Como a IA está ameaçando as fontes de receita das plataformas

Com o passar do tempo, o enorme volume de atividades online e a conveniência dos serviços digitais centralizados transformaram-nos numa sociedade dependente de plataformas, moldando os mercados e o mercado de trabalho, ao mesmo tempo que ocupam uma parcela cada vez maior do nosso tempo e das nossas atividades diárias. Os consumidores dependem, de forma esmagadora, de empresas como o Google para pesquisas, o WhatsApp para comunicação, o YouTube para entretenimento, o Instagram para interação social e a Amazon para compras. As plataformas transformaram essas interações em uma gigantesca máquina de lucros. A atenção dos usuários, os dados e o engajamento online tornaram-se a moeda da era digital. Somente os negócios de publicidade da Amazon atingiram US$ 56 bilhões em 2024, registrando um crescimento de 18% em relação ao ano anterior, tornando-se o segmento de maior crescimento e mais lucrativo da empresa. O World Advertising Research Center projeta que esse número poderá ultrapassar US$ 79 bilhões até 2026. Mas eis o problema: praticamente cada centavo dessa receita depende do fato de que as pessoas vejam os produtos patrocinados e os anúncios e tomem decisões com base no que encontram nas plataformas que frequentam. Essas já não são mais suposições seguras. Isso porque as pessoas estão cada vez mais a confiar em agentes de IA pessoais para tomar decisões por elas, em vez de apenas apresentar dados de apoio à decisão (como fazem as plataformas e os motores de busca). Os agentes de IA são racionais, não emocionais. Não veem anúncios. Não fazem compras por impulso. Não ficam presos a ecossistemas. À medida que as máquinas começam a tomar decisões de compra pelos seres humanos, elas ameaçam todas as fontes de receita das quais as plataformas dependem: cliques em anúncios, taxas de transação, assinaturas e taxas de serviço para provedores terceirizados. Este artigo examina a natureza da ameaça representada pela IA e argumenta que os agentes de IA não apenas disputarão as fontes de receita das gigantescas plataformas digitais, como também tornarão irrelevantes os dados sobre os quais essas plataformas construíram sua vantagem competitiva. A capacidade das plataformas de prever as preferências dos usuários a partir do comportamento deles em seus sites será superada pela capacidade da IA de discernir a intenção do usuário ao acessar toda a gama de suas interações. Comecemos por analisar como a IA afetará as fontes de receita das plataformas. A erosão da receita Historicamente, as plataformas geravam receita por meio de publicidade, taxas de transação, assinaturas e serviços do ecossistema, como computação em nuvem, logística e pagamentos. À medida que os usuários delegam a pesquisa, a escolha e a execução a agentes de IA, as superfícies de interação das quais essas receitas dependem vão se deteriorando, transferindo a captura de valor das plataformas de volta para os usuários. Receita publicitária A principal fonte de receita das plataformas continua sendo a publicidade. Em 2024, a publicidade representou aproximadamente 75% da receita do Google e 97% da receita da Meta; conforme observado anteriormente, foi também o segmento mais lucrativo da Amazon. À medida que testemunhamos uma mudança estrutural que se afasta das interfaces de plataformas individuais (sites, aplicativos, mecanismos de busca) encarregadas de encontrar a melhor opção para o consumidor, as plataformas perdem a capacidade de monetizar a atenção por meio da venda de espaço publicitário direcionado com base nos dados do usuário. Em vez disso, os usuários recorrerão a agentes de IA que os compreendam de forma mais abrangente, consumam informações diretamente, avaliem opções de forma autônoma e façam recomendações proativas ou ajam de forma autônoma em nome dos usuários. Os agentes de IA não apenas aliviam a carga cognitiva dos usuários ao lidar com infinitas opções, como também eliminam os incentivos das plataformas baseadas em publicidade. As plataformas perdem a capacidade de monetizar a atenção, pois os agentes de IA não mais “veem” nem clicam nos anúncios. O resultado é o que chamamos de “comércio sem cliques”: transações que vão da intenção à conclusão sem qualquer interação com a interface, onde a publicidade poderia intervir. Isso rompe fundamentalmente o equilíbrio do mercado bilateral: as plataformas não podem mais subsidiar os usuários com serviços gratuitos quando o lado do anunciante não consegue alcançar esses usuários. Taxas de transação As plataformas retêm uma parte de cada transação que intermediam (por exemplo, taxas do Amazon Marketplace, comissões por viagem da Uber/Lyft, taxas de serviço da Airbnb). Para maximizar seu ROI, as plataformas há muito criaram circuitos internos de referência (por exemplo, o Google direcionando usuários da Pesquisa para o Maps e para o YouTube, a Amazon redirecionando compradores para o Prime e a Whole Foods) e barreiras para reter a atenção, os dados e as transações dentro de seus próprios ecossistemas. Isso torna difícil, demorado ou oneroso para os usuários comparar alternativas ou mudar de provedor. A IA agentiva rompe completamente com essa lógica. Os agentes pesquisam em várias plataformas, desagregam as ofertas, comparam preços instantaneamente e direcionam os compradores para o provedor que melhor atenda às necessidades do usuário. A consequência econômica é clara: uma corrida para a redução das taxas. Quando suas vantagens competitivas se tornam inúteis, a dinâmica clássica das plataformas de “o vencedor leva tudo” se inverte para “todos perdem juntos”, pois os agentes de IA operam em todas as redes simultaneamente. Os mercados tradicionais, como Amazon, Uber, Airbnb e Booking.com, perdem o controle sobre a descoberta, a precificação, o fluxo de transações e, mais importante, a cobrança de taxas de transação. Assinaturas e taxas de adesão Dependendo do provedor, as assinaturas podem ser uma importante fonte de receita para as plataformas. Só a Amazon conta com aproximadamente 250 milhões de membros Prime pagantes, gerando US$ 44,37 bilhões em receitas de assinaturas em 2024. Para os provedores de plataformas, esses modelos de assinatura dependem de que os usuários passem um tempo significativo dentro do ecossistema. Enquanto alguns oferecem apenas um serviço, outros, como a Costco Online ou a Amazon, oferecem modelos de assinatura integrados, projetados para aumentar a fidelização, a lealdade e o engajamento entre serviços (por exemplo, entrega, vídeo, música, descontos etc.). Os usuários, uma vez assinantes, tendem a permanecer fiéis a esses provedores. A vulnerabilidade aqui é psicológica, não técnica. As assinaturas se baseiam em vieses mentais; uma vez que pagamos pelo Prime, sentimo-nos compelidos a “fazer valer o nosso dinheiro” comprando mais na Amazon, apesar de nem sempre ser a opção mais econômica. Ao contrário dos seres humanos, os agentes avaliam se os benefícios do Prime justificam seu custo em cada transação, sem a influência psicológica dos custos irrecuperáveis. Quando são os agentes de IA que interagem em vez dos usuários, muitos dos benefícios percebidos das assinaturas (entrega rápida, visualização sem anúncios, armazenamento, recomendações premium) perdem relevância. Um agente pode comparar instantaneamente o custo total (incluindo o frete) entre todos os provedores, tornando a “entrega Prime gratuita” irrelevante se outro provedor oferecer custos totais mais baixos. O resultado é uma escolha mais transparente, custos de mudança mais baixos, melhor custo-benefício e muito menos suscetibilidade à influência do marketing. Serviços ecossistêmicos As plataformas costumam oferecer serviços complementares como forma de crescer e monetizar a dependência dos usuários em relação aos seus ecossistemas. Os principais centros de lucro incluem serviços em nuvem (AWS, Google Cloud), serviços de logística e distribuição (Fulfillment by Amazon), serviços de pagamento e fintech (Apple Pay, Google Pay) e serviços de dados (APIs, ferramentas de análise). Os agentes de IA desagregam esses serviços e otimizam entre os provedores, não dentro dos ecossistemas. Eles escolhem o serviço em nuvem mais barato, o melhor provedor de logística e a opção de pagamento mais econômica, mesmo que isso signifique afastar-se dos players dominantes ou dos pacotes de plataformas. Como resultado, a vantagem financeira dos pacotes oferecidos pelos ecossistemas de plataformas se desintegra à medida que os agentes de IA desconstruem os “jardins murados” em componentes intercambiáveis. A erosão da vantagem competitiva A personalização de plataformas há muito tempo é celebrada como uma vantagem competitiva. O mecanismo de recomendação da Amazon, a curadoria de conteúdo da Netflix e o Discover Weekly do Spotify utilizam os sinais comportamentais que capturam para prever o que os usuários desejam. No entanto, essa personalização tradicional apresenta limitações inerentes. Ela se baseia no comportamento observado dentro de uma única plataforma: o que o usuário clicou, assistiu, comprou ou em que demorou-se. Ela não captura o comportamento fora da plataforma, o que significa que o panorama construído pelas plataformas é fragmentado e inferido. Os agentes de IA operam em um nível totalmente diferente. Quando os usuários convidam um agente de IA para suas vidas digitais, concedendo acesso à sua caixa de entrada, agenda, armazenamento em nuvem e conversas privadas, eles compartilham informações que nunca revelariam voluntariamente a uma marca. Desenvolvimentos como a integração da OpenAI com o Gmail, o Google Agenda e os Contatos, ou a capacidade do Microsoft Copilot de analisar cadeias de e-mails e agendas de reuniões, marcam uma mudança fundamental na assimetria de dados entre consumidores e empresas. O agente não infere preferências a partir de cliques; ele as conhece pelo contexto. Ele compreende que seu orçamento está apertado este mês a partir de suas notificações bancárias, que você está iniciando um relacionamento romântico a partir de suas entradas no calendário e que você tem estado estressado com um prazo de trabalho a partir do tom de seus e-mails. A intimidade é assimétrica também em outro sentido. Os usuários confidenciam aos agentes de IA suas ansiedades, inseguranças, aspirações e limitações: o tipo de “intimidade vulnerável” que jamais compartilhariam com o chatbot de uma loja. Um agente de IA sabe quando alguém está com dificuldades financeiras, se sente constrangido com uma compra ou está comprando sob pressão de tempo. Isso cria um nível de personalização que as plataformas, apesar de todos os seus dados, não conseguem igualar. Os usuários de IA não apenas se sentem compreendidos, como também se sentem “vistos”. Para os executivos das plataformas, isso representa um desafio de grande magnitude. Os dados que antes conferiam vantagem competitiva — a capacidade de recomendar, segmentar e prever — são agora ofuscados pela compreensão holística que os agentes de IA acumulam por meio de relações contínuas e de confiança com os usuários. As plataformas observam o comportamento; os agentes discernem a intenção. As plataformas personalizam dentro de seus limites; os agentes hiperpersonalizam em toda a vida do usuário. Inevitavelmente, a lealdade se voltará para o agente de IA, e não para a plataforma. O que as plataformas podem fazer? Os operadores de plataformas enfrentam agora um conjunto de opções pouco atraentes. Eles podem: Resistir As armas mais imediatas à disposição das plataformas são as ações judiciais e as barreiras técnicas. Elas podem dar às plataformas algum tempo. Um bom exemplo é a ação movida pela Amazon no ano passado contra a Perplexity, proprietária do assistente de compras com IA Comet AI. A Amazon alegou que a Perplexity ocultou seus agentes para que estes pudessem acessar dados no site da Amazon sem a aprovação da gigante do varejo online. Em março deste ano, um Tribunal Distrital dos EUA decidiu a favor da Amazon e determinou uma liminar proibindo o acesso dos agentes da Perplexity ao site da Amazon. A Amazon argumentou que as ações dos agentes da Perplexity comprometiam os esforços da Amazon para garantir uma “experiência de compra segura” aos usuários do site. Embora medidas legais desse tipo, que permitem às plataformas introduzir barreiras técnicas ao acesso por agentes de IA externos à empresa, possam proporcionar um respiro, é improvável que elas consigam impedir a transição para compras facilitadas por agentes de IA a longo prazo. Adaptar Paralelamente aos esforços para ganhar tempo, as plataformas estão desenvolvendo seus próprios agentes de IA para proteger o relacionamento com os clientes. O recurso “Buy for Me” da Amazon representa uma tentativa de controlar a camada de agentes, em vez de cedê-la a terceiros. O Google também lançou agentes de IA que ligam para lojas em seu nome, enquanto a Visa e a Mastercard estão desenvolvendo protocolos de autenticação para compras autônomas por IA. Essa estratégia acarreta riscos: as plataformas podem canibalizar suas próprias receitas publicitárias ao acelerar a transição para longe da navegação humana. E elas ainda não estarão imunes à disrupção gerada por agentes de IA concorrentes. O espaço está se preenchendo rapidamente, e não está claro quanta variação haverá entre os agentes em termos de qualidade oferecida ao usuário. Se houver, ela poderá muito bem surgir em função das necessidades dos clientes, com as pessoas se voltando para diferentes agentes nas áreas de saúde, finanças ou compras, com base em quem conquistou sua confiança. Reinventar Em última análise, qualquer estratégia de longo prazo para as plataformas deve partir do pressuposto de que sua era de domínio chegou ao fim e que, no futuro, elas competirão para serem selecionadas por agentes de IA, e não por usuários humanos. Essas plataformas reinventam toda a sua estratégia para se tornarem compatíveis com agentes e investem em arquiteturas que priorizam as APIs, dados de produtos legíveis por máquina, feeds de preços em tempo real e serviços de verificação que os agentes de IA possam utilizar programaticamente. Algumas já estão fazendo isso. Em janeiro de 2026, o Google e a Shopify desenvolveram em conjunto o Universal Commerce Protocol (UCP), um padrão aberto — endossado por mais de 20 parceiros, incluindo Target, Walmart, Visa e Mastercard — que oferece aos agentes de IA uma linguagem comum para descobrir produtos, iniciar transações e gerenciar pedidos de qualquer comerciante. A questão não é se essa mudança ocorrerá, mas se as plataformas estarão preparadas para ela. Não são apenas os operadores de plataformas que precisam se adaptar. Todas as organizações cujas estratégias se baseiam na economia de plataformas terão de mudar. Os CEOs e os líderes de estratégia precisam repensar seus modelos de negócios baseados em plataformas e seus planos de transformação digital. É provável que eles não estejam preparados para o futuro. Os CMOs precisam considerar como as jornadas dos clientes de hoje mudarão quando forem os agentes de IA, e não os seres humanos, a tomar as decisões. Os especialistas em interface de usuário precisam pensar em deixar de lado as telas voltadas para o usuário e adotar conversas que priorizem a API e os agentes. Os líderes técnicos precisam preparar pilhas de tecnologia para um mundo de infraestrutura de IA pertencente a terceiros, em vez de suas próprias plataformas proprietárias. A lista continua. O trabalho de todos os líderes mudará, e consumidores, conselhos e investidores recompensarão aqueles que adotarem rapidamente estratégias que priorizem os agentes de IA. Esperar já não é uma boa estratégia O Natal de 2025 poderá ser lembrado como o ponto de inflexão do comércio autônomo. O que foi experimental ao longo do ano tornou-se prática comum durante o período mais intenso do ponto de vista emocional no varejo. A Salesforce informou que os agentes de IA influenciaram US$ 67 bilhões em vendas globais durante a Cyber Week— 20% do total de compras. A Adobe constatou que o tráfego gerado por IA em sites de varejo aumentou 805% em relação ao ano anterior na Black Friday e 670% na Cyber Monday. Os compradores que chegaram por meio de plataformas de IA converteram 38% mais frequentemente do que aqueles provenientes de fontes tradicionais, incluindo as redes sociais. Talvez o mais revelador: a Mastercard constatou que quase metade da Geração Z e da Geração Y delegou de bom grado suas compras de fim de ano a agentes de IA. A mudança de comportamento é real. O Índice Econômico da Anthropic mostra que o número de usuários que delegam tarefas completas à IA com supervisão mínima saltou de 27% no final de 2024 para 39% em agosto de 2025, com a automação (49%) ultrapassando agora o aumento de capacidade (47%) pela primeira vez. Entre os usuários corporativos de API, 77% das interações são agora totalmente automatizadas. As pessoas não estão mais testando os agentes de IA com cautela. Elas estão confiando neles para agir. E embora nem todas as incursões no espaço das plataformas tenham dado certo — em setembro de 2025, a OpenAI lançou um checkout habilitado para IA no chat do ChatGPT com o Shopify, apenas para desativá-lo seis meses depois —outras iniciativas comparáveis estão obtendo sucesso. O assistente de compras com IA do Walmart,“Sparky”, gera valores de pedidos 35% maiores do que as compras sem assistência, de acordo com o CEO John Furner na teleconferência sobre os resultados do quarto trimestre do ano fiscal de 2026 da empresa, com metade de todos os usuários do aplicativo já tendo experimentado o recurso.O “Ask Macy’s” da Macy’s, desenvolvido com o Gemini do Google, constatou que os usuários gastaram 4,75 vezes mais do que os não usuários durante várias semanas de testes com metade do tráfego do site da varejista. . . . Os líderes que descartam a transição das plataformas para os agentes de compras baseados em IA como “exagero” ou “prematuro” estão presos à suposição de que a era das plataformas perdurará, mesmo enquanto a IA reescreve as regras das quais as plataformas dependem. Suas organizações não perderão apenas competitividade; perderão a própria base e a lógica econômica sobre as quais repousam seus modelos de negócios. Sem um fluxo de receita sustentável, o fim da economia de plataformas está iminente. A única questão é quem se mostrará resiliente o suficiente para se adaptar.

Como a IA está ameaçando as fontes de receita das plataformas

Resumo.

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