Com agentes se multiplicando sem controle e riscos de segurança crescendo, soluções de superagentes orquestrados ganham força para integrar estoque, logística, financeiro e atendimento em um único ambiente inteligente
O varejo entrou de vez na era da Inteligência Artificial, mas ainda não construiu a base necessária para sustentar essa transformação. A combinação entre novos modelos generativos, automações avançadas e o surgimento dos chamados “superagentes” acelerou a corrida por eficiência e personalização. No entanto, esse avanço vem acontecendo em um ritmo muito maior do que a capacidade das empresas de organizarem governança, segurança e arquitetura. É esse descompasso que preocupa Marcos Oliveira Pinto, Gerente Global de Engenharia de Software da Jitterbit, que acompanha diretamente operações de e-commerce de grandes varejistas no Brasil e na América Latina.
Para ele, o setor vive um momento de entusiasmo, mas não de maturidade. “Estamos vendo muitas empresas tentando sair na frente, mas deixando para trás peças essenciais”, afirma. Embora as companhias com estruturas enterprise estejam um pouco mais preparadas, a maior parte do varejo ainda opera na lógica do “fazer primeiro, organizar depois”. Esse caminho, segundo Marcos, tem prazo curto para cobrar seu preço. “Eu diria que algo entre 12 e 18 meses. Acredito que, com certeza, em 12 meses já vamos começar a enfrentar um problema com a gestão e com a segurança disso”, exclama.
E o alerta de Marcos não é abstrato. Com a facilidade de criação de agentes de IA dentro das áreas de negócio, e não apenas na TI, as empresas começam a acumular automações sem rastreabilidade, sem documentação e sem controle. Times diferentes criam agentes desconectados entre si, sem padrões e sem supervisão técnica. Em pouco tempo, ninguém sabe quantos agentes existem, que dados eles acessam, como interagem entre si ou que riscos representam. A situação lembra o período de explosão das integrações improvisadas no início do iPaaS, quando ambientes desordenados se tornaram caros e difíceis de sustentar. Agora, esse cenário se repete em escala muito maior, potencializado pela autonomia trazida pela IA.
A velocidade da evolução tecnológica também agrava o problema e isso significa que empresas podem estar operando agentes com implementações e técnicas ultrapassadas sem sequer perceber. Além disso, cresce a ameaça dos ataques conhecidos como prompt injection, em que criminosos enviam prompts maliciosos com a intenção de causar comportamentos não intencionais e forçar ações indesejadas dentro de operações críticas do varejo.
Apesar dos riscos, o potencial da IA para transformar operações varejistas é enorme. Marcos cita, por exemplo, situações em que um e-commerce enfrenta instabilidades no checkout. Em vez de perder vendas, um superagente pode analisar o histórico do cliente, autorizar a continuidade da compra e processar os dados posteriormente, evitando rupturas e prejuízos de reputação. Em outro cenário, um agente pode absorver pedidos enquanto o sistema interno estiver fora do ar, garantindo continuidade da operação e evitando que falhas momentâneas se transformem em queda de receita.
Há também aplicações consolidadas em pricing dinâmico e monitoramento de concorrência, em que agentes analisam o mercado em tempo real e sugerem ajustes que mantêm as marcas competitivas. E, no atendimento ao consumidor, agentes especializados em análise de sentimento já permitem identificar humor, frustração e expectativas dos clientes, abrindo caminho para ações preventivas na experiência do cliente.
Para evitar riscos e operar com segurança e eficiência garantida, Marcos conta que a Jitterbit vem apostando em arquiteturas de superagentes capazes de orquestrar diferentes agentes especialistas — de estoque, logística, financeiro, marketing ou SAC — dentro de um único ambiente inteligente e seguro. A resposta chega ao usuário final de forma integrada, sem que ele perceba qual agente está operando. Segundo Marcos, nenhuma outra empresa entrega essa abordagem no mercado atualmente, o que acelera a adoção de casos de uso complexos e reduz dependências técnicas. Ao que se refere à atualização constante da tecnologia, a empresa global, que também opera no Brasil, conta com um grupo de engenheiros focados em IA, que está constantemente testando as ferramentas e novas soluções.
Mesmo assim, ele reforça que tecnologia não substitui maturidade. Parte do atraso estratégico do varejo está na dificuldade de definir claramente qual problema quer resolver. Por isso, cresce a adoção de projetos de quick wins, que resolvem dores específicas, entregam valor rápido e ajudam empresas a ganhar clareza sobre onde escalar a IA para casos de uso mais complexos. Ao mesmo tempo, surge a necessidade de novas funções no mercado, como o “validador de IA”, um profissional responsável por revisar decisões críticas dos agentes, evitar alucinações e garantir que os sistemas atuem dentro das políticas da empresa.
A adoção acelerada de IA não é uma escolha opcional, mas sim uma urgência competitiva, como alerta o especialista. Porém, a falta de governança e de planejamento pode transformar essa corrida em um passivo operacional significativo. O setor tem, nas palavras de Marcos, até 18 meses para estruturar sua base, antes que a sobrecarga de agentes descontrolados, tecnologias desatualizadas e riscos de segurança se tornem problemas visíveis e caros. A maturidade, portanto, não é apenas o próximo passo, mas a condição fundamental para que a IA entregue o valor que promete.