Segundo o relatório The State of AI, da McKinsey, em 2025, mais de 70% das empresas já usam algum tipo de IA em seus processos — e a tendência é de crescimento acelerado.

Mas um novo conceito começa a se destacar: os agentes de IA. Diferente dos chatbots tradicionais, esses sistemas não apenas respondem — eles agem. 

São capazes de compreender o contexto, planejar ações e interagir com clientes de forma autônoma, como verdadeiros assistentes.

Para o lojista, isso representa uma virada de chave: mais proximidade com o consumidor, menos tarefas repetitivas e uma experiência que combina tecnologia e empatia. Continue lendo e entenda como se adaptar a essa tendência!

A nova fase do e-commerce é guiada por IA

A inteligência artificial já é parte da rotina de quem vende online. No e-commerce, ela está por trás das mensagens que lembram o cliente de concluir a compra, dos atendimentos automáticos que respondem em segundos e das recomendações que parecem ler o pensamento.

No entanto, cada uma dessas interações existem diferentes tipos de agentes de IA — sistemas que percebem o ambiente, interpretam informações e agem de forma autônoma para atingir um objetivo.

Entender como eles funcionam ajuda o lojista a aproveitar o melhor da tecnologia sem perder o toque humano.

De acordo com Stuart Russell e Peter Norvig, autores do clássico Artificial Intelligence: A Modern Approach, todos os sistemas inteligentes podem ser classificados em cinco tipos fundamentais de agentes.

Cada um deles representa um estágio diferente de inteligência — dos mais simples, baseados em regras, aos que são capazes de compreender contexto e tomar decisões em tempo real.

Essas categorias, quando aplicadas ao e-commerce, explicam desde as automações básicas, como lembretes e mensagens de confirmação, até os agentes inteligentes, que interpretam a conversa e ajustam a resposta de forma natural. Confira as principais diferenças:

No SAK, aplicativo da Empreender, esses dois mundos se encontram: o lojista combina atendentes humano e automações tradicionais com agentes de IA — tudo dentro do WhatsApp.

Os cinco tipos de agentes de IA e suas aplicações no e-commerce

Um agente de IA é, essencialmente, um sistema que observa o ambiente, processa informações e age com base no que percebe.

No e-commerce, isso pode significar desde enviar uma mensagem automática até compreender o que o cliente quer dizer e oferecer ajuda na hora certa.

Com base na classificação de Russell e Norvig, existem cinco tipos principais de agentes. A seguir, veja o que caracteriza cada um e como eles aparecem na prática de quem vende online.

1. Agentes de reflexo simples: automações que mantêm o fluxo em movimento

Os agentes de reflexo simples são o ponto de partida da inteligência artificial. Eles funcionam com base em regras diretas do tipo “se acontecer isso, faça aquilo”.

Não aprendem nem analisam contexto — apenas executam instruções repetitivas com consistência. No e-commerce, estão por trás de automações como lembretes de pagamento, confirmações de pedido, mensagens de entrega e notificações de promoção.

No SAK, essas automações são configuradas pelo lojista de forma simples, como por exemplo: “Seu pagamento vence amanhã. Clique aqui para concluir sua compra.”

Essas ações parecem básicas, mas são fundamentais para manter o cliente informado e garantir que a jornada de compra siga sem interrupções.

2. Agentes baseados em modelos: inteligência que entende o contexto

Enquanto os agentes de reflexo apenas reagem, os baseados em modelos compreendem melhor o ambiente em que atuam.

Eles conseguem usar informações adicionais — como o histórico da conversa, o tipo de produto e as políticas da loja — para dar respostas mais adequadas à situação. No SAK, esse comportamento aparece nos agentes de IA integrados ao ChatGPT.

Esses agentes utilizam as fontes que o lojista fornece, como o FAQ e o catálogo de produtos, para criar respostas contextualizadas.

Assim, quando o cliente pergunta “Qual o prazo de entrega para São Paulo?”, a resposta vem com base nas regras reais da loja — e não em um texto genérico.

Essa capacidade é chamada de adaptação contextual via IA generativa. Na prática, significa que a IA analisa o que foi dito na conversa e consulta as informações oficiais para formular uma resposta coerente e personalizada.

Portanto, é como se um atendente humano lesse o histórico da conversa e o manual da empresa antes de responder. O resultado é um diálogo mais natural, sem abrir mão do controle do que é comunicado.

3. Agentes baseados em objetivos: IA que trabalha com propósito

Os agentes baseados em objetivos agem com um fim específico — recuperar vendas, aumentar conversões ou melhorar a experiência do cliente. Eles não apenas respondem: agem de forma planejada para alcançar uma meta.  No SAK, esse tipo de agente está presente nas mensagens automáticas de recuperação de carrinho.

Quando o cliente abandona a compra, o agente envia uma mensagem personalizada no WhatsApp: “Percebi que você deixou alguns itens no carrinho. Quer ajuda com o frete ou forma de pagamento?”

O foco é simples: ajudar o cliente a concluir a compra no momento certo, sem parecer insistente. Para isso, o agente usa o contexto do carrinho e o histórico recente de interação — o suficiente para tornar a abordagem eficaz.

4. Agentes baseados em utilidade: decisões guiadas por resultado

Enquanto os agentes baseados em objetivos focam na meta, os baseados em utilidade buscam o melhor caminho para atingi-la.

Eles comparam alternativas e escolhem a que traz o maior benefício, como maior engajamento ou taxa de conversão.

No SAK, o lojista pode aplicar essa lógica em campanhas de WhatsApp. O sistema permite testar variações de mensagens — por exemplo, duas formas de oferecer um cupom — e continuar com a que gera mais respostas.

Assim, cada interação se torna uma fonte de aprendizado e melhora contínua da comunicação.

5. Agentes de aprendizagem: sistemas que evoluem com cada conversa

Os agentes de aprendizagem representam o estágio mais avançado: eles melhoram o desempenho com o tempo, observando padrões e ajustando suas respostas conforme o comportamento dos usuários.

No e-commerce, são usados em recomendações personalizadas, programas de fidelidade e atendimento preditivo, ajudando as marcas a oferecer experiências mais humanas em escala.

No SAK, os agentes de IA não aprendem sozinhos fora da plataforma, mas ajustam o tom e o conteúdo durante o diálogo, com base no histórico da conversa e nas fontes da loja.

Se o cliente costuma interagir de forma descontraída, o agente acompanha esse estilo — gerando uma conversa mais próxima, sem que o sistema precise “memorizar” nada fora daquele atendimento.

Da teoria à prática: como os tipos de agentes de IA atuam

Na prática, os tipos de agentes trabalham juntos. Enquanto as automações cuidam das tarefas previsíveis, os agentes de IA dão personalidade às interações e ajudam o cliente a seguir em frente sem frustração.

Essa combinação forma o que chamamos de inteligência aplicada ao e-commerce — uma união entre eficiência tecnológica e empatia humana. Entre os usos mais comuns, três se destacam por gerar resultados rápidos e visíveis:

1. Atendimento automatizado e humano ao mesmo tempo

Esses agentes respondem às dúvidas do cliente e encaminham para um atendente humano quando necessário. No SAK, isso acontece diretamente no WhatsApp: a IA responde perguntas simples — prazos, status de entrega, trocas — e a equipe cuida dos casos específicos.

A loja pode ter vários atendentes no mesmo número, acompanhar avaliações de atendimento e manter histórico de conversas e anotações internas. Assim, o cliente recebe respostas rápidas sem abrir mão da atenção personalizada.

2. Recomendações personalizadas que impulsionam vendas

Esses agentes observam o comportamento do consumidor e sugerem produtos relevantes. No SAK, eles podem enviar mensagens personalizadas como: “Você comprou uma cafeteira recentemente. Quer ver filtros e acessórios compatíveis?”

É o mesmo princípio de um vendedor atento: indicar algo que realmente faz sentido para o cliente. O resultado é uma experiência de compra mais natural, com aumento no ticket médio e na percepção de valor.

3. Recuperação de carrinhos abandonados

Conforme a Baymard, em 2025, cerca de 70,22% dos carrinhos virtuais são deixados para trás antes da finalização. Com os agentes de IA, o lojista consegue agir a tempo e de forma gentil.

Por exemplo, no SAK, esse fluxo é automático: “Percebi que você deixou alguns itens no carrinho. Quer ajuda para concluir o pedido?”

Mensagens enviadas dentro de uma hora após o abandono costumam ter as maiores taxas de conversão. O agente faz o primeiro contato e o cliente sente que está sendo lembrado — não cobrado.

Como o SAK une automação e inteligência artificial?

O SAK é uma ferramenta de automação e IA dentro do WhatsApp. Ele permite ao lojista cuidar de todas as etapas da comunicação — do lembrete de pagamento ao pós-venda — combinando processos automáticos e atendimento inteligente em um só lugar. Confira mais detalhes:

As automações cuidam do que é previsível: enviar confirmações, lembretes, mensagens de aniversário e campanhas.

Já os agentes de IA generativa entram quando é preciso interpretar o contexto da conversa e responder de forma personalizada, com base nas informações que o lojista fornece (FAQ, políticas, catálogo de produtos). Essa estrutura funciona em duas camadas:

• A parte processual, feita pelo SAK — que organiza histórico, tags, anotações, avaliações e sincroniza dados;
• A parte contextual, feita pela IA — que entende o que o cliente diz e responde de forma adequada, sem sair das regras definidas.

Assim, o lojista tem o melhor dos dois mundos: controle total sobre o processo e flexibilidade na interação.

Vale ressaltar que a IA não cria regras novas nem altera fluxos sozinha; ela atua como um atendente virtual que conhece as informações da loja e responde no tom certo.

IA que entende, responde e fortalece o relacionamento

Os cinco tipos de agentes de IA descritos por Russell e Norvig ajudam a entender o que acontece por trás das conversas que vemos nas lojas virtuais.

Eles mostram como a tecnologia evoluiu de simples automações para sistemas que compreendem o cliente e agem com propósito.

O SAK traduz tudo isso em prática, combinando automação, inteligência e personalização.

Ele permite que o lojista automatize o essencial, use a IA para humanizar o atendimento e mantenha o controle sobre toda a operação.

No fim, o papel da IA não é substituir o contato humano, mas tornar cada conversa mais eficiente, empática e relevante.

E é assim — unindo tecnologia e propósito — que o e-commerce do futuro está sendo construído hoje. Aproveite e faça um teste gratuito do SAK!