O avanço do comércio com IA começa a mudar a forma como produtos de alimentos e bebidas são descobertos no ambiente digital.
Com consumidores utilizando inteligência artificial para buscar produtos e até realizar compras automaticamente, marcas de bens de consumo precisam reorganizar dados e sistemas para garantir que seus itens continuem visíveis.
Um relatório da FMI – The Food Industry Association indica que mais de um quarto dos consumidores já utiliza inteligência artificial regularmente. Ao mesmo tempo, grandes plataformas digitais e varejistas aceleram o desenvolvimento de assistentes de compra baseados em IA, ampliando o papel desses sistemas na jornada de consumo.
Nesse cenário, surgem os chamados agentes de IA, capazes de executar tarefas em nome do usuário, como pesquisar produtos, comparar opções e finalizar pedidos. Esse movimento inaugura uma etapa em que produtos precisam ser encontrados não apenas por pessoas, mas também por sistemas automatizados que tomam decisões de compra.
Dados estruturados se tornam decisivos
Para se adaptar a essa nova dinâmica, empresas de alimentos e bebidas precisam reorganizar a forma como estruturam suas informações de produto. Um guia da IBM aponta que o primeiro passo é padronizar dados para que sejam compreensíveis tanto para humanos quanto para máquinas.
Além disso, integrar APIs abertas passa a ser fundamental para permitir que agentes automatizados interajam com sistemas comerciais. Outro ponto destacado é a necessidade de estabelecer limites claros sobre como a IA pode interagir com consumidores, preservando confiança e conformidade regulatória.
A mudança também impacta diretamente a lógica tradicional de otimização para buscas online. Em vez de focar apenas em estratégias voltadas ao usuário humano, empresas começam a estruturar conteúdos e metadados para que modelos de linguagem e agentes de IA interpretem as informações de forma eficiente.
Esse movimento vem sendo descrito como generative engine optimization (GEO), abordagem voltada a tornar dados de produto facilmente interpretáveis por sistemas de inteligência artificial.
Estratégia digital precisa mudar
Segundo análise da McKinsey & Co., empresas de bens de consumo precisarão repensar estratégias de comércio eletrônico e até modelos de receita para acompanhar a evolução da IA.
O relatório destaca que investir cedo em infraestrutura digital voltada a agentes pode gerar vantagem competitiva. Entre as prioridades está a criação de arquiteturas de API intuitivas, capazes de facilitar interações entre sistemas automatizados e plataformas comerciais.
Com agentes influenciando cada vez mais decisões de compra, empresas precisam garantir que seus produtos sejam facilmente encontrados por esses sistemas. Nesse contexto, o chamado “agent experience” tende a ganhar importância semelhante à experiência do consumidor.
Navegação automatizada amplia o alcance da IA
Outro movimento relevante é o lançamento de navegadores e ferramentas digitais integradas à inteligência artificial. Plataformas como ChatGPT e Perplexity passaram a desenvolver recursos capazes de executar tarefas repetitivas na web, incluindo preencher formulários e realizar pedidos.
Essas ferramentas utilizam as mesmas interfaces que os consumidores usam diariamente, ampliando a capacidade da IA de interagir com plataformas de comércio eletrônico.
A nova “prateleira invisível”
Um conceito que ganha força nesse cenário é o da “prateleira invisível”, termo usado para descrever como produtos passam a ser selecionados por agentes digitais antes mesmo de aparecerem ao consumidor.
Para competir nesse ambiente, empresas precisam tratar dados de produto como parte central da estratégia comercial. Informações sobre atributos valorizados pelos consumidores, como características do produto ou do processo produtivo, devem estar estruturadas e devidamente identificadas.
Sem esse tipo de organização, agentes de IA podem simplesmente não identificar determinados itens durante a busca.
Novos modelos de interação
O avanço da IA no varejo também abre espaço para diferentes formas de interação entre sistemas. Um modelo envolve o agente do consumidor negociando diretamente com o agente do varejista, buscando produtos compatíveis com preferências do usuário.
Outro formato prevê interação entre agentes de diferentes comerciantes. Nesse caso, se um item estiver indisponível em um catálogo, o sistema do varejista pode procurar automaticamente o produto em outros fornecedores e concluir a compra.
Esse tipo de colaboração entre agentes tende a ampliar oportunidades de venda e reduzir perdas por falta de estoque.
Para a indústria de alimentos e bebidas, o recado é claro. Na era do comércio com IA, a forma como os dados de produto são estruturados pode determinar se uma marca será encontrada ou simplesmente ignorada pelos sistemas que passam a mediar as compras.
*Escrito para o eDairyNews, com informações de Dairy Reporter
