Cinco perguntas que todo empresário de e-commerce precisa responder sobre IA
Por Monisi Costa, Diretora Executiva de Pagamentos da Vindi
Salvador, 21/05/2026 – Antes que o mercado responda a essas perguntas por você, é importante ter em mente que não adianta mais adotar uma IA pela solução em si e nem esperar sentado para uma ideal chegar a você. Enquanto estamos implementando uma tecnologia para descobrir o que ela faz, outras 10 já estão sendo lançadas. O desafio atual exige mudar a forma como pensamos os problemas, adotando um novo mindset para, aí sim, usar a tecnologia e resolver cada um deles.
Nem tudo tarjado de IA é urgente ou necessário ter. Estive agora no SaaStr Annual 2026, e isto ficou ainda mais claro. Sentei para ouvir Kyle Norton, o CRO da Owner.com – e guarde esse nome, pois você ainda ouvirá falar dele. Uma empresa vertical de IA para restaurantes independentes que está encostando nos US$ 100 milhões de ARR, e que mostrou na prática o que quero dizer aplicado também para e-commerces.
Pergunta 1: você sabe o que é AI Performance Theater? Pode estar emperrando os seus resultados
Kyle começou a palestra dele admitindo que passou três horas tentando gerar o próprio deck com ferramentas de IA e não conseguiu. Eu ri, mas me senti no lugar dele. Ele, que é CRO de uma empresa com IA na espinha dorsal, admitiu isso.
E o que é isso? É quando alguém na sua empresa passa horas e horas construindo um prompt sofisticado, um agente de IA ou uma integração elaborada, e sente como se estivesse “inovando”, quando na verdade está longe do que realmente move o ponteiro do negócio.
Um exemplo? Um analista de marketing produz um bot que responde clientes ultrarrápido por e-mail, mas sem antes ter feito as perguntas certas para entender as necessidade por trás de um pedido. Ou um gestor de ecommerce que passa a tarde explorando novas automações e esquece de pensar se isto vai fechar o resultado do trimestre. E não é que a exploração seja ruim – longe disso. Significa que, sem processo e foco no que a empresa realmente precisa, a maioria das iniciativas de IA geram muito esforço, resultado modesto e a ilusão de progresso.
Pergunta 2: você deve comprar uma IA pronta ou construir do zero?
Aqui é onde muitas empresas erram no começo por falta de um critério claro de investimento vs. criticidade. Se faça algumas destas perguntas:
– Se quebrar, o time para? Então compre.
– A solução pronta entrega 90%+ do que você precisa? Compre.
– O ROI vs a engenharia para construir é baixo? Compre.
– Gera inteligência proprietária? Aí sim, construa.
– Estou criando algo que vai me dar uma vantagem competitiva única? Construa.
Se o seu e-commerce está precisando de um CRM, de integração logística, atendimento centralizado ou uma plataforma de pagamentos? Compre, pois não é seu foco e há quem já tenha resolvido o problema por você. Agora, se precisa de modelos proprietários de previsão de churn para o seu perfil de clientes, agentes de qualificação de leads e automação de pequenos processos internos, na maioria dos casos significa construir, já que o problema está bem identificado e necessita de uma abordagem específica e única à sua operação.
Pergunta 3: a sua operação está pronta para adotar novas tecnologias?
Essa foi a parte mais humilde da apresentação do Kyle, e talvez a mais importante. A resposta dele foi direta: comece pelos dados. Se você montar agentes de qualificação com uma base de dados ruim, vai ter conversas ruins. Se a jornada do seu cliente não está instrumentada, você não consegue extrair inteligência dela.
Para o mercado de e-commerce, isso ressoa de forma especial. Temos dados transacionais riquíssimos: comportamento de navegação e abandono de carrinho, ticket médio por canal de aquisição, taxa de recompra por segmento de cliente, histórico de devoluções e reclamações. A questão é: esses dados estão estruturados de forma que um agente consiga raciocinar sobre eles? Ou estão espalhados entre plataforma de loja, ERP, CRM e ferramenta de logística, sem se falar?
Em outras palavras, a sua operação está com dados unificados, atualizados e seguros? Se for construir um agente de IA, os seus dados estão prontos para alimentar uma decisão automatizada em que você possa confiar?” Se a resposta for não, qualquer iniciativa de IA vai produzir outputs que parecem inteligentes, mas que são, na prática, ruídos.
Pergunta 4: onde o seu papel humano ainda é necessário?
Kyle introduziu um conceito que chamou de “lossiness”, ou perda de qualidade por acúmulo. Vou explicar: cada etapa generativa na cadeia de IA introduz um pequeno erro. Quatro etapas a 95% de certeza resultam em um output com 81% de precisão. Cinco etapas chegam a 77%. É a bola de neve rolando em escala industrial.
A solução não é usar menos IA. É ser intencional sobre onde o humano entra para inspecionar e corrigir antes que o erro se acumule. E é ter formas de medir se o output está melhorando ou degradando ao longo do tempo. Sem avaliação contínua, qualquer workflow de IA vira, nas palavras de Kyle, “uma máquina de caça-níquel”.
Para e-commerces, isso é especialmente crítico nas decisões de antifraude e aprovação de pedidos, por exemplo. A automação pela IA pode e deve barrar o volume de tentativas maliciosas, mas as exceções, como o cliente recorrente cujo pedido foi bloqueado por um endereço de entrega diferente, ou a compra legítima de ticket alto que disparou um alerta por parecer atípica, precisam de julgamento humano calibrado. A IA trata o padrão. O humano trata a exceção que importa. E isso vale em toda a calibração de sistemas como antifraude, para que possamos reduzir erros de falso-positivo ou mesmo deixar passar fraudes em escala.
Pergunta 5: você, como líder, está construindo ou só delegando?
Ainda falando da apresentação fantástica do Kyle, ele encerrou com algo que vai além de Go-to-market: líderes que não constroem (e com isso quero dizer também calibrar e treinar) suas próprias ferramentas de IA não vão conseguir liderar times que precisam delas. Não é sobre programar, mas sobre ter a experiência de construir algo, iterar, falhar, melhorar, e transformar uma solução que funcionou em algo reutilizável. E não apenas pegar algo pronto e genérico de prateleira e implementar esperando milagres.
Citando Geoff Charles: “O seu trabalho (se você quer mantê-lo) é automatizar seu trabalho. E depois fazer um trabalho novo que fica em cima do anterior.”
Saí do evento com um projeto pessoal na cabeça. Algo pequeno, repetitivo, que faço toda semana e que posso começar a automatizar. E o que isso significa para quem lidera times comerciais, financeiros e de produto em empresas de recorrência, e-commerce e fintech no Brasil?
E isso me levou a uma sexta pergunta, fora do que havia planejado nesse texto:
Você está esperando o momento certo para investir nessa mudança de mindset?
É assustador ver que muitas empresas que utilizo hoje podem desaparecer em breve. Que seus serviços ou mesmo sua competitividade vão diminuir radicalmente. Da mesma forma, olho para colegas e vejo investimentos pesados, por vezes, em ferramentas de IA sendo adotadas sem critério e sem olhar para questionamentos que, entre estes que levantei, precisam ser feitos semanalmente.
A janela para as primeiras decisões estratégicas sobre IA, como centralização, build vs. buy, estrutura de dados, onde o humano ainda importa, desenvolvimento pessoal do líder, está aberta agora. Não ficará para sempre.
Para líderes de negócios no Brasil, especialmente em setores com alta complexidade operacional como pagamentos, recorrência e e-commerce, as cinco perguntas do Kyle Norton não são abstrações de evento gringo. São decisões que, tomadas agora com critério, se traduzem em menor churn, maior taxa de aprovação de cobranças, times mais eficientes e, no final, em MRR mais previsível, o que é o que todo CFO e COO querem ver no fim do quarter. E sem esse resultado qualquer investimento em tecnologia morre cedo.
A única forma de realmente entender o que está acontecendo é fazendo na prática. E começar a agir exige, primeiro, encarar essas perguntas de frente, seja quais forem. Você vai se dar a resposta para começar.
