. O agente executa a compra, mas a decisão pode continuar alimentada por sinais produzidos por pessoas.

O alcance da delegação muda o papel do agente

Quando o consumidor já definiu produto, marca, preço máximo e condições de entrega, a automação fica concentrada sobretudo na execução da compra.

A decisão que originou essa regra, porém, pode ter sido construída muito antes a partir de avaliações de outros compradores, recomendações de amigos, conteúdo de criadores ou outros sinais sociais, de modo que a entrada do agente no trecho final da jornada não apaga aquilo que ajudou a colocar determinado produto dentro da regra de compra.

Uma delegação mais ampla muda o problema porque o consumidor deixa de indicar previamente qual produto deseja e passa a fornecer ao sistema uma necessidade, um orçamento e algumas restrições.

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A partir daí, o agente participa da própria escolha ao pesquisar alternativas, comparar atributos, interpretar sinais de qualidade e estabelecer uma ordem de preferência, o que permite que avaliações, demonstrações, relatos de uso e reputação influenciem a decisão mesmo sem aparecer diretamente diante da pessoa que fará a compra.

 

Figura 2. A autonomia cresce da execução de uma regra à escolha e compra dentro de um mandato humano.

Quando a prova social passa a ser processada pelo agente

No comércio eletrônico convencional, a prova social costuma influenciar porque o comprador vê a nota de um produto, lê relatos de outros consumidores, acompanha a demonstração de um criador ou observa a reputação de um vendedor.

Quando parte da comparação é delegada a um agente, essa influência pode continuar existindo sem a mesma exposição direta, pois uma avaliação antes consultada pelo consumidor pode ser processada pelo sistema e chegar a ele apenas como parte de uma recomendação sintetizada.

A literatura de social commerce ajuda a entender por que a troca de interface não elimina automaticamente a dimensão social da compra. Liang e Turban (2011-2012) associam o campo às interações e contribuições de usuários que apoiam a aquisição de produtos e serviços, enquanto Yadav et al. (2013) tratam o fenômeno ao longo de diferentes etapas do processo decisório.

Para a leitura adotada neste artigo, o ponto decisivo é simples de formular: sinais produzidos por outras pessoas precisam participar de verdade da formação da demanda ou da escolha, e deve existir um caminho efetivo que conecte essa influência à compra.

A presença de reviews, reputação ou conteúdo de criadores nos dados disponíveis ao agente, sozinha, diz pouco sobre a natureza social da operação.

O que importa é saber se esses sinais alteraram a filtragem, a comparação ou a preferência produzida em nome do usuário, porque uma avaliação pode continuar tendo efeito sobre a decisão mesmo depois de deixar de ser uma etapa visível da jornada e passar a ser apenas uma das informações consideradas pelo sistema.

 

Figura 3. A prova social pode alterar a recomendação mesmo quando o consumidor vê apenas a síntese final.

O que os primeiros experimentos já conseguem sugerir

A pesquisa empírica sobre agentes de compra ainda é recente e recomenda cautela antes de qualquer generalização. Em um estudo disponível como preprint, Allouah et al. (2025) criaram um ambiente controlado para observar como diferentes agentes baseados em modelos multimodais escolhiam produtos quando preço, posição na página, avaliações, reviews, identificação de patrocínio e endossos eram modificados de forma sistemática.

Os resultados sugerem que esses sistemas não tratam todas as informações de uma página como equivalentes e podem responder de maneiras diferentes a preço, avaliações, reviews, endossos e posição.

Caso padrões semelhantes apareçam de forma consistente em ambientes comerciais reais, a prova social continuará relevante, só que parte dela poderá ser lida e processada pela máquina antes de chegar ao consumidor, o que muda a maneira como marcas e plataformas precisarão acompanhar a origem das recomendações.

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O mesmo estudo também chama atenção para possibilidades de manipulação, porque pequenas mudanças na apresentação de uma oferta podem afetar a escolha de um agente.

A presença de publicidade em interfaces conversacionais acrescenta outra questão a essa discussão: a OpenAI (2026) afirma que os anúncios exibidos no ChatGPT aparecem separados das respostas e não interferem no conteúdo produzido pelo modelo, mas a convivência entre recomendação, sinais usados pelo sistema e visibilidade comprada torna ainda mais importante saber o que efetivamente participou da decisão.

Onde termina a dimensão social da compra agêntica

Uma compra realizada por agente pode ser altamente automatizada sem depender de qualquer sinal social relevante. Uma empresa, por exemplo, pode autorizar um sistema a recompor automaticamente o estoque de materiais de escritório sempre que determinado item atingir um nível mínimo, escolhendo o fornecedor com base em preço, prazo, disponibilidade, especificação técnica e histórico contratual; nesse processo, avaliações públicas, conteúdo de criadores e recomendações de consumidores podem simplesmente não participar da decisão.

A fronteira fica mais clara quando se observa o mecanismo que formou a preferência, em vez de tentar encaixar todo comércio agêntico dentro do social commerce ou excluir automaticamente desse campo qualquer transação executada por software.

Existem compras sociais realizadas diretamente por pessoas, compras sociais cuja execução foi delegada a agentes e operações agênticas em que a mediação social tem pouca ou nenhuma importância, além de situações híbridas nas quais o peso desses sinais muda ao longo da jornada.

Figura 4. Comércio agêntico e social commerce se cruzam, mas nenhum dos dois contém integralmente o outro.

Confiança, marcas e uma nova camada de decisão

A entrada dos agentes amplia a cadeia de confiança que já existia no comércio digital, porque o consumidor precisa acreditar que o sistema compreendeu corretamente sua intenção, o comerciante precisa reconhecer que aquele agente está autorizado a agir, o processador de pagamento precisa validar a transação e o próprio agente depende de informações suficientemente confiáveis para distinguir reputação real de sinais manipulados.

Quando avaliações falsas, rankings distorcidos ou conteúdos patrocinados sem identificação entram nesse processo, a velocidade e a escala do efeito podem crescer justamente porque a decisão pode ser concluída antes de qualquer revisão humana.

Para as marcas, esse cenário tende a aumentar a importância de catálogos bem estruturados, disponibilidade atualizada, descrições verificáveis e dados que os sistemas consigam interpretar sem ambiguidade, movimento já visível em iniciativas de Google (2026) e Shopify (2026).

Tornar uma oferta legível para a máquina, porém, resolve apenas parte do problema, pois reputação construída por experiências reais, conteúdo de criadores e linguagem produzida por comunidades continuam acrescentando contexto e significado que dificilmente cabem por inteiro numa ficha técnica.

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A mensuração também se torna menos confortável para quem está acostumado a explicar uma venda pelo ponto final da jornada. Uma empresa poderá identificar que determinada transação veio de um agente e, ainda assim, saber pouco sobre qual combinação de avaliações, reputação, conteúdo ou exposição anterior fez aquele produto entrar no conjunto considerado, reproduzindo em uma nova camada parte do velho problema do último clique: a execução fica visível, enquanto a formação da preferência permanece parcialmente escondida.

No Brasil, essa discussão ganha contornos bastante particulares porque uma instrução aparentemente simples, como comprar a melhor opção até R$ 2 mil, deixa várias decisões em aberto quando entram parcelamento, Pix, frete desigual entre regiões, marketplaces com múltiplos vendedores e diferentes políticas de troca.

Um agente só consegue agir de forma coerente quando esses critérios estão suficientemente claros, e a possibilidade de revisar ou contestar a decisão passa a fazer parte da confiança depositada nessa nova forma de intermediação.

Figura 5. Mandato, filtragem de sinais, pagamento e entrega precisam produzir uma trilha verificável.

Uma definição capaz de sobreviver à mudança de interface

Uma definição de social commerce continua útil quando consegue acompanhar mudanças de interface sem perder o mecanismo que procura descrever.

Se o conceito depender de um feed, de um botão de compra ou da presença física do consumidor em cada etapa, ele envelhece assim que a tecnologia redistribui essas funções; os agentes obrigam a análise a voltar para aquilo que formou a escolha, porque retiram de cena justamente uma parte do percurso que antes era fácil observar.

Esse texto propõe olhar para as operações a partir da integração da venda e do grau de orquestração tecnológica, e a compra por agentes amplia essa segunda dimensão até um ponto em que a tecnologia passa a executar partes inteiras da jornada em nome do comprador.

A aplicação dessa estrutura ao comércio agêntico é uma extensão autoral de uma literatura que ainda está começando a estudar o comportamento desses sistemas e, por isso, deve ser tratada como uma forma de organizar a análise, não como uma classificação já consolidada no campo acadêmico.

Voltar à pergunta do título exige reconstruir a preferência antes de olhar para quem executou a compra, porque avaliações, recomendações, reputação, comunidades ou criadores mantêm a dimensão social presente quando influenciam de forma relevante a descoberta, a comparação ou a escolha, mesmo que o consumidor receba apenas uma recomendação sintetizada.

Nos casos em que o agente decide sobretudo por preço, especificação, disponibilidade ou regras individuais, a compra pode ser plenamente agêntica sem que o social commerce explique o que aconteceu, e acompanhar os sinais que atravessaram a máquina se torna mais importante do que apenas registrar o clique final.

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Referências

ALLOUAH, Amine; BESBES, Omar; FIGUEROA, Josué D.; KANORIA, Yash; KUMAR, Akshit. What is your AI agent buying? Evaluation, implications and emerging questions for agentic e-commerce. arXiv, 2025. Disponível em: . Acesso em: 10 ago. 2026.

GOOGLE. Novas tecnologias e ferramentas para varejistas alcançarem o sucesso na era das compras automatizadas. Blog do Google Brasil, 12 jan. 2026. Disponível em: . Acesso em: 10 ago. 2026.

LIANG, Ting-Peng; TURBAN, Efraim. Introduction to the special issue: social commerce: a research framework for social commerce. International Journal of Electronic Commerce, v. 16, n. 2, p. 5-13, 2011-2012.

OPENAI. Testando anúncios no ChatGPT. OpenAI, 7 maio 2026. Disponível em: . Acesso em: 10 ago. 2026.

SHOPIFY. Agentic commerce for every developer: The Spring '26 Edition. Shopify, 17 jun. 2026. Disponível em: . Acesso em: 10 ago. 2026.

VISA. What is agentic commerce? Visa Perspectives, 16 mar. 2026. Disponível em: . Acesso em: 10 ago. 2026.

YADAV, Manjit S.; DE VALCK, Kristine; HENNIG-THURAU, Thorsten; HOFFMAN, Donna L.; SPANN, Martin. Social commerce: a contingency framework for assessing marketing potential. Journal of Interactive Marketing, v. 27, n. 4, p. 311-323, 2013. DOI: 10.1016/j.intmar.2013.09.001.