Atualmente, agentes de IA totalmente autônomos para consumidores ainda estão surgindo, mas o software que os alimenta está aparecendo em mais lugares.

Para viabilizar esse tipo de compra, a Mastercard anunciou em abril sua tecnologia Agent Pay , que permite que agentes de compras com inteligência artificial verificada realizem transações em nome de consumidores e empresas.

Um agente de comércio autônomo funciona a partir de uma solicitação ou prompt do usuário. Ao contrário dos sistemas de IA tradicionais, que fornecem respostas estáticas e pontuais, os agentes modernos são construídos para interpretar essas solicitações, considerar o contexto, adaptar-se dinamicamente e decidir como prosseguir.

A contribuição também pode iniciar uma conversa para dar início a uma ação orientada para um objetivo. Por exemplo, se você fizer um pedido muito amplo como "Preciso de uma camisa nova", o agente de vendas com IA pode responder pedindo mais detalhes, como se você gostaria de uma estampa ou um tipo específico de tecido, ou para que tipo de ocasião a camisa seria usada.

Em seguida, os agentes automatizam a pesquisa e a descoberta de produtos. Em vez de simplesmente pesquisar em um único site, o agente pode pesquisar em várias plataformas de comércio eletrônico, acessar e analisar especificações de produtos, avaliações e classificações, comparar preços em tempo real e avaliar prazos de entrega, políticas de devolução e outros detalhes logísticos.

A partir daí, o agente não apenas apresenta uma lista de opções, mas pode analisá-las ativamente com base nos parâmetros iniciais do usuário e em seu próprio entendimento do que constitui um bom negócio ou a melhor opção.

Existem três componentes-chave dos agentes de IA que os ajudam a tomar decisões:

• Memória: Os agentes de IA mais recentes conseguem memorizar as preferências, tamanhos e compras anteriores de um usuário, facilitando a identificação da resposta ideal para uma consulta de compras.
• Ferramentas: Os agentes têm acesso a APIs e bancos de dados externos que lhes permitem encontrar novas informações e tomar medidas.
• Raciocínio: Um agente pode decompor uma solicitação complexa em etapas estruturadas e acionáveis, em vez de simplesmente oferecer uma resposta única e estática. Ela pode determinar quais ferramentas precisa acessar, quais informações precisa coletar e como pode atingir seus objetivos.

O comércio por meio de agentes pode ser seguro com as devidas salvaguardas, permissões e tecnologias implementadas. No entanto, essa nova forma de comércio certamente introduz novos desafios para varejistas, empresas de tecnologia e consumidores, particularmente nos casos em que as compras não ocorrem conforme o planejado.

Por exemplo, como funcionaria um reembolso ou estorno se um agente, e não uma pessoa, estivesse fazendo a compra? Ou quem seria o responsável se algo desse errado — o consumidor, a empresa que criou o bot, o varejista ou talvez outra pessoa?

Nesse novo ambiente, permissões de usuário claras e fáceis de configurar serão vitais, pois quanto mais autonomia um agente de IA tiver, mais importante será definir limites e diretrizes claras.

A transparência também será fundamental para construir confiança, com os usuários recebendo uma explicação clara sobre o motivo pelo qual um agente tomou determinadas ações. Essa transparência será especialmente útil caso cibercriminosos tentem enganar um agente de IA, acionando compras por meio de sinais enganosos ou imitando ofertas legítimas.

Serão necessários também padrões e estruturas para regulamentar esses agentes, para que tanto usuários quanto comerciantes saibam como as transações podem ser resolvidas quando surgirem problemas e os consumidores possam confiar que seus dados de compra e pagamento estarão protegidos.

Espera-se que o comércio assistido por agentes se expanda rapidamente para muitas áreas do comércio eletrônico no próximo ano, com a possibilidade de que alguns usuários utilizem chatbots para realizar a maioria de suas compras futuras.

Espera-se que esses agentes de IA se tornem mais complexos e especializados, com potencial para maior automação para os usuários, caso assim o desejem. Além disso, poderiam existir mais sistemas multiagentes, nos quais vários desses bots de IA trabalham em conjunto para concluir tarefas mais complexas que um único bot não conseguiria realizar sozinho.