Hoje, toda transação começa com uma pessoa navegando, comparando e clicando em comprar. Esse modelo está mudando mais rápido do que a maioria das equipes de pagamento imagina.
Segundo a McKinsey, o comércio por agentes pode redirecionar de US$ 3 a US$ 5 trilhões em gastos globais no varejo até 2030, sendo que apenas o mercado de varejo B2C dos EUA representa até US$ 1 trilhão em receita orquestrada. Essa não é uma projeção distante. A Visa prevê que milhões de consumidores usarão agentes de IA para concluir compras até a temporada de festas de 2026. A oportunidade já está se formando. Os comerciantes que construírem a infraestrutura certa agora irão capturá-la. Aqueles que esperarem, não.
Agentes de IA que descobrem, comparam e compram em nome dos consumidores estão deixando a fase de testes para realizar transações reais. Para os comerciantes, isso levanta uma questão imediata: sua infraestrutura de pagamento está pronta para um cliente que não é humano?
O comércio por agentes altera completamente o modelo de iniciação de transações. Agentes inteligentes tomam decisões de compra dentro de parâmetros e limites de confiança predefinidos, acionando pagamentos sem a presença de um humano no checkout.
Isso já está acontecendo. De acordo com uma pesquisa da Visa realizada com a Morning Consult em outubro de 2025, 47% dos compradores nos EUA já utilizam ferramentas de IA para pelo menos uma tarefa de compra. A Adobe registrou um aumento de 4.700% ano a ano no tráfego gerado por IA para sites de varejo até meados de 2025. A OpenAI e a Stripe coautoraram o Agentic Commerce Protocol, que permite aos usuários concluir compras dentro do ChatGPT sem sair do chat. O Google lançou seu Agent Payment Protocol em setembro de 2025, com o apoio da Mastercard, PayPal, American Express, Adobe e Alibaba. Os trilhos estão sendo construídos agora mesmo.
Quando um agente de IA inicia uma transação, os sinais comportamentais nos quais os sistemas de fraude se baseiam desaparecem. Não há comportamento de navegação, histórico de sessão ou biometria. A transação chega sem os sinais contextuais que os modelos de risco atuais usam para distinguir compras legítimas de fraudes.
Mas aqui está o problema mais profundo: a maioria dos comerciantes não consegue tomar decisões inteligentes em transações iniciadas por humanos hoje. Segundo a PYMNTS Intelligence, 47% dos comerciantes estimam que até 5% dos pedidos legítimos são recusados erroneamente como fraudulentos, gerando uma perda estimada de US$ 50 bilhões em receita anual. Recusas falsas custam aos comerciantes dos EUA aproximadamente US$ 118 bilhões anualmente em pedidos legítimos bloqueados indevidamente, de acordo com a ClearSale. Se regras estáticas não conseguem lidar com transações humanas de forma confiável, elas não sobreviverão às iniciadas por agentes em escala.
Comerciantes com dados fragmentados, dependência de um único provedor e roteamento baseado em regras enfrentarão perdas crescentes à medida que o volume de transações iniciadas por agentes aumentar.
O comércio por agentes rompe com uma premissa fundamental da infraestrutura de pagamento atual: a de que a identidade, a intenção e a autorização são explícitas e observáveis porque um humano está presente. Quando um agente de IA é a parte iniciadora, a estrutura de pagamento precisa verificar não apenas o titular do cartão, mas o agente que atua em seu nome.
Isso exige três coisas que sua estrutura de pagamento deve ser capaz de fazer.
Identificar o que está iniciando a transação. Sistemas de fraude construídos em torno de sinais comportamentais humanos precisam evoluir para lidar com o tráfego iniciado por máquinas. A Visa e seus parceiros introduziram o Trusted Agent Protocol em outubro de 2025 justamente para ajudar os comerciantes a distinguir entre bots maliciosos e agentes de IA legítimos que atuam em nome dos consumidores.
Avaliar o risco em tempo real com contexto comportamental incompleto. Sem histórico de sessão ou biometria, os modelos de risco precisam se basear em dados de nível de transação: tipo de cartão, valor, categoria do comerciante, comportamento do emissor e desempenho histórico. Isso requer uma camada de dados unificada entre todos os provedores de pagamento, e não dados isolados de processadores individuais.
Roteamento inteligente baseado em contexto. Uma transação iniciada por agente a partir de um novo dispositivo em um local desconhecido pode parecer diferente de uma transação humana para o mesmo emissor. O roteamento inteligente que considera essas variáveis e tenta automaticamente o processamento por meio de provedores alternativos é essencial para manter as taxas de aprovação à medida que os perfis de transação evoluem.
Por que a orquestração é o ponto de partida para o comércio por agentes
Os requisitos de infraestrutura para o comércio por agentes não são fundamentalmente diferentes do que os comerciantes de alto desempenho já precisam hoje. A diferença é que a margem de erro diminui significativamente quando o cliente é um agente operando em velocidade e escala, sem nenhum humano disponível para tentar novamente ou trocar os métodos de pagamento caso algo falhe.
De acordo com um relatório da PYMNTS Intelligence encomendado pela Visa Acceptance Solutions, o custo de integração destaca-se como o principal desafio para os comerciantes, citado por mais da metade dos adquirentes como o maior obstáculo para a implementação. Comerciantes que ainda gerenciam dados fragmentados entre PSPs e regras de roteamento estáticas enfrentarão o maior atrito à medida que o volume iniciado por agentes crescer.
A orquestração de pagamentos resolve isso diretamente. Uma camada de integração única que conecta múltiplos provedores, roteia transações dinamicamente com base em parâmetros em tempo real e realiza novas tentativas automaticamente por meio de gateways de backup quando uma transação é recusada elimina a complexidade que torna o comércio via agentes operacionalmente difícil. Ela também fornece a camada de dados unificada de que os modelos de risco precisam para tomar decisões sem depender de sinais comportamentais que transações iniciadas por agentes simplesmente não possuem.
A orquestração cuida da camada de infraestrutura. Mas em um mundo de comércio via agentes, onde as transações chegam sem contexto comportamental, em alta velocidade e sem intervenção humana, a infraestrutura por si só não é suficiente. Você também precisa de um sistema capaz de compreender o que está acontecendo em todas essas transações e de se adaptar continuamente com base no que aprende.
É aqui que a inteligência se torna o diferencial.
A DEUNA conecta lojistas a mais de 400 provedores globais de pagamento e antifraude por meio de uma única integração, com lógica de orquestração que se adapta dinamicamente ao contexto da transação, seja ela proveniente de um humano ou de um agente de IA. A Athia, motor de inteligência de pagamentos da DEUNA, complementa isso ao processar dados de checkout, pagamentos e ferramentas antifraude para identificar bloqueios de aprovação, detectar perdas de receita e otimizar o roteamento em tempo real. Em um ambiente onde os padrões de transação mudam rapidamente e não há humanos envolvidos, um sistema que aprende e se adapta continuamente não é apenas uma vantagem competitiva. É um requisito.
Essa mudança pode ocorrer mais rapidamente do que as revoluções comerciais anteriores. Os protocolos que permitem transações iniciadas por agentes estão sendo criados agora, e os lojistas que estabelecerem a infraestrutura correta antes que ela se torne padrão terão uma vantagem significativa. Aqueles que esperarem descobrirão que tanto os agentes de IA quanto os compradores por trás deles direcionarão suas compras para outro lugar.
A estrutura de pagamentos que você construir em 2026 determinará se você está posicionado para capturar esse crescimento ou vê-lo ir para um concorrente. Pronto para ver como a DEUNA ajuda os lojistas a se prepararem?
