Na Cyber Week de 2025, um em cada cinco pedidos globais contou com a participação de um agente de inteligência artificial. Essas compras movimentaram cerca de US$ 67 bilhões em vendas online, segundo a Salesforce.
Pesquisas relacionadas a compras feitas em plataformas de inteligência artificial generativa cresceram 4.700% entre julho de 2024 e julho de 2025. A McKinsey identificou que metade dos consumidores americanos já busca intencionalmente por mecanismos de busca baseados em IA.
Agora, imagine este cenário: uma pessoa procurando um restaurante para jantar. Em vez de abrir o Google, consultar várias opções e comparar avaliações, ela descreve o que deseja a uma ferramenta de inteligência artificial. A resposta considera as preferências dela, a localização, o horário, a faixa de preço e as experiências anteriores. Em poucos segundos, a ferramenta recomenda um lugar. No restaurante escolhido, a venda começa antes mesmo de o cliente acessar o site ou consultar o cardápio.
Tiago Ferreira Gil, coautor deste artigo e fundador da Likin.do, acompanha essa transformação por meio das integrações entre as lojas físicas e os canais digitais. Na visão dele, o Brasil ainda está alguns anos atrás dos Estados Unidos nesse movimento. Essa diferença oferece um período importante de preparação para as empresas brasileiras.
A recomendação da inteligência artificial depende da qualidade das informações disponíveis. A ferramenta precisa saber onde a loja está, quais produtos estão disponíveis, quanto custam, como são avaliados e em quanto tempo podem ser entregues.
Na prática, parte da decisão acontece antes mesmo do clique. Uma empresa com informações desconexas ou divergentes reduz a própria chance de aparecer nas respostas. A marca pode ter um bom produto e uma loja próxima do consumidor, mas terá dificuldade em ser recomendada se os sistemas apresentarem preços diferentes ou um estoque desatualizado.
Como CEO da SysMiddle, vejo que essa mudança reforça a importância das decisões tomadas na arquitetura dos sistemas. Os novos canais precisam consultar dados confiáveis e atualizados. Quando as informações estão distribuídas entre várias plataformas, cada nova conexão exige mais desenvolvimento, validação e manutenção.
Durante muito tempo, a escolha de um sistema de gestão foi tratada principalmente como uma questão de custos. A empresa solicitava três propostas, avaliava as funcionalidades mais imediatas e contratava a opção mais barata.
As limitações dessa escolha aparecem quando surge a necessidade de integrar um marketplace, um aplicativo de entrega, uma ferramenta de relacionamento ou um novo canal de venda. A economia inicial pode dar lugar a um projeto caro, demorado e dependente de adaptações.
Segundo o Tiago, muitas empresas começaram recentemente a reorganizar essa estrutura. A primeira rede conectada à Likin.do por meio da SysMiddle, por exemplo, precisou trocar de plataforma e centralizar a operação em um ERP. A empresa chegou a ter 29 lojas e atualmente opera cerca de 11 unidades.
Essa organização também prepara a empresa para novos modelos de compra. Durante a NRF 2026, evento promovido pela National Retail Federation, o Google apresentou o Universal Commerce Protocol. O padrão aberto foi desenvolvido com empresas como o Walmart e permite que os agentes de inteligência artificial interajam com os sistemas dos varejistas durante a pesquisa, a compra e o atendimento posterior.
Na minha experiência, o ERP precisa fazer parte de uma arquitetura capaz de distribuir informações entre diferentes aplicações. Uma base confiável, uma API aberta e uma camada de integração reduzem o esforço necessário para conectar os canais atuais e os que ainda serão criados.
As empresas que possuem sistemas legados e informações fragmentadas também podem avançar. Uma camada de integração permite conectar as aplicações existentes enquanto os dados são organizados e as decisões são tomadas. As plataformas que desenvolvemos na SysMiddle e os canais de venda locais, como a Likin.do, participam desse processo aproximando os sistemas internos dos novos pontos de contato com o consumidor.
Uma coisa é certa: o varejo passou a ter um novo participante no processo de decisão de compra. Hoje, é a inteligência artificial que pesquisa e recomenda em nome do consumidor. Ela confere o preço, o estoque, a localização e o prazo de entrega. Quando as informações não batem, a chance de recomendação diminui.
A tarefa para a gestão é concreta: organizar os dados essenciais, garantir que o estoque informado corresponda ao estoque disponível e preparar o ERP para interagir com outros sistemas.
Ao estruturar essas conexões agora, sua empresa aumenta a possibilidade de ser recomendada a consumidores que ainda não conhece. Sem dados confiáveis, as oportunidades são decididas antes mesmo de chegarem à loja.
