O que é o comércio baseado em IA?

Introdução

As equipes de comércio precisam gerenciar catálogos de produtos cada vez maiores, expectativas crescentes dos clientes, demandas constantes por conteúdo, solicitações de atendimento e montanhas de dados operacionais — muitas vezes com a mesma equipe que tinham há alguns anos. O comércio com IA (Inteligência Artificial) consiste no uso da inteligência artificial para aprimorar ou automatizar atividades comerciais voltadas para o cliente e operacionais, desde a descoberta e personalização de produtos até conteúdo, atendimento, compras e fluxos de trabalho internos. Este artigo aborda as tecnologias por trás do comércio com IA, casos de uso comuns, benefícios, riscos e o que é necessário para começar.

O que é o comércio com IA?

O comércio com IA é a aplicação de tecnologias de IA às experiências de compra digitais e aos processos que as empresas utilizam para gerenciá-las. Termos relacionados, como “comércio impulsionado por IA” e “IA no comércio eletrônico”, são usados quase que de forma intercambiável, embora o comércio com IA seja, na verdade, o conceito mais amplo. Ele abrange interações voltadas para o cliente, operações internas e, cada vez mais, atividades conduzidas por agentes que atuam em nome da empresa.

Vale a pena deixar claro o que o comércio com IA não é. Não se trata de um canal de vendas separado, nem de um único software que alguém instala. Dependendo da tarefa, a IA pode analisar informações, gerar conteúdo, responder a perguntas, recomendar ações ou concluir uma tarefa definida por conta própria. É essa versatilidade que torna a IA no comércio eletrônico útil em tantos lugares ao mesmo tempo, tanto na vitrine quanto nos bastidores.

No comércio B2B, isso pode se traduzir em ajudar um comprador a navegar por um catálogo extenso, exibir produtos e preços específicos para cada conta, gerenciar pedidos ou orientar alguém em um processo de compra que se desenrola ao longo de semanas, em vez de minutos.

Como funciona o comércio com IA?

Por trás das diferentes ferramentas e nomes de fornecedores, a maioria dos sistemas de IA no comércio segue um padrão semelhante. Os detalhes variam dependendo da tecnologia e da função que está desempenhando, mas o fluxo básico é o seguinte:

1. Conectar informações relevantes. Dados de produtos, conteúdo, clientes, estoque, pedidos e comportamento — incluindo o histórico de compras do cliente — são reunidos a partir de sistemas de comércio e de back-office, para que a IA não trabalhe com uma visão parcial.
2. Interprete a solicitação ou o sinal. A IA é usada para compreender uma consulta de busca, uma pergunta do cliente, um padrão de comportamento do usuário, um evento operacional ou um gatilho de fluxo de trabalho.
3. Gerar um resultado ou ação. O sistema produz uma recomendação, uma resposta, uma previsão, um conteúdo ou uma ação automatizada, tudo dentro de permissões e proteções definidas.
4. Avaliar e aprimorar. O resultado é medido, o feedback é coletado e a análise dos dados sobre o que realmente aconteceu ajuda a refinar o modelo, as regras, os dados ou a experiência ao longo do tempo.

A forma exata como isso ocorre depende da tecnologia de IA e do caso de uso por trás dela. Um mecanismo de recomendação pode simplesmente prever o que um comprador deseja em seguida, enquanto um agente de IA pode recuperar informações e realizar várias tarefas relacionadas por conta própria.

Que tipos de IA são usados no comércio?

Nem toda IA em uma loja online desempenha a mesma função, e é útil saber qual tipo está por trás de um determinado recurso. Aqui está um breve resumo dos principais tipos em uso no comércio hoje:

Essas categorias não são mutuamente exclusivas, e a maioria das experiências de comércio combina várias delas ao mesmo tempo. Algoritmos de aprendizado de máquina normalmente alimentam previsões, segmentação e projeção de demanda a partir de dados históricos de vendas, enquanto o processamento de linguagem natural e grandes modelos de linguagem permitem que um sistema compreenda solicitações em linguagem natural e gere conteúdo em resposta, muitas vezes combinando IA generativa, modelos preditivos e outros modelos de IA em uma única interação.

A IA preditiva às vezes é chamada de IA tradicional, já que faz parte da personalização no comércio há anos. Nem todo processo automatizado merece ser chamado de IA, e o grau de autonomia que ele recebe deve corresponder ao risco da tarefa. Um chatbot que responde a perguntas sobre remessas é um caso diferente de um que aprova reembolsos.

Casos de uso comuns de IA no comércio

A IA está presente no comércio por meio de ferramentas inteligentes que atuam em mais lugares do que a maioria das pessoas imagina, moldando as interações com o cliente em diferentes pontos da jornada do cliente, muitas vezes discretamente em segundo plano, em vez de se anunciar. Algumas das aplicações mais comuns incluem:

1. Pesquisa inteligente de produtos. Em vez de corresponder a palavras-chave exatas, a IA pode interpretar consultas em linguagem natural, a intenção do cliente, os atributos do produto e o contexto para apresentar resultados que realmente correspondam ao que a pessoa pretendia perguntar, mesmo quando ela descreve um produto pelo que ele faz, em vez de seu nome real.
2. Recomendações de produtos. A IA pode analisar o comportamento do cliente e compras anteriores para sugerir produtos complementares, alternativas razoáveis ou itens relevantes para a conta que um comprador talvez não tivesse encontrado por conta própria.
3. Experiências de comércio personalizadas. A IA pode analisar dados, comportamento e histórico de contas dos clientes para ajustar o conteúdo, as ofertas, a navegação e a visibilidade dos produtos para diferentes contas, segmentos de clientes ou estágios de compra. Isso está alinhado com o que os consumidores esperam cada vez mais, já que 71% deles desejam que a IA generativa seja integrada às suas experiências de compra, de acordo com o Capgemini Research Institute.
4. Assistência conversacional nas compras. Assistentes de IA podem responder a perguntas sobre produtos, comparar opções lado a lado, localizar informações e orientar os clientes para opções que correspondam às suas preferências e necessidades reais.
5. Criação de conteúdo de produtos. Redigir, resumir, categorizar, traduzir ou atualizar descrições de produtos e outros conteúdos do catálogo, muitas vezes com foco na otimização para mecanismos de busca, é uma das tarefas mais tediosas que a IA pode tirar das mãos de uma equipe, embora o conteúdo gerado por IA ainda precise de uma rápida verificação humana antes de ser publicado.
6. Atendimento ao cliente e autoatendimento. A IA pode responder a perguntas sobre pedidos, acessar informações de conta, resumir um problema de atendimento e encaminhar qualquer questão mais complicada ao funcionário responsável.
7. Fluxos de trabalho de comércio e pedidos. Atualizar informações de produtos, lidar com tarefas rotineiras relacionadas a pedidos, ajudar as equipes a gerenciar o estoque no dia a dia, acionar fluxos de trabalho ou alertar uma equipe quando uma exceção precisa de uma análise humana são tarefas perfeitamente viáveis.
8. Planejamento comercial e merchandising. A IA já está se tornando parte integrante das compras no varejo, com 78% dos compradores de varejo pesquisados pela Deloitte utilizando ferramentas baseadas em IA para aprimorar as atividades de compra. Essas ferramentas podem analisar demanda, estoque, desempenho de produtos, preços da concorrência, promoções e dados de sortimento para ajudar as equipes de planejamento a tomar decisões mais bem informadas, em vez de confiar na intuição e na planilha do último trimestre.
9. Compras e finalização de compra assistidas por agentes. Comparar produtos, montar um carrinho, fazer um pedido repetido ou concluir uma etapa de compra aprovada por meio de sistemas conectados está começando a acontecer com a IA envolvida, de forma semelhante à maneira como ferramentas logísticas inteligentes estão começando a redirecionar remessas por conta própria. Transações totalmente conduzidas por agentes ainda são uma aplicação emergente que requer permissões, autorizações e supervisão bem definidas antes que lhes seja concedido poder de compra real.

Muitos desses casos de uso funcionam porque a IA consegue se adaptar às necessidades dos clientes mais rapidamente do que um catálogo estático jamais poderia. No comércio B2B, essas mesmas ideias vêm acompanhadas de camadas adicionais, incluindo grandes catálogos, informações técnicas sobre produtos, compras específicas por conta, pedidos repetidos, preços negociados, gestão da cadeia de suprimentos e requisitos de aprovação — cada um deles moldando a forma como essas ferramentas são efetivamente utilizadas.

Quais são os benefícios do comércio com IA?

Quando bem implementado, o comércio com IA abrange quase todas as partes da gestão de um negócio de comércio eletrônico, muitas vezes se transformando em uma vantagem competitiva real muito antes de aparecer como um número maior em um painel de controle. Alguns dos benefícios mais evidentes incluem:

• Descoberta mais rápida de produtos. Os clientes podem encontrar produtos relevantes sem precisar da palavra-chave exata ou ter que vasculhar um catálogo complexo, eliminando o tipo de atrito que torna a experiência de compra online frustrante.
• Experiências mais relevantes. Informações sobre o cliente, a conta e o comportamento, juntamente com as preferências declaradas pelo cliente, ajudam a personalizar recomendações, conteúdo e interações de acordo com o que a pessoa realmente deseja, o que tende a impulsionar as vendas e o engajamento do cliente ao longo do tempo.
• Maior eficiência operacional. A IA pode automatizar tarefas rotineiras e repetitivas relacionadas a informações de produtos, pedidos, conteúdo e solicitações de clientes, liberando as pessoas para trabalhos de maior valor e resultando em economia real de custos ao longo do tempo.
• Atendimento ao cliente mais escalável. Perguntas rotineiras são tratadas automaticamente, enquanto questões incomuns ou delicadas ainda são encaminhadas a agentes humanos capazes de resolvê-las, o que evita que a satisfação do cliente caia durante períodos de maior movimento.
• Produção de conteúdo mais rápida. As equipes de comércio e marketing podem criar, atualizar, resumir e traduzir conteúdo em uma fração do tempo que costumava levar.
• Melhores decisões comerciais. As equipes de merchandising e operações podem identificar padrões de demanda e tendências de mercado, avaliar as necessidades de estoque e transformar todos esses dados em insights acionáveis para decisões sobre preços, promoções e sortimento, em vez de adivinhar.

Nada disso, por si só, garante um aumento na receita, nas conversões ou na fidelidade do cliente. O resultado real depende do caso de uso, dos dados por trás dele, de como é implementado, das medidas de segurança em vigor e da experiência do cliente que ele proporciona.

Quais são os desafios e riscos do comércio com IA?

O comércio com IA traz consigo compromissos reais, e fingir o contrário tende a sair pela culatra mais tarde, mesmo em áreas bem estabelecidas como a detecção de fraudes. Alguns dos riscos mais comuns incluem:

• Dados de baixa qualidade, desatualizados ou desconexos. Informações incompletas sobre produtos, clientes, estoque, pedidos, preços ou entregas podem gerar respostas, recomendações ou decisões de compra imprecisas. Nesse caso, “lixo entra, lixo sai” realmente se aplica.
• Integração de sistemas. As ferramentas de IA precisam de acesso controlado aos sistemas e às informações necessárias para cada tarefa, e os silos de dados tendem a comprometer rapidamente esse acesso.
• Conteúdo gerado impreciso. A IA generativa pode produzir informações sobre produtos e respostas incorretas, desatualizadas ou sem fundamento se ninguém verificar seu trabalho.
• Privacidade e segurança. As organizações precisam proteger os dados dos clientes, detalhes de contas, registros de transações e dados comerciais confidenciais, especialmente quando as ferramentas de IA começam a ter acesso a uma quantidade maior desses dados.
• Viés e decisões inconsistentes. Os modelos podem produzir resultados injustos ou não confiáveis quando os dados ou regras subjacentes são falhos, e os algoritmos de IA nem sempre alertam quando isso está acontecendo.
• Transparência limitada e confiança do cliente. Clientes e funcionários podem não saber como uma resposta ou recomendação gerada por IA foi produzida, ou se fatores comerciais a influenciaram discretamente.
• Autorização e responsabilização. Alguém precisa ser responsável quando um sistema de IA recomenda ou realiza uma transação incorreta, e essa pessoa precisa ser identificada antes do lançamento, não depois.
• Autonomia excessiva. Ações de alto impacto, como alterar preços, emitir reembolsos, enviar pedidos ou aprovar compras, podem exigir limites de gastos, aprovações, permissões definidas ou revisão humana.

A implementação responsável significa governança ao longo de todo o ciclo de vida da IA, e não uma revisão única antes do lançamento. As medidas de proteção devem corresponder às consequências da ação, com transações de maior risco recebendo controles mais rigorosos do que as rotineiras.

Como começar com o comércio baseado em IA

Começar a usar o comércio com IA funciona melhor como uma série de etapas deliberadas e bem definidas, em vez de uma única grande implementação, especialmente porque as mudanças no mercado e as expectativas dos clientes avançam cada vez mais rápido a cada ano. Um caminho razoável é o seguinte:

1. Escolha um caso de uso definido. Comece com um problema específico do cliente ou operacional, em vez de adotar o comércio com IA apenas por adotar.
2. Atribua responsabilidades. Identifique o responsável pelo negócio, juntamente com as partes interessadas das áreas técnica, de dados, de segurança, jurídica e de experiência do cliente responsáveis pelo caso de uso, para que ninguém fique na dúvida sobre quem tem a palavra final.
3. Estabeleça metas mensuráveis. Decida o que realmente conta como sucesso. Sucesso nas buscas, tempo de resposta, precisão dos pedidos, tempo de produção de conteúdo, uso do autoatendimento pelo cliente e precisão das previsões são medidas razoáveis.
4. Analise os dados disponíveis. Verifique se os dados de produtos, clientes, estoque, pedidos e conteúdo estão armazenados de forma organizada e estruturada, com histórico suficiente para serem úteis. Mesmo as melhores ferramentas baseadas em IA não conseguem corrigir dados incorretos.
5. Mapeie os requisitos do sistema. Identifique a plataforma de comércio, o CMS, o ERP, o CRM, o PIM, o OMS e outras ferramentas às quais a capacidade de IA precisa ter acesso.
6. Estabeleça medidas de segurança. Defina permissões, fontes de dados aprovadas, limites de gastos ou transações, regras de escalonamento, requisitos de revisão humana e tudo o que o sistema simplesmente não tem permissão para fazer.
7. Teste, monitore e expanda. Comece com um projeto-piloto controlado, avalie a precisão e os resultados, analise exceções e o feedback dos clientes e ajuste os dados, prompts, regras, permissões ou modelos conforme necessário. Expanda somente depois que o caso de uso tiver se comprovado.

As organizações mais bem-sucedidas tendem a priorizar um conjunto seleto de aplicativos úteis e gerenciáveis, em vez de tentar incorporar a IA a todos os processos de comércio de uma só vez, para depois expandir à medida que os primeiros aplicativos comprovem seu valor.

Conecte IA e comércio com o Liferay DXP

O Liferay DXP e o Liferay AI Hub abordam o comércio com IA sob ângulos diferentes, e é importante saber qual faz o quê antes de avaliar soluções de IA para a tarefa. O Liferay DXP é a plataforma flexível por trás do comércio, do conteúdo, da personalização, do autoatendimento ao cliente, das integrações e dos fluxos de trabalho, com recursos de IA incorporados diretamente nessa camada de experiência. O Liferay AI Hub, por outro lado, é um produto SaaS separado e amplamente disponível, com um ambiente de baixo código para criar, configurar e gerenciar agentes de IA.

Dentro do Liferay DXP, a IA se integra à experiência para lidar com aspectos como:

• Gerar e atualizar descrições de produtos
• Fornecimento de recomendações de produtos personalizadas e baseadas em conteúdo, utilizando dados de produtos e pedidos
• Criação, revisão e tradução de conteúdo de comércio
• Geração e marcação de ativos digitais
• Personalização de experiências para diferentes clientes, contas e segmentos

O Liferay AI Hub pode implantar chatbots ou conectar agentes de IA a sistemas externos. Ao conectá-lo ao Liferay DXP, porém, esses agentes ganham acesso aos dados de comércio, conteúdo, pesquisa, permissões e fluxos de trabalho do Liferay, o que abre um novo leque de possibilidades:

• Atualização de informações sobre produtos
• Gerenciamento de tarefas definidas para pedidos
• Avançar ou acionar fluxos de trabalho de comércio
• Segmentar clientes automaticamente
• Oferecer experiências de chat conversacionais para perguntas sobre produtos, vendas ou serviços
• Recuperação de informações de sistemas de comércio, documentação de produtos e outras fontes aprovadas

Incorpore a IA à sua estratégia de comércio

O comércio com IA pode aprimorar as experiências dos clientes, as decisões comerciais e os processos internos, mas somente quando tiver acesso a informações precisas e a sistemas que estejam realmente conectados. Comece com casos de uso definidos, metas mensuráveis, medidas de segurança reais, monitoramento contínuo e supervisão humana suficiente para identificar os erros do sistema.

O comércio com IA é, na verdade, apenas uma parte de uma mudança muito maior. A maioria das organizações está lidando com as mesmas questões de priorização, dados e governança nas áreas de marketing, atendimento, TI e finanças também. Para saber como passar da fase piloto para a produção sem que essas questões corporativas mais amplas o atrasem, explore a transformação da IA na empresa e como escalar a IA por toda a organização.

Perguntas frequentes sobre o comércio com IA

Qual é a diferença entre comércio com IA e comércio eletrônico?

O comércio eletrônico consiste simplesmente em comprar e vender por meio de canais digitais, ou seja, a própria loja online. O comércio com IA vai além disso, utilizando inteligência artificial para aprimorar ou automatizar partes dessas experiências e das operações por trás delas, desde a pesquisa e as recomendações até o conteúdo e o processamento de pedidos.

Qual é a diferença entre comércio com IA e comércio conversacional?

O comércio conversacional consiste em compras e atendimento ao cliente realizados por meio de chat, mensagens, voz ou outras interfaces conversacionais. Trata-se de uma aplicação dentro da categoria muito mais ampla do comércio com IA, e não um sinônimo dela. Grande parte do comércio com IA ocorre totalmente fora de uma janela de chat, em resultados de busca, páginas de produtos e ferramentas de planejamento administrativo.

O que é comércio agentico?

O comércio agênico utiliza agentes de IA para planejar e concluir tarefas comerciais de várias etapas por meio de sistemas e ferramentas conectados, comparando produtos, fazendo pedidos ou atualizando informações sem que alguém precise percorrer manualmente cada etapa. Essas ações devem permanecer dentro de permissões definidas, limites de transação, regras e requisitos de aprovação. Agênico não significa sem supervisão.

O comércio com IA substitui os funcionários humanos?

Na verdade, não. A IA é apenas uma ferramenta, mais adequada para tarefas definidas, repetitivas, que envolvem grande volume de dados ou de assistência do que para decisões que exigem julgamento. Os funcionários ainda precisam definir metas, analisar decisões delicadas, gerenciar exceções, avaliar o desempenho e manter a governança em vigor — as partes do trabalho que não se reduzem facilmente a um conjunto de regras.