Black Friday na era da IA: quem influencia a escolha do consumidor?

Por Fernando Beraldi

A inteligência artificial está ganhando espaço entre a intenção de comprar e a escolha do produto. Para o varejo, isso acrescenta um obstáculo a mais na Black Friday: além de atrair o consumidor, será necessário compreender como os agentes de IA apresentam, comparam e recomendam as ofertas.

Minha leitura é que essa mudança precisa entrar na agenda estratégica das lideranças. Quando parte da pesquisa acontece em uma conversa com a IA, decisões sobre catálogo, informação comercial e experiência de compra passam a influenciar uma jornada que a empresa pode enxergar apenas parcialmente.

Da recomendação ao checkout, existem etapas diferentes

Em 4 de novembro de 2026, o Google anunciou a expansão do checkout direto no Modo IA da Busca e no Gemini para consumidores no Canadá. A integração utiliza o UCP (Universal Commerce Protocol), um padrão de comunicação entre agentes, empresas e serviços de pagamento.

Pedir ajuda para escolher uma televisão é pesquisa assistida, já concluir a compra dentro da interface de IA é outra experiência. Autorizar um agente a executar uma tarefa de compra, seguindo condições definidas, acrescenta um grau de delegação e cada situação exige preparação e controles próprios.

O Brasil já apresenta sinais dessa transformação. No Global Digital Shopping Index 2026, da PYMNTS Intelligence em colaboração com a Visa, mostra que 53% dos consumidores brasileiros ouvidos declararam ter utilizado IA na jornada de compra. Entre os estabelecimentos pesquisados, 74% esperavam que agentes representassem pelo menos 5% das vendas digitais em dois anos, mas apenas 15% se consideravam preparados.

Confira o relatório na íntegra aqui:https://www.pymnts.comhttps://img.band.com.br/image/2026/08/PYMNTS-Intelligence-Global-Digital-Shopping-Index-Brazil-Edition-August-2026.pdf?utm_source=chatgpt.com

A pesquisa ouviu 2.273 consumidores e 501 estabelecimentos brasileiros em março. Os resultados mostram como as pessoas dizem usar a IA e o que as empresas esperam dessa tecnologia, mas não indicam quantas compras já são feitas de forma autônoma.

A participação da IA nas compras faz parte de uma transformação mais ampla, que envolve processos, equipes e decisões de investimento. O vídeo “Inteligência Artificial nas Empresas: O Futuro dos Negócios e da Transformação Digital”, oferece um ponto de partida para ampliar essa reflexão para a gestão das empresas.

Créditos do vídeo: Mentory Partners

O que a liderança precisa colocar em prática

Eu começaria pela qualidade da informação disponível. Uma descrição que diz apenas que um produto é “excelente” pouco ajuda alguém a avaliar compatibilidade, dimensões, material ou limitações. Para tornar uma oferta comparável, esses atributos precisam estar claros, consistentes e atualizados.

Imagine uma pessoa procurando um equipamento que caiba em determinado espaço e seja entregue até sexta-feira. Uma oferta atraente pode deixar de servir quando se considera a medida ou o prazo. Minha recomendação é revisar o catálogo a partir dessas perguntas concretas, incluindo as condições de entrega e troca.

A segunda frente é a mensuração. No estudo da Visa e da PYMNTS, apenas 21% dos estabelecimentos brasileiros afirmaram identificar vendas originadas em plataformas de IA. Esse dado sugere uma lacuna de visibilidade que merece investigação em cada operação.

Antes de ampliar investimentos, o gestor deve pedir à equipe uma leitura das visitas identificáveis vindas desses ambientes, da conversão e dos limites de atribuição. Parte da influência pode ocorrer antes de um acesso direto ou de outra visita posterior; um relatório isolado dificilmente vai explicar toda a decisão.

A terceira frente é definir responsabilidades. Marketing, tecnologia, comercial e atendimento precisam concordar sobre quais informações são oficiais, quem as atualiza e como corrigir divergências. Uma boa aposta para esta Black Friday de 2026 é priorizar uma categoria, revisar seus dados e acompanhar o resultado, com critérios definidos antes do teste.

Os erros que podem comprometer a confiança

Em 5 de novembro, a Visa divulgou um benchmark com 22 modelos de IA e 15 desafios de compra. Houve falhas em 42,8% das execuções; aproximadamente 54% das execuções malsucedidas ainda terminaram em uma compra.

Os resultados pertencem a um ambiente de testes, não representam a taxa de erro do comércio real. Ainda assim, nos ajudam a questionar: a ferramenta investigou suficientemente a necessidade antes de recomendar? No varejo, concluir uma venda inadequada pode gerar problemas muito maiores tanto para o cliente quanto para a operação.

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Também considero arriscado produzir conteúdo em escala sem verificar especificações ou divulgar ganhos sem uma base de comparação. Acompanhe as correções, cancelamentos e motivos de contato junto dos indicadores comerciais, para avaliar o resultado além do pedido concluído.

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Quando o teste exige uma revisão da operação

Se as equipes não conseguem explicar a origem de uma informação, corrigir uma condição comercial ou identificar o responsável pela integração, o projeto precisa de revisão antes de ganhar escala. A liderança deve estabelecer limites de atuação e meios ágeis de intervenção humana com a tarefa delegada.

Na avaliação, é pertinente perguntar sobre o que o consumidor autorizou, como pode interromper uma ação e quem resolve uma divergência. Essas respostas ajudam a transformar uma demonstração tecnológica em um serviço que a empresa consegue sustentar.

Oportunidades para a Black Friday 2026

Esta Black Friday de 2026 é uma oportunidade para examinar como a IA participa da descoberta e da comparação de ofertas, o avanço das interfaces de compra e a expectativa dos varejistas

Acredito que o preparo começa com informação confiável, capacidade de medir e responsabilidade sobre a experiência. O próximo passo para o gestor é escolher uma parte da operação, avaliar essas condições e corrigir as lacunas encontradas. A autoridade de uma marca também depende da qualidade das respostas que seus próprios dados permitem construir.

Essa relação entre tecnologia, gestão e experiência do consumidor também estão presentes nas análises que compartilho no meu blog e no Instagram @fernandoberaldi, onde abordo varejo digital, e-commerce e transformação dos negócios.

O que vale lembrar

• Pesquisa com IA, checkout integrado e compra delegada exigem análises diferentes.
• Expectativa de vendas futuras não comprova adoção atual.
• Atributos, disponibilidade e condições comerciais precisam ser consistentes.
• A mensuração deve reconhecer os limites de atribuição da influência da IA.
• Um teste precisa avaliar a adequação da compra e a capacidade de corrigir erros.

Referências

• Anúncio da expansão do checkout com UCP no Canadá, 4 de novembro de 2026.
• PYMNTS Intelligence e Visa Acceptance Solutions. Global Digital Shopping Index 2026: Brazil Playbook — The New Brazilian Shopper, resultados divulgados pela Visa, agosto de 2026; coleta em março de 2026.
• Visa Agentic Commerce Benchmark, 5 de novembro de 2026.

FAQ: dúvidas sobre IA nas compras

A IA já escolhe e compra sozinha para todos os consumidores?

Não. Pesquisa assistida, checkout integrado e execução delegada são experiências distintas, cuja disponibilidade varia conforme plataforma, mercado e integração.

O anúncio do Google comprova que o mesmo checkout está disponível no Brasil?

Não. O anúncio citado trata da expansão no Canadá, com varejistas elegíveis.

Usar IA na jornada significa ter feito uma compra autônoma?

Não. O uso pode envolver descoberta, comparação ou esclarecimento de dúvidas, mantendo a decisão e a execução com o consumidor.

Uma descrição melhor garante recomendação por assistentes?

Não há essa garantia. A recomendação prática é oferecer informações úteis e verificáveis, sem prometer controle sobre as respostas das plataformas.

Qual indicador deve orientar um teste?

Depende do objetivo: qualidade das informações, visitas identificáveis, conversão ou ocorrências no atendimento. O indicador precisa estar associado à decisão que a empresa quer avaliar.