Imagine uma compra comum. Uma pessoa descobre um produto em uma rede social. Pesquisa avaliações no Google. Pergunta a um assistente de inteligência artificial quais opções fazem sentido para o seu caso. Abre o site de uma marca, confirma o prazo pelo WhatsApp e conclui a compra.
No relatório da empresa, talvez apareça apenas o último clique.
Mas a decisão aconteceu antes. Ela foi sendo formada por respostas,
comparações, recomendações, dúvidas resolvidas e informações encontradas
em lugares diferentes.
É nesse intervalo que a inteligência artificial começa a ganhar espaço.
Ela já participa de algumas jornadas de compra, principalmente na
pesquisa e na comparação. Ainda não há evidência para afirmar que
substituiu a busca ou que passou a concluir compras de forma ampla e
autônoma.
Essa diferença importa. Se uma empresa confundir um sinal crescente com
uma transformação concluída, investirá cedo demais, medirá mal e poderá
chamar curiosidade de resultado. Se ignorar o sinal, corre o risco de
descobrir tarde que seus produtos já estão sendo interpretados por
sistemas que não compreendem bem suas informações.
Este estudo organiza o que já pode ser observado, o que foi declarado
por consumidores, o que continua sendo projeção e quais decisões cabem
agora.
A conclusão em uma página
A jornada de compra não desapareceu. Ela ganhou um novo intermediário.
A inteligência artificial já ajuda pessoas a descobrir opções, comparar
produtos e resolver dúvidas. No Brasil, 53% dos participantes de uma
pesquisa com 2.273 consumidores disseram ter usado IA durante sua compra
online mais recente. O mesmo estudo mostrou disposição para delegar
parte do trabalho, mas com limites quando dinheiro, credenciais e
autorização entram na cena. selo: declarado em pesquisa [1]
Nos Estados Unidos, o tráfego enviado por fontes de IA a sites de varejo
cresceu 393% no primeiro trimestre de 2026 em relação ao mesmo período
do ano anterior. Em março, essas visitas converteram 42% melhor
que as vindas de fontes não classificadas como IA pela Adobe. O dado
mostra crescimento e qualidade do tráfego dentro daquele recorte; não
mostra quanto ele representa de todo o varejo nem garante o mesmo
desempenho em outros países ou empresas. selo: medido por plataforma analítica, com recorte declarado [2]
Outra pesquisa ajuda a colocar o entusiasmo em perspectiva. Um working
paper analisou 973 sites de comércio eletrônico, mais de 50 mil
transações originadas por referências do ChatGPT e 164 milhões de
transações de canais tradicionais. A conversão e a receita por sessão
do tráfego orgânico de LLMs ficaram acima de paid social, porém abaixo
dos demais canais tradicionais estudados. Os autores descrevem esse
tráfego como emergente, de baixo volume e ainda concentrado em
necessidades informacionais específicas. selo: medido em estudo acadêmico descritivo ainda apresentado como working paper [3]
No atendimento, a fronteira humana aparece com nitidez: 48% dos
brasileiros pesquisados disseram já interagir conscientemente com
algoritmos e chatbots, enquanto 63% consideraram essencial poder
falar com uma pessoa quando a tecnologia não resolve o problema.
selo: declarado em pesquisa [4]
A leitura da Korun é direta: a empresa não precisa apostar que toda
compra será feita por IA. Precisa descobrir em quais etapas a IA já
interfere na decisão de seus clientes e construir uma forma própria de
medir o efeito.
Como ler os números deste estudo
Os dados aqui não têm todos a mesma natureza. Para evitar que
percentuais diferentes pareçam equivalentes, cada afirmação numérica
recebe um selo de leitura.
| Selo | O que significa | Como usar |
|---|---|---|
| Medido | Registro de comportamento, tráfego, transação ou operação dentro de um recorte definido | Sustenta uma leitura sobre o recorte observado; não autoriza generalização automática |
| Declarado | Resposta fornecida por participantes de pesquisa | Mostra percepção, intenção ou lembrança; não equivale a comportamento comprovado |
| Projeção | Estimativa sobre algo que ainda não aconteceu | Ajuda a preparar cenários; não deve ser apresentada como adoção realizada |
| Leitura Korun | Interpretação construída a partir dos sinais anteriores | Deve informar qual evidência a sustenta e o que faria a interpretação cair |
As fontes abrangem países, períodos, amostras e métodos diferentes.
Compará-las ajuda a enxergar a direção do movimento. Somá-las como se
fossem uma única pesquisa produziria uma precisão que os dados não
oferecem.
O mapa da mudança
Este estudo identifica quatro movimentos.
-
Da busca à resposta assistida: parte da dúvida é resolvida antes da visita ao site.
-
Da consulta à assistência na compra: a IA ajuda a organizar alternativas, mas a transação continua sendo uma etapa própria.
-
Da automação ao relacionamento: a tecnologia participa do atendimento, desde que preserve contexto e saída humana.
-
Da adoção à medição e à governança: usar uma ferramenta não prova que ela produziu resultado.
Cada movimento contém duas tendências. Em cada uma, separamos o sinal, o
que ele permite afirmar, o que ainda não prova e o primeiro gesto
possível.
Movimento 1 · Da busca à resposta assistida
A busca continua relevante. O que mudou é que parte da resposta pode
chegar antes do clique — dentro do Google, de um assistente de IA, de
uma rede social ou de outra interface.
Tendência 1 · A dúvida pode terminar antes da visita
O sinal
Nos Estados Unidos, 68,01% das buscas realizadas no Google terminaram
sem clique entre janeiro e abril de 2026, segundo uma análise da
SparkToro baseada no painel de clickstream da Similarweb. Em 2024, o
índice informado era de 60,45%. selo: medido em painel, com estimativas metodológicas declaradas [5]
O mesmo levantamento registrou que apenas 0,34% das buscas chegaram ao
AI Mode do Google naquele período. O contraste é decisivo: o
crescimento das buscas sem clique não pode ser atribuído integralmente à
IA. Mapas, respostas rápidas, novas pesquisas e outros elementos da
própria página também encerram ou prolongam a jornada sem enviar visita
à web aberta. selo: medido no mesmo painel [5]
O que isso permite afirmar
Visita ao site já não descreve sozinha a descoberta. Uma marca pode
influenciar a decisão mesmo quando a pessoa não entra em sua página.
O que isso ainda não prova
Busca sem clique não é sinônimo de resposta produzida por IA. Também não
demonstra que o site perdeu sua função: é do conteúdo público da marca e
de terceiros que muitos sistemas retiram informações.
O primeiro gesto
Liste as perguntas que antecedem uma compra e faça essas perguntas em
buscadores e assistentes. Registre se a marca aparece, que fontes são
citadas e quais respostas estão incompletas ou erradas.
Tendência 2 · A informação pública passou a participar da recomendação
O sinal
A Adobe avaliou a legibilidade de páginas de varejistas dos Estados
Unidos para modelos de linguagem. Na escala criada pela própria empresa,
as páginas iniciais alcançaram média de 75%, as páginas de
categoria, 74%, e as páginas de produto, 66%. Isso significa
que, segundo a ferramenta da Adobe, aproximadamente um quarto do
conteúdo das páginas iniciais e um terço do conteúdo das páginas de
produto não estavam legíveis para máquinas. selo: medido por ferramenta proprietária da Adobe; recorte de varejo dos Estados Unidos [2]
O que isso permite afirmar
Preço, disponibilidade, especificações, prazo, garantia, endereço e
política de troca precisam existir em texto claro, consistente e
atualizado. Isso ajuda pessoas e também reduz a chance de uma ferramenta
trabalhar com informação incompleta.
O que isso ainda não prova
Uma página legível não garante citação, recomendação ou venda.
Legibilidade é uma condição de acesso à informação, não um resultado
comercial.
O primeiro gesto
Escolha os dez produtos ou serviços mais importantes e confira se uma
pessoa — ou um sistema — encontra as informações essenciais sem
depender de imagens, arquivos fechados ou respostas contraditórias em
canais diferentes.
Movimento 2 · Da consulta à assistência na compra
A inteligência artificial já ajuda a reduzir trabalho: resume
alternativas, esclarece diferenças e sugere caminhos. Delegar a escolha
final e autorizar o pagamento continuam sendo decisões mais sensíveis.
Tendência 3 · A IA entra na comparação antes de entrar no pagamento
O sinal
No Global Digital Shopping Index Brazil Playbook, 53% dos 2.273
consumidores brasileiros pesquisados disseram ter usado IA durante sua
compra online mais recente. Setenta por cento declararam esperar
usar um agente de compras com IA nos dois anos seguintes. O primeiro
número descreve uso lembrado; o segundo descreve expectativa. selo: declarado e projeção de intenção [1]
Uma pesquisa da Nuvemshop com a Opinion Box oferece outro recorte. O
estudo informa que marketplaces, com 45,5%, e Google, com 38,8%,
ainda eram os principais pontos de início da pesquisa de produtos. A
mesma publicação afirma que cerca de um em cada três consumidores
digitais já usava ChatGPT ou Gemini como apoio nas compras. selo: declarado em pesquisa [6]
O que isso permite afirmar
A IA pode entrar quando a pessoa já conhece a categoria e quer comparar
alternativas, entender especificações ou reduzir o esforço da pesquisa.
O que isso ainda não prova
Usar IA em algum momento não significa entregar a decisão final à
ferramenta. Intenção de uso futuro também não é compra realizada.
O primeiro gesto
Teste perguntas reais de comparação. Observe se o assistente encontra o
produto correto, explica as diferenças, mostra preço e disponibilidade e
encaminha a pessoa para uma próxima etapa verificável.
Tendência 4 · Crescimento rápido não elimina o problema da escala
O sinal
O tráfego de fontes de IA para sites de varejo dos Estados Unidos
cresceu 393% no primeiro trimestre de 2026, na comparação anual da
Adobe. Em março, converteu 42% melhor do que o tráfego de fontes não
classificadas como IA. Em maio, uma atualização da empresa registrou
conversão 54% maior e receita por visita 53% maior. selo: medido pela Adobe em varejo dos Estados Unidos; comparações relativas em meses específicos [2] [7]
O working paper de Kaiser e Schulze produz um contraponto. Em 973
sites de comércio eletrônico, o tráfego orgânico do ChatGPT teve
conversão e receita por sessão acima de paid social, porém abaixo dos
demais canais tradicionais analisados. Os autores descrevem um canal em
desenvolvimento, ainda com baixo volume e resultados diferentes conforme
a complexidade do produto. selo: medido em estudo descritivo; working paper revisado em julho de 2026 [3]
O que isso permite afirmar
Quem chega ao site depois de conversar com uma IA pode chegar mais
preparado para decidir. O desempenho, porém, varia conforme categoria,
fonte, período e forma de medição.
O que isso ainda não prova
Uma alta percentual não revela o tamanho da base. Também não autoriza
tratar o tráfego de IA como superior para toda empresa ou substituir os
canais que já produzem volume e receita.
O primeiro gesto
Identifique referências vindas de assistentes em sua análise e compare
cinco elementos: volume, conversão, receita por visita, ticket e retorno
posterior. Sem volume e valor, uma taxa isolada conta uma história
incompleta.
Movimento 3 · Da automação ao relacionamento
Atendimento não é apenas responder rápido. É compreender o que a pessoa
precisa, preservar o contexto e saber quando a situação exige julgamento
humano.
Tendência 5 · A IA já participa do atendimento cotidiano
O sinal
Na 11ª edição do CX Trends 2026, pesquisa da Octadesk com a Opinion
Box, 48% dos brasileiros pesquisados disseram já interagir
conscientemente com algoritmos e chatbots. Sessenta e um por cento
afirmaram acreditar que a IA melhora o atendimento quando produz
agilidade e resolução. selo: declarado em pesquisa [4]
O que isso permite afirmar
Para parte dos consumidores, falar com um sistema já faz parte da
experiência com empresas. O valor percebido está menos na presença da
tecnologia e mais em conseguir resolver o problema.
O que isso ainda não prova
Interação não é satisfação. Quantidade de conversas automatizadas não
informa se a necessidade foi resolvida, se a pessoa repetiu informações
ou se abandonou o contato.
O primeiro gesto
Registre motivo, canal, tempo, resolução, repetição e transferência. A
métrica principal deve acompanhar o problema resolvido, não apenas a
conversa iniciada.
Tendência 6 · A saída humana faz parte da qualidade da automação
O sinal
No mesmo estudo, 63% dos consumidores consideraram essencial poder
falar com uma pessoa quando a tecnologia não resolve o problema.
selo: declarado em pesquisa [4]
O que isso permite afirmar
Uma automação confiável precisa reconhecer seu limite. Transferir a
conversa com histórico e contexto não é falha do sistema; é parte do
desenho do atendimento.
O que isso ainda não prova
O percentual não define uma regra universal de operação. Há tarefas
simples que podem ser resolvidas sem intervenção e situações sensíveis
que exigem uma pessoa desde o início.
O primeiro gesto
Defina três listas: o que a automação resolve, o que exige aprovação e o
que deve ser encaminhado imediatamente. Diga com clareza quando a pessoa
está falando com um sistema.
Movimento 4 · Da adoção à medição e à governança
Quanto mais interfaces entram na jornada, maior é o risco de contar
atividade como resultado. Uma visita, uma resposta gerada ou uma tarefa
concluída pela máquina podem ser úteis. Nenhuma delas prova, sozinha,
que houve valor para o negócio ou para o cliente.
Tendência 7 · Medir uso não é medir efeito
O sinal
As fontes observadas medem coisas diferentes: buscas sem clique,
referências vindas de IA, respostas de pesquisa, conversões no site e
expectativas futuras. Nenhuma delas acompanha, ao mesmo tempo, toda a
cadeia entre exposição, escolha, venda, satisfação e recompra.
Leitura Korun
O mercado já consegue observar partes da mudança. Ainda não consegue
atribuir toda a decisão à IA com uma única métrica.
O que isso permite afirmar
A empresa precisa ligar origem, interação, ação e resultado dentro da
própria operação. Quando isso não é possível, a limitação deve aparecer
no relatório.
O que isso ainda não prova
O último clique não identifica sozinho o que formou a escolha. Uma
pergunta a um assistente também não prova que a recomendação causou a
compra.
O primeiro gesto
Defina, antes do teste, qual resultado importa: lead qualificado,
compra, receita, resolução, retorno ou recompra. Registre de onde a
pessoa veio, o que aconteceu depois e qual parte continua sem
atribuição.
Tendência 8 · Autonomia exige limite visível
O sinal
A Gartner projetou que até 40% dos aplicativos empresariais poderiam
incluir agentes específicos para tarefas até o fim de 2026, ante menos
de 5% em 2025. A própria publicação descreve uma projeção sobre
aplicações corporativas — não uma medição de retorno, autonomia ampla
ou uso por consumidores. selo: projeção publicada em agosto de 2025 [8]
O que isso permite afirmar
Mais empresas terão sistemas capazes de executar tarefas. Isso aumenta a
necessidade de definir escopo, permissão, registro e responsabilidade.
O que isso ainda não prova
Ter um agente dentro de um aplicativo não significa que ele tomará
decisões sem supervisão nem que produzirá resultado econômico.
O primeiro gesto
Para cada tarefa automatizada, escreva quatro respostas: o que o sistema
pode fazer, que dado pode acessar, quando precisa de aprovação e onde a
ação fica registrada.
O que muda para cada área
| Área | Decisão que cabe agora | Evidência mínima | O erro a evitar |
|---|---|---|---|
| Direção | Escolher uma etapa da jornada para testar | Resultado definido, custo, prazo e critério de interrupção | Transformar previsão de mercado em certeza sobre a própria empresa |
| Marketing e dados | Mapear onde a marca aparece em respostas e medir referências de IA | Fonte, visita, conversão e valor conectados quando possível | Chamar toda busca sem clique de perda causada por IA |
| Atendimento e vendas | Automatizar tarefas repetitivas com transferência contextual | Motivo, resolução, abandono, repetição e escalonamento | Medir sucesso apenas pelo volume de interações |
| Produto e tecnologia | Tornar informações essenciais claras e consistentes | Preço, estoque, especificação, política e atualização verificáveis | Confundir legibilidade com recomendação garantida |
| Jurídico e governança | Definir permissões antes de ampliar autonomia | Registro de ação, responsável, aprovação e reversibilidade | Permitir que um sistema aja sem limite e sem trilha |
Um teste possível em trinta dias
O objetivo do primeiro teste não é provar que a IA transformará todo o
negócio. É descobrir se ela já interfere em uma decisão relevante e se a
empresa consegue observar o efeito.
Semana 1 · Perguntar
Selecione vinte perguntas reais que antecedem uma compra. Inclua
comparação, preço, adequação, prazo, garantia, risco e alternativa. Faça
as mesmas perguntas nos assistentes mais usados pelo público da empresa.
Registre resposta, fontes citadas, presença da marca, erros e lacunas.
Semana 2 · Corrigir
Revise as páginas que sustentam a decisão. Corrija contradições entre
site, catálogo, mapas, atendimento e redes. Coloque informações
essenciais em texto acessível e indique data de atualização quando o
dado puder mudar.
Semana 3 · Instrumentar
Separe referências vindas de IA nas ferramentas de análise. Defina o
evento que representa avanço real — contato qualificado, proposta,
venda ou resolução — e conecte-o à origem quando houver evidência
suficiente.
Semana 4 · Comparar
Compare o período e os grupos possíveis. Observe volume, qualidade,
resultado e custo. Registre também o que não pôde ser atribuído. O teste
termina com uma decisão: ampliar, ajustar, observar ou interromper.
Regra de decisão: sem medição instrumentada, o próximo investimento
válido é instrumentar. Crescimento de mercado não substitui evidência da
própria operação.
O que este estudo não afirma
-
Não afirma que a busca morreu.
-
Não afirma que toda busca sem clique foi respondida por IA.
-
Não afirma que tráfego de IA converte melhor em qualquer país, setor ou empresa.
-
Não afirma que intenção declarada se tornará compra autônoma.
-
Não afirma que um agente deve receber acesso irrestrito a dados, preços ou pagamentos.
-
Não afirma que presença em respostas produz receita sem uma medição própria.
Quando esta tese deve ser revista — o critério de queda
A tese deste estudo é que a IA está entrando no meio da escolha antes de
assumir a compra inteira. Ela deverá ser revista se dados consistentes
mostrarem uma destas situações:
-
assistentes deixam de participar de forma relevante da descoberta e da comparação;
-
referências de IA permanecem sem volume, sem avanço de jornada e sem valor nas categorias observadas;
-
consumidores passam a delegar pagamento e decisão final de maneira ampla, recorrente e comprovada, tornando insuficiente a distinção atual entre assistência e autonomia;
-
outras interfaces passam a explicar melhor a mudança do que a IA;
-
a empresa estudada mede sua jornada e encontra um comportamento materialmente diferente do descrito aqui.
O futuro deste estudo não será decidido por uma previsão. Será decidido
pela próxima rodada de evidências.
Limites declarados
Este documento reúne dados disponíveis até 8 de outubro de 2026. As
fontes usam amostras, mercados, definições e períodos diferentes. Dados
dos Estados Unidos não foram tratados como retrato automático do Brasil.
Respostas declaradas não foram apresentadas como comportamento medido.
Projeções não foram apresentadas como adoção realizada.
As medições da Adobe dependem da classificação de fontes de IA dentro de
sua infraestrutura e do universo de sites observado. A análise da
SparkToro usa o painel de clickstream da Similarweb e premissas
metodológicas publicadas pelos autores. O estudo de Kaiser e Schulze é
um working paper e deve ser lido como evidência descritiva em
desenvolvimento. As pesquisas brasileiras descrevem respostas de
participantes e estão sujeitas aos limites de seus questionários e
amostras.
Este estudo não contém dados próprios de clientes da Korun e não
apresenta resultados ainda não medidos pela casa.
A decisão que fica
A inteligência artificial já está perto o bastante da escolha para
merecer observação e longe o bastante da compra autônoma generalizada
para exigir cautela.
A pergunta útil não é “a IA vai substituir a jornada de compra?”.
A pergunta útil é:
Em que momento ela já interfere na decisão do seu cliente e o que a
sua empresa consegue provar sobre isso?
Dados ajudam. Contexto explica. Pessoas decidem.
Como citar
“A inteligência artificial já está perto o bastante da escolha para merecer observação e longe o bastante da compra autônoma generalizada para exigir cautela. A pergunta útil é: em que momento ela já interfere na decisão do seu cliente e o que a sua empresa consegue provar sobre isso?” Ao citar um número deste estudo, mantenha o selo (medido, declarado ou projeção) e a fonte: os dados são de terceiros, consultados em 8 de outubro de 2026, e não foram medidos pela Korun.
Fontes
- [1] PYMNTS Intelligence e Visa Acceptance Solutions, Global Digital Shopping Index: Brazil Playbook — The New Brazilian Shopper, agosto de 2026; amostra informada de 2.273 consumidores brasileiros.
- [2] Adobe Digital Insights, AI traffic grows but retail sites lag in AI search visibility, 16 de abril de 2026; mais de 1 trilhão de visitas a sites de varejo dos EUA e pesquisa com mais de 5.000 participantes.
- [3] Kaiser e Schulze, ChatGPT Referrals to E-Commerce Websites: How Do LLMs Compare Against Traditional Channels?, working paper (SSRN), revisão de 27 de julho de 2026.
- [4] Octadesk e Opinion Box, CX Trends 2026, 11ª edição, síntese de 1º de abril de 2026.
- [5] SparkToro e Similarweb, In 2026, Less than One Third of Google Searches Still Send a Click, 8 de junho de 2026; painel dos EUA, janeiro a abril de 2026.
- [6] Nuvemshop e Opinion Box, E-Consumidor 2026 — Consumidor digital: quem é e como se comporta.
- [7] Adobe Digital Insights, atualização com dados de varejo de maio de 2026, 17 de junho de 2026.
- [8] Gartner, Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, 26 de agosto de 2025.
Onde isto vive
No estudo de tendências da Korun “Futuros da decisão 2027–2028”, com cada número, o selo de leitura, a fonte e o limite. Data de consulta das fontes: 8 de outubro de 2026.