Por que agentes de IA falham em quase metade das compras testadas pela Visa?
A Visa criou o primeiro benchmark do setor para medir se agentes de inteligência artificial conseguem comprar sozinhos, testou 22 modelos de 12 fornecedores em 15 desafios com produtos como TV, notebook e um aparelho de cuidados pessoais, e viu as tentativas falharem em 42,8% dos casos, segundo comunicado divulgado pela empresa em 5 de novembro de 2026 [1].
Cada cenário simulava uma compra do dia a dia com informações propositalmente incompletas. Em um dos testes, o consumidor pedia ajuda para escolher uma TV compatível com o videogame de um parente, mencionava uma marca recomendada e uma assinatura com um fornecedor terceiro, mas deixava outros detalhes em aberto, como orçamento e necessidade de suporte a HDR [1][3].
Para passar no teste, o agente precisava conduzir a conversa de forma a descobrir essas lacunas e só então decidir comprar, ou recusar a compra quando nenhuma opção disponível atendesse ao que o cliente realmente precisava [1].
Mais da metade das falhas termina em uma compra errada, não em desistência
Quando o agente de IA falha no benchmark da Visa, o resultado mais comum não é a desistência: em 54% das tentativas malsucedidas, o modelo mesmo assim fechou um pedido que não atendia aos requisitos informados pelo consumidor [1]. Ou ele recomendou um produto fora das especificações, ou simplesmente não descobriu todas as condições que o cliente havia colocado na conversa [1].
Esse é o detalhe que mais interessa a quem vende on-line. Um agente que erra e não compra gera, na pior hipótese, uma venda perdida. Um agente que erra e compra mesmo assim gera um pedido que provavelmente volta como devolução, reclamação ou estorno, com custo logístico e de atendimento para o varejista, não para quem programou o agente.
O modelo mais caro tem vantagem, mas nenhum chega a zero erro
Modelos mais caros performam melhor, mas isso não garante acerto: os cinco com maior custo médio por execução ficaram à frente dos cinco mais baratos, uma diferença real, porém insuficiente para eliminar o risco de erro mesmo nos modelos premium [1].
O mesmo padrão apareceu na capacidade de fazer perguntas: os cinco modelos que mais investigaram as informações que faltavam no pedido do consumidor tiveram desempenho bem superior ao dos cinco que menos perguntaram [1].
| Critério avaliado | Grupo | Taxa de sucesso |
|---|---|---|
| Desempenho geral | Melhor modelo | 82,2% [1] |
| Desempenho geral | Pior modelo | 28,9% [1] |
| Custo por execução | 5 modelos mais caros | 67,1% [1] |
| Custo por execução | 5 modelos mais baratos | 50,2% [1] |
| Levantamento de requisitos | 5 que mais perguntaram | 70,2% [1] |
| Levantamento de requisitos | 5 que menos perguntaram | 44,4% [1] |
O mesmo agente que acerta hoje pode errar amanhã
A consistência foi o ponto mais frágil do benchmark: cada modelo repetiu três vezes o mesmo cenário de compra, e apenas 34,2% das combinações de modelo e cenário passaram nas três tentativas seguidas [1].
“Agentes de IA têm potencial para impulsionar a próxima era do comércio, mas a confiança é essencial para isso funcionar.”
Na prática, um agente capaz de concluir uma compra corretamente em uma conversa pode falhar na próxima, com a mesma pessoa pedindo o mesmo produto. Para a Visa, esse é o maior obstáculo à confiança no comércio agêntico hoje, mais do que a taxa de acerto isolada.
O Brasil confia mais do que qualquer outro mercado, antes de a tecnologia provar que funciona
O Brasil lidera a confiança mundial em comprar por meio de agentes de IA: 76% dos brasileiros pretendem usar agentes de IA para fazer compras, contra 44% nos Estados Unidos, segundo o Agentic Commerce Consumer Study da Visa [4].
A diferença aparece em quase todos os indicadores. No Brasil, 67% dos entrevistados dizem sentir-se muito ou extremamente confiantes em permitir que um agente compre em seu nome, e 50% afirmam sentir-se seguros nesse tipo de experiência, o dobro do registrado nos Estados Unidos [4].
Esse otimismo convive com uma desconfiança específica sobre pagamentos. Nos Estados Unidos, 72% dos consumidores já usaram algum assistente de IA, mas só 23% confiam na IA generativa para executar uma transação de pagamento em seu nome, segundo o Visa Trust Index de setembro de 2026 [1][5].
Outro levantamento, o Agentic Commerce Report 2026, mostrou a disposição do brasileiro saltando de 39% para 72% em um ano, colocando o país em segundo lugar global, atrás só da China [6].
O que isso significa para quem vende on-line no Brasil
O benchmark da Visa não diz que agentes de IA devem ser ignorados pelo varejo, mas que o mercado precisa de controles do lado do comerciante enquanto amadurece [1][2].
Três frentes concentram o risco mais imediato para operações brasileiras:
- Dados de produto incompletos ou ambíguos aumentam a chance de o agente completar uma compra que não serve ao cliente, gerando devolução.
- A falta de consistência entre tentativas do mesmo agente torna arriscado depender de um único fornecedor de IA sem monitoramento contínuo do resultado das compras.
- A confiança alta do consumidor brasileiro em delegar a compra a um agente pode superar, por ora, a capacidade real da tecnologia de executar essa compra sem erro.
Fontes
- [1]Visa, Visa Releases First-of-Its-Kind Industry Benchmark for AI Shopping; Almost Half of Test Runs Fail — investor.visa.com
- [2]MobileTime, Agentes de IA falham em quase metade das tentativas de compras, aponta Visa — mobiletime.com.br
- [3]Fortune, AI agents went shopping for TVs and laptops, and messed up nearly 50% of the time, study shows — fortune.com
- [4]Consumidor Moderno, O consumidor brasileiro na vanguarda do agentic commerce — consumidormoderno.com.br
- [5]Finsiders Brasil, Comércio agêntico ainda enfrenta baixa confiança para pagamentos — finsidersbrasil.com.br
- [6]InfoMoney, Comércio agêntico avança no Brasil, mas consumidor ainda não confia cegamente na IA — infomoney.com.br
