*Alexandre Bonati
Durante anos, o e-commerce evoluiu com base em uma lógica bem estabelecida: construir uma loja digital eficiente, atrair tráfego por campanhas de mídia, otimizar a experiência do usuário e acompanhar os indicadores de conversão. As prioridades eram claras — SEO bem-feito, bom desempenho mobile, checkout ágil e remarketing inteligente. Mas essa lógica está se desfazendo, silenciosamente, à medida que a inteligência artificial muda como compramos, nos relacionamos com marcas e tomamos decisões de consumo.

Nos Estados Unidos, já é possível realizar uma compra completa dentro do ChatGPT, graças à integração com plataformas como o Shopify. O consumidor descreve o que precisa — por exemplo, um xampu ideal para cabelos oleosos — e recebe como resposta não apenas uma lista de produtos, mas uma análise comparativa detalhada, com links diretos para o checkout. Sem abrir uma nova aba, sem visitar um site. Isso representa uma mudança profunda na jornada de compra. A navegação tradicional por categorias, o clique em banners e o carrinho de compras perdem protagonismo quando uma IA pode entender suas preferências e entregar, em segundos, o resultado mais relevante.

Esse fenômeno muda como as marcas disputam atenção no ambiente digital. Se antes a batalha era por posições nos buscadores, agora SEO se juntou ao GEO — o Generative Engine Optimization. Não basta mais otimizar para o Google — é preciso garantir relevância em um sistema que interpreta intenções, contexto e autoridade para gerar respostas conversacionais. A pergunta “como ranquear bem?” se une a “como ser citado de forma relevante por um modelo de IA?”.

As implicações disso vão além da visibilidade. Ferramentas como o Lovable, por exemplo, já permitem que usuários desenvolvam aplicações completas com auxílio de inteligência artificial, em um tempo significativamente menor do que seria possível pelos meios tradicionais. Em poucos minutos, é viável criar soluções funcionais para tarefas específicas, como um sistema de organização de tarefas nos moldes do Trello. Esse movimento aponta para um cenário onde a customização e a autonomia tecnológica ganham força — o que naturalmente convida empresas que oferecem plataformas padronizadas a repensarem o valor que entregam e como podem se diferenciar.

Ainda que o avanço da IA seja rápido e impactante, é importante reconhecer que nem toda a população está na mesma página. Uma parte significativa dos consumidores ainda desconhece o funcionamento das ferramentas de inteligência artificial — ou simplesmente não as utiliza no dia a dia. Essa diferença de maturidade digital exige que as marcas operem em dois ambientes simultaneamente: mantendo seus canais tradicionais relevantes, ao mesmo tempo, em que exploram, com responsabilidade e estratégia, as novas possibilidades trazidas pela tecnologia. A transição será gradual, mas inevitável.

O que observar ao integrar IA ao e-commerce:

• Segurança de dados e LGPD: Ao usar modelos de linguagem, é fundamental considerar o que está sendo compartilhado. Informações sensíveis inseridas em prompts podem ser armazenadas ou utilizadas nos treinos de IA.
• Testar antes de escalar: Não confie cegamente nas respostas da IA, principalmente se estiver lidando com branding ou atendimento ao cliente. Testes e validações são fundamentais.
• Evite substituir tudo por IA: A experiência humana continua importante. Não descarte o contato humano onde ele agrega valor — principalmente no relacionamento com o cliente.
• Comece com aplicações simples: Atendimento ao cliente, busca personalizada e recomendações são áreas com ótimo retorno e riscos mais baixos.
• Avalie o perfil do seu público: Se seus consumidores ainda não usam IA no dia a dia, evolua seu e-commerce sem abandonar as etapas mais tradicionais da jornada de compra.

Diante disso, as marcas precisam se perguntar: estamos preparadas para continuar sendo relevantes em um ambiente onde a descoberta de produtos, a comparação e até o checkout acontecem fora da nossa loja? A resposta pode determinar não apenas o desempenho de curto prazo, mas a própria viabilidade do negócio nos próximos anos. Adotar IA não é apenas uma questão de eficiência. É uma questão de atenção estratégica ao futuro do consumo — e à permanência da própria marca.
*Alexandre Bonati – Diretor de e-commerce da Cadastra.

*Samira Cardoso

Vejo frequentemente profissionais se perguntando qual ferramenta de dados a empresa deveria adotar, mas, ao meu ver, essa é a pergunta errada. Depois de mais de uma década acompanhando a evolução digital de dezenas de negócios, aprendi que o problema raramente é tecnológico, mas, muito comumente, cultural. Isso porque ser data driven deveria estar ligado a como a organização toma decisões, algo que ainda escapa à maioria das lideranças de marketing.

Os números de mercado confirmam o que se vê na prática. Segundo dados da Gartner, menos da metade das ferramentas de martech adquiridas pelas empresas são efetivamente utilizadas, e análises de marketing influenciam apenas 53% das decisões, com a principal barreira citada sendo dados inconsistentes entre sistemas. Ou seja, as companhias compram a ferramenta, mas não constroem contexto para usá-la de verdade.

Já um levantamento da MarTech.org aponta que 65,7% dos profissionais de marketing consideram a integração de dados o maior desafio de suas stacks tecnológicas, sendo que cerca de 44% das ferramentas de martech são subutilizadas. Acredito que isso ocorre não por elas serem ruins, mas porque foram implementadas sem uma estratégia clara de governança e sem alinhamento entre as áreas que precisam alimentá-las e interpretá-las em conjunto.

Nesse sentido, trago comigo há algum tempo uma provocação que segue relevante: em um cenário onde dados são abundantes, mas decisões conscientes são escassas, vai se diferenciar quem tem mais método, e não informação. Portanto, o que gera valor é a capacidade de combinar métricas com contexto humano, filtrando o que realmente importa para o negócio naquele momento.

A cultura data driven começa quando a companhia define qual pergunta quer responder antes de olhar para o dashboard, e não o contrário. Os indicadores precisam ser escolhidos em função de uma estratégia clara, e nunca acumulados por reflexo. Dessa forma, a virada acontece quando o marketing entende isso e deixa de usar dados para justificar o passado e passa a usá-los para orientar o futuro. Porém, infelizmente muitas organizações ainda analisam os números apenas depois que os resultados aconteceram e as decisões mais relevantes já foram tomadas.

Na prática, construir uma cultura data driven exige três movimentos simultâneos: definir um conjunto de métricas causais que conectem marketing ao resultado econômico real, criar governança compartilhada entre marketing, vendas e finanças, e investir na capacidade humana de interpretar dados com senso crítico. É claro que a tecnologia e seus avanços sustentam esse processo, mas jamais o substituem. Portanto, está cada vez mais claro que o CMO dos próximos anos precisa ser um estrategista que sabe transformar dado em decisão com propósito.

Dessa forma, o maior equívoco que vejo nas empresas é tratar a jornada data driven como um projeto de implementação de plataforma. Ela é, antes de tudo, um projeto de transformação de como as pessoas pensam e decidem. E bato na tecla de que transformação cultural não tem atalho – tem método, liderança e consistência. Vale concluir que compreender verdadeiramente essa realidade e colocar em prática essa mudança é aceitar que o problema nunca foi falta de dado, pois foi, e continua sendo, excesso de decisão sem critério.

*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up, agência de marketing, publicidade e comunicação