Comércio Agêntico: O Problema Não É o Protocolo

Em 12 de março de 2026, a Azoma lançou o Agentic Merchant Protocol (AMP), mais um protocolo para o comércio agêntico. A proposta: permitir que marcas controlem como agentes de IA apresentam seus produtos.

Dois meses antes, o Google já havia lançado o Universal Commerce Protocol com Shopify, Walmart e Target. A OpenAI criou o Agent Commerce Protocol. Agora a Azoma entra com o AMP.

São três protocolos competindo para definir como máquinas compram coisas. E a maioria das empresas ainda não tem uma resposta para a pergunta anterior: o que acontece quando seu cliente não é uma pessoa?

O mercado que já existe

A Morgan Stanley publicou em dezembro de 2025 uma projeção que merece atenção. No cenário base, 10 a 20% do comércio dos EUA será agêntico até 2030. Isso representa US$ 190 bilhões no piso e US$ 385 bilhões no teto.

Não é projeção de startup buscando investimento. É uma das maiores instituições financeiras do mundo precificando um mercado.

Os dados de adoção sustentam a projeção. A pesquisa AlphaWise, também da Morgan Stanley, identificou que 23% dos americanos já compraram algo via IA no último mês. Metade dos usuários de LLMs pesquisou e comparou preços recentemente. O tráfego de e-commerce originado no ChatGPT cresceu 693% durante a temporada de compras de 2025, segundo a Adobe.

O comportamento já mudou. A infraestrutura está tentando alcançar.

Três protocolos, nenhuma governança

Como analisamos em janeiro, o UCP do Google resolve um problema real: a complexidade N × N de integrações entre varejistas e superfícies de IA. É um protocolo aberto, co-desenvolvido com players relevantes, com arquitetura de segurança por design.

O ACP da OpenAI segue lógica similar, centrado no ecossistema ChatGPT. O AMP da Azoma se posiciona como camada de otimização entre a marca e qualquer protocolo.

Três padrões tentando resolver o mesmo problema. A história da tecnologia mostra como isso termina: fragmentação prolongada, custos de integração multiplicados, e marcas forçadas a suportar múltiplos protocolos simultaneamente.

Mas o protocolo não é o problema real.

A inversão de controle

O comércio eletrônico tradicional funciona com uma premissa simples: a marca controla a narrativa. Ela projeta a página do produto, escolhe as fotos, escreve a descrição, posiciona os concorrentes (ou os omite). O consumidor humano navega esse ambiente controlado e toma sua decisão.

No comércio agêntico, essa premissa desaparece.

O agente de IA consome dados estruturados, compara atributos de forma algorítmica, e apresenta ao consumidor uma recomendação já filtrada. A marca não controla mais a experiência de decisão. Ela fornece insumos para um processo que acontece fora de sua influência.

Isso não é uma evolução do SEO. É uma mudança na estrutura de poder do comércio.

No SEO, você otimizava conteúdo para um algoritmo, mas o consumidor humano ainda visitava sua página e formava uma impressão. No comércio agêntico, o consumidor pode nunca ver sua página. A decisão acontece antes, dentro de um sistema que a marca não controla.

Cinco maneiras de perder a confiança

A Harvard Business Review publicou em fevereiro de 2026 uma análise de cinco cenários onde o comércio agêntico pode destruir a confiança entre marca e consumidor:

Mal-entendido. O agente interpreta a preferência do consumidor de forma incorreta e recomenda um produto inadequado. A marca associada sofre o dano reputacional, mesmo sem ter participado da recomendação.

Ações não autorizadas. O agente executa uma compra que o consumidor não pretendia autorizar. Quem responde? A marca? O provedor do agente? O protocolo?

Sensibilidade de dados. O agente acessa informações pessoais para personalizar recomendações, mas o consumidor não sabe quais dados estão sendo usados nem por quem.

Deturpação de marca. O agente descreve um produto com informações incorretas ou descontextualizadas. A marca não escreveu a descrição, mas o consumidor atribui a ela a responsabilidade.

Falha na recuperação. Quando algo dá errado, não existe um caminho claro de resolução. O consumidor não sabe se deve reclamar com a marca, com o agente, ou com a plataforma.

Cada cenário é uma questão de governança, não de tecnologia.

Otimizando para máquinas: a armadilha do ACO

O termo “Agentic Commerce Optimization” (ACO) começou a circular como o substituto do SEO. A premissa: assim como empresas otimizavam conteúdo para o Google, agora precisam otimizar dados de produto para agentes de IA.

A premissa está parcialmente correta. Dados estruturados, especificações técnicas completas e informações consistentes entre canais realmente importam mais quando o “leitor” é um algoritmo. Como documentamos em nossa análise de padrões de citação de LLMs, a forma como você estrutura informação afeta diretamente como sistemas de IA a processam e referenciam.

O que está errado é tratar ACO como disciplina de marketing. Otimizar para agentes de IA não é problema de SEO. É problema de governança de dados.

Quando uma marca decide quais atributos de produto expor a agentes de IA, como estruturar esses dados, quais protocolos suportar, e como garantir que a representação automatizada corresponde à identidade da marca, ela está tomando decisões de governança. Não de marketing.

A PwC identificou em 2025 que 64% dos consumidores exigem ao menos uma salvaguarda antes de autorizar compras por IA. Os consumidores entendem intuitivamente o que muitas empresas ainda não formalizaram: sem controles, não há confiança. Sem confiança, não há comércio.

O que a Azoma acerta e o que ela omite

A Azoma merece crédito por nomear o problema. Marcas precisam de uma camada de controle entre seus dados e os agentes que consomem esses dados. O AMP propõe exatamente isso: um protocolo que permite à marca definir como seus produtos são apresentados por IA.

O que o anúncio da VentureBeat omite é relevante.

As métricas citadas são auto-reportadas. O caso PerfectTed (“532% de aumento em vendas”) coincide com participação no programa Dragons’ Den e expansão para varejo físico. Atribuir o crescimento exclusivamente à otimização por IA é, no mínimo, impreciso.

O AMP depende de que o ACP e o UCP escolham consumir seus dados. Se o Google decide que o UCP já fornece metadados suficientes via Merchant Center, o AMP se torna redundante. Se a OpenAI desenvolve sua própria camada de dados de produto, idem. Isso é risco de plataforma, e os materiais da Azoma não o endereçam.

E existem incumbentes. Salsify, com mais de US$ 500 milhões em receita, Syndigo e Akeneo já fazem sindicalização de dados de produto há anos. O AMP compete não apenas com protocolos novos, mas com infraestrutura existente que tem contratos, integrações e market share.

A questão que nenhum protocolo resolve

Mais de 90 empresas operam no espaço de comércio agêntico, segundo a CB Insights. Três protocolos competem. Dezenas de startups vendem otimização.

Nenhuma dessas soluções responde às perguntas fundamentais de governança:

Quem é responsável quando o agente de IA recomenda seu produto de forma incorreta? Qual é a política de consentimento para dados do consumidor que fluem entre marca, protocolo e agente? Como a marca audita a forma como agentes representam seus produtos? O que acontece quando dois protocolos geram representações conflitantes do mesmo produto? Quem define os limites de autonomia do agente na decisão de compra?

Essas não são perguntas técnicas. São perguntas de governança que exigem políticas, processos, responsabilidades definidas e mecanismos de auditoria.

Protocolo sem governança é como ter um contrato sem cláusulas de responsabilidade. A estrutura existe, mas não protege ninguém.

O fosso real é governança

O instinto da maioria das empresas diante do comércio agêntico será tático: “precisamos estar no AMP”, “precisamos otimizar para agentes”, “precisamos contratar alguém de ACO”.

Essas são as perguntas erradas.

A pergunta certa é: você tem um framework de governança que funciona independentemente de qual protocolo vence?

Esse framework precisa responder: quais dados de produto são expostos a agentes e sob quais condições; como a marca mantém consistência de representação entre diferentes protocolos e superfícies; quem responde quando o agente erra; como o consumidor mantém controle sobre decisões de compra automatizadas; e como a empresa audita e corrige desvios.

Empresas que constroem essa camada de governança primeiro estarão preparadas para qualquer protocolo. Empresas que otimizam para um protocolo específico sem governança estarão vulneráveis ao próximo ciclo de fragmentação.

No comércio agêntico, a tecnologia é commodity. O controle é o diferencial.

Fontes

Morgan Stanley Research. “Agentic Commerce Market Impact Outlook.” Dezembro 2025.
Harvard Business Review. “How Brands Can Adapt When AI Agents Do the Shopping.” Fevereiro 2026.
VentureBeat, Carl Franzen. “How to make your e-commerce product visible to AI agents.” Março 2026.
Adobe. “Holiday Shopping Season 2025: AI Traffic Analysis.” Dezembro 2025.
PwC. “Consumer Intelligence Series: AI and the Shopping Experience.” 2025.
CB Insights. “Agentic Commerce Market Map.” 2026.

A Victorino Group ajuda organizações a construir frameworks de governança para sistemas de IA, incluindo a camada de comércio agêntico: contato@victorino.com.br | www.victorino.com.br