A consolidação da inteligência artificial generativa e a adoção de agentes autônomos estão reconfigurando como consumidores tomam decisões de compra no ambiente digital. Uma revisão de artigos teóricos realizada por Dimitri de Melo, mestre e especialista em inteligência artificial pela USP, indica que o modelo conhecido como "messy middle", amplamente utilizado para explicar a jornada do consumidor no comércio eletrônico, tornou-se insuficiente diante das novas dinâmicas tecnológicas.
O trabalho analisa como a automação cognitiva promovida por sistemas de inteligência artificial desloca o esforço de busca, comparação e avaliação de produtos do consumidor para agentes computacionais. Nesse novo contexto, o papel humano deixa de ser o de pesquisador ativo e passa a concentrar-se na definição da intenção de compra e na supervisão das decisões executadas pelas máquinas.
Durante a última década, o modelo do "messy middle" descreveu a etapa intermediária da jornada de consumo como um processo não linear, marcado por ciclos repetitivos de exploração e avaliação. Nesse estágio, consumidores alternavam entre múltiplas fontes de informação, comparando preços, características técnicas e opiniões de terceiros antes da decisão final. O conceito passou a ser amplamente utilizado em estratégias de marketing digital e comércio eletrônico.
Segundo Melo, esse arranjo se altera com a disseminação de agentes autônomos baseados em inteligência artificial generativa, capazes de executar tarefas complexas de forma independente. A premissa central do comércio eletrônico tradicional — de que o consumidor deve realizar manualmente o trabalho de pesquisa — deixa de se sustentar nesse novo cenário.
De acordo com o estudo, o chamado "meio confuso" da jornada não desaparece, mas passa a ser processado integralmente por sistemas automatizados. O esforço cognitivo humano é substituído por processamento algorítmico, enquanto o consumidor atua como instância de validação e aprovação das recomendações apresentadas.
Da exploração manual à curadoria automatizada
A proposta conceitual apresentada no estudo denomina esse novo modelo de "jornada agêntica" (imagem anexa). Nessa estrutura, o consumidor deixa de formular buscas fragmentadas e de analisar extensos volumes de informação. Em seu lugar, fornece uma descrição estruturada de sua intenção de compra, incluindo necessidades funcionais, restrições orçamentárias e critérios pessoais.
A partir dessa intenção, o agente de inteligência artificial executa um processo automatizado de exploração global, análise comparativa e síntese de informações. O estudo descreve esse núcleo operacional como responsável por varrer bases de dados, avaliar especificações técnicas, identificar inconsistências em avaliações públicas e consolidar alternativas relevantes em um conjunto reduzido de opções.
O resultado desse processo é a apresentação de recomendações previamente analisadas e organizadas, reduzindo a necessidade de navegação extensa por múltiplos ambientes digitais. O consumidor passa a interagir com uma curadoria estruturada, em vez de conduzir diretamente todas as etapas da pesquisa.
Impactos sobre estratégias de visibilidade digital
O estudo também examina os efeitos desse modelo sobre estratégias tradicionais de visibilidade no ambiente digital. Com a diminuição da navegação direta entre sites, práticas convencionais de otimização para mecanismos de busca perdem centralidade, uma vez que deixam de ter como principal público o usuário humano.
Nesse contexto, a atenção estratégica desloca-se para a organização e padronização de dados capazes de serem interpretados por agentes autônomos. Informações sobre estoque, preços, diferenciais de produto e condições comerciais passam a ser consumidas prioritariamente por sistemas automatizados, que operam como intermediários entre marcas e consumidores.
O trabalho identifica o surgimento de um novo campo de otimização, voltado à leitura e interpretação por agentes de inteligência artificial. A disputa competitiva deixa de se concentrar na atração de cliques e passa a envolver a inclusão qualificada de produtos nos sistemas de recomendação utilizados pelos assistentes digitais dos consumidores.
Execução automatizada e redução de fricções
Outro ponto abordado no estudo é a etapa final da jornada de compra. No modelo tradicional, o processo de finalização da compra representava um dos principais pontos de abandono. Na jornada agêntica, após a aprovação humana da recomendação apresentada, o agente executa automaticamente as etapas subsequentes, como aplicação de benefícios comerciais e organização da entrega.
O fluxograma apresentado no estudo ilustra essa dinâmica ao demonstrar a transição entre quatro fases: o gatilho de intenção, o processamento agêntico da inteligência artificial, a supervisão humana e a execução automatizada. O modelo destaca que o aprendizado contínuo do sistema ocorre a partir da experiência de uso, refinando progressivamente as recomendações futuras.
A análise conclui que a lógica da economia da atenção, baseada na exposição repetida de estímulos ao consumidor, perde espaço para um modelo orientado à eficiência decisória. Nesse ambiente, a confiança na curadoria automatizada e a utilidade prática das recomendações tornam-se fatores centrais da relação entre consumidores, marcas e plataformas tecnológicas.
Dimitri de Melo é CMO do Grupo Partage, Mestre e Especialista em Inteligência Artificial pela USP e autor do livro best-seller "Homo Algorithmus: Um guia definitivo sobre Inteligência Artificial".