Esta semana, um tribunal federal nos Estados Unidos concedeu uma liminar à Amazon, proibindo que agentes automatizados da Perplexity realizem compras dentro da plataforma. A disputa começou alguns meses antes, quando a Amazon acusou a startup de IA de permitir que seus agentes — integrados ao navegador Comet — navegassem pela loja, comprassem produtos e concluíssem transações em nome do usuário, sem que este precisasse interagir diretamente com a interface do marketplace. O tribunal considerou plausível o argumento da Amazon de que havia acesso automatizado não autorizado e determinou a suspensão temporária da prática enquanto o processo segue em andamento. Vale entender os reais motivos da disputa.
Durante mais de duas décadas, a jornada de compra online se estruturou em torno de uma arquitetura relativamente estável. O consumidor descobria produtos em mecanismos de busca, marketplaces, sites ou redes sociais; navegando por páginas de produto; comprando reviews; e finalmente executando a transação. Essa sequência consolidou um modelo econômico altamente rentável, no qual plataformas passaram a capturar valor justamente nas etapas intermediárias da decisão — a descoberta, a comparação e a recomendação.
A ascensão da inteligência artificial generativa começa a alterar essa arquitetura. Pesquisas recentes indicam que 59% dos consumidores já utilizam ferramentas de IA generativa em alguma etapa da jornada de compra, enquanto 39% afirmam ter usado essas ferramentas especificamente para atividades relacionadas a compras online, como pesquisa de produtos, comparação de preços ou análise de avaliações. Em paralelo, 47% dos consumidores dizem já ter recorrido a ferramentas de IA para ajudar a tomar decisões de compra, e 37% afirmam que em determinadas situações iniciam sua busca diretamente em assistentes de IA, e não em mecanismos tradicionais de busca.
Entre os consumidores que utilizam IA no processo de compra, 57% recorrem a essas ferramentas para encontrar melhores preços, 54% para comparar produtos, e 48% para resumir avaliações de consumidores — tarefas que tradicionalmente exigiam navegar por múltiplas páginas, ler longos volumes de informação e realizar comparações manuais.
Essa mudança de comportamento começa a produzir efeitos mensuráveis no tráfego digital. Dados da Adobe Analytics mostram que o tráfego de referência proveniente de ferramentas de IA generativa para sites de varejo cresceu mais de 10 vezes entre meados de 2024 e início de 2025, enquanto análises mais recentes indicam que o crescimento anual desse tráfego já ultrapassa 600% em alguns segmentos de e-commerce.
Esse é o fenômeno do agentic commerce — o comércio mediado por agentes de inteligência artificial capazes de executar tarefas complexas em nome do usuário.
A diferença fundamental entre um assistente tradicional e um agente reside justamente na capacidade de ação. Um assistente responde perguntas, organiza informações ou oferece recomendações. Um agente, por sua vez, executa tarefas completas: compara produtos, seleciona opções, preenche formulários e conclui transações. Na prática, ele funciona como um intermediário cognitivo entre o consumidor e o ambiente digital.
O agente desenvolvido pela Perplexity é capaz de navegar automaticamente por sites de comércio eletrônico, comparar alternativas, adicionar itens ao carrinho e concluir a compra utilizando as credenciais do próprio usuário. Tirar o elemento humano desse processo é um problema para o modelo da Amazon, pois anúncios patrocinados deixam de ser exibidos, recomendações internas deixam de influenciar a decisão e estratégias de cross-sell e up-sell perdem relevância. O processo de descoberta e comparação — que constitui a base econômica do marketplace — passa a ocorrer fora da interface da plataforma.
Se agentes de IA passam a tomar decisões fora dessa interface — analisando produtos, comparando preços e selecionando opções de forma automatizada — parte significativa do sistema de monetização do e-commerce corre o risco de se tornar irrelevante.
O conflito entre Amazon e Perplexity, portanto, revela uma disputa sobre quem controlará a camada de decisão da economia digital. Historicamente, a internet sempre teve interfaces dominantes. No início, eram os portais. Depois vieram os mecanismos de busca. Em seguida, as redes sociais passaram a desempenhar papel central na descoberta de produtos e conteúdos. Cada uma dessas interfaces reorganizou a economia digital ao redefinir quem controlava o acesso à informação e à atenção.
A inteligência artificial introduz a possibilidade de uma nova camada intermediária: a interface conversacional de decisão. Se essa camada se consolidar, e tudo indica que isso ocorrerá, a jornada de compra muda de forma estrutural. Em vez de navegar por múltiplas páginas, comparar manualmente avaliações e analisar rankings de marketplace, o usuário simplesmente delega a tarefa a um agente.
Aproveito para destacar como o caso Amazon versus Perplexity também mostra que a tecnológica: a tecnologia, por si só, não determina o futuro.
É comum imaginar a inovação como uma força inevitável, capaz de impor transformações independentemente das estruturas sociais existentes. A história da tecnologia mostra, entretanto, que não é assim. Inovações tecnicamente possíveis só se consolidam quando atravessam três camadas simultâneas de validação: social, cultural e institucional.
Uma tecnologia precisa ser socialmente desejada, culturalmente adotada e juridicamente permitida. O agente da Perplexity é tecnicamente viável. Ele executa tarefas que, em princípio, qualquer usuário poderia realizar manualmente. No entanto, sua adoção em larga escala depende da aceitação dos consumidores, da tolerância das plataformas e das interpretações jurídicas que definirão os limites dessa nova forma de interação digital.
Deixo abaixo uma entrevista do CEO da Perplexity comentando o caso: http://youtube.com/watch?v=CmpDemOhDbc&t=2s