Veja como a IA já muda como consumidor compra, é atendido e avaliado depois da venda

Por Allan Ravagnani — Carta Capital

Assistentes conversacionais, copilotos e agentes autônomos passam a atender, recomendar produtos e interpretar comentários dos consumidores em tempo real.

A IA já entra na busca, no atendimento e no suporte pós-venda, e começa a redesenhar a jornada de compra do consumidor brasileiro. Estudos internacionais mostram interfaces conversacionais ganhando espaço na descoberta de produtos, enquanto empresas usam a tecnologia para atender, personalizar ofertas e ler comentários com mais velocidade.

Do lado do consumidor, a mudança aparece na forma de comprar: em vez de digitar palavras-chave e testar filtros, é possível descrever uma necessidade e receber sugestões dentro da própria conversa. Do lado das empresas, o uso concentra atendimento, personalização e leitura de feedback.

No Brasil, líderes de grandes empresas relatam ganho médio de 24,5% associado a iniciativas de IA, com destaque para a satisfação do cliente, que sobe 28,2%. Entre gestores de micro, pequenas e médias empresas, o impacto positivo na relação com clientes chega a 70%.

Esses números vêm da pesquisa Impacto nos Negócios pela Adoção de IA no Brasil, conduzida pela consultoria IDC e encomendada pela Microsoft. Nos Estados Unidos, outro levantamento da empresa, divulgado em agosto de 2026, aponta que 72% dos consumidores esperam receber experiências de compra assistidas por IA de varejistas no prazo de um ano.

Durante anos, comprar on-line significou navegar por categorias, aplicar filtros e comparar páginas até achar a opção certa. Com interfaces conversacionais, o consumidor descreve o que procura, dá contexto e recebe sugestões dentro do próprio diálogo.

Segundo estudo da Forrester Consulting encomendado pela Microsoft, empresas que usam assistentes de compra com IA registraram aumento médio de 18,96% nas taxas de conversão e crescimento de 9,69% no valor médio dos pedidos. O levantamento também mostra melhora de 6,96% na satisfação dos clientes e queda de 14,67% no abandono de carrinho.

Nessa linha, a varejista britânica ASOS incorporou ao comércio eletrônico o AI Stylist, ferramenta que recomenda peças a partir do contexto de uso e do histórico do cliente. Com um data lake no Azure e análises no Power BI, a empresa usa esses dados também para responder a tendências e orientar decisões de negócio.

Przemek Czarnecki, diretor de tecnologia (CTO) da ASOS, afirma: “a IA abre a possibilidade de criar uma loja diferente para cada consumidor”. Segundo ele, “não uma personalização estática, mas algo que se adapta a cada momento”.

Caminho parecido levou a Ralph Lauren a criar o Ask Ralph, ferramenta conversacional construída na Azure OpenAI, que gera composições de looks a partir do inventário das linhas masculina e feminina da marca.

Nos bastidores, a mudança também aparece na rotina de quem atende. A tecnologia auxilia atendentes a localizar informações, consultar procedimentos e responder com mais agilidade durante uma ligação ou chat.

Em operações complexas, o profissional muitas vezes precisa abrir vários sistemas ao mesmo tempo em que conversa com o cliente. Essa busca aumenta o esforço da equipe e estende o tempo de cada atendimento.

Para reduzir esse atrito, copilotos de IA reúnem as informações no contexto da própria conversa, sem substituir a interação humana. O profissional segue no comando da conversa e ganha mais tempo para resolver o problema.

Na prática, a empresa de mobilidade Sem Parar reduziu em 9,3% o tempo médio de atendimento depois de adotar um copiloto de IA nos call centers. Na Vivo, o projeto I.Ajuda, desenvolvido com a Microsoft, apoia 11 mil atendentes e já derrubou em 9% o tempo de atendimento a clientes pessoa física e em 4% o atendimento a empresas.

Enquanto copilotos apoiam quem atende, agentes de IA assumem parte do primeiro contato com o cliente. Com conhecimento especializado e leitura do contexto de cada interação, esses sistemas resolvem pedidos simples e encaminham os casos complexos às equipes humanas.

No PicPay, o assistente de IA ajudou a fintech brasileira a subir 10 pontos percentuais na satisfação de quem usa a ferramenta, com queda de 8 pontos percentuais nos atendimentos repassados a humanos. No Bradesco, a assistente BIA chegou a 82% de resolução no primeiro nível de atendimento e a 89% de retenção na primeira semana após a adoção da IA generativa.

Assim, os números mostram uma nova divisão de tarefas: perguntas com resposta conhecida ficam com a tecnologia, e as equipes concentram esforço nas interações que exigem julgamento humano.

Depois da compra, a experiência do cliente segue em avaliações e comentários espalhados por vários canais. O desafio das empresas passa a ser reunir esses sinais em uma visão única e converter o volume de informação em decisão.

Por isso, a IA reduz a distância entre o comentário do cliente e a ação da empresa. Ao juntar e analisar dados de canais diferentes, a tecnologia ajuda a identificar tendências com mais agilidade, ajustar a segmentação e adaptar produtos, serviços e comunicação.

Na prática, a rede varejista Majid Al Futtaim Retail usa soluções de dados e IA da Microsoft para analisar comentários de consumidores e refinar sua segmentação. Com a tecnologia, o tempo para processar feedback caiu de sete dias para três ou quatro minutos, o que melhorou o direcionamento das ações da companhia em 14 países.

Da descoberta do produto ao suporte pós-venda, a aplicação de IA já reorganiza etapas antigas da relação entre marcas e consumidores. Em parte dos contatos, a automação resolve a demanda com agilidade; em outra parte, o julgamento e a experiência de um profissional seguem decidindo o resultado.

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