O checkout deixou de ser um formulário estático e virou um campo de decisões complexas, segundo apresentação feita no palco Plenária Tecnologia & Inovação. De acordo com o palestrante, uma simples cobrança de cartão de débito pode envolver mais de 15 caminhos técnicos diferentes — network token, token de dispositivo, autenticação prévia, extensão FBA, transações via programas Apple/Google — decisões que, segundo ele, "não é humanamente possível para um time humano fazer" manualmente em escala.
O impacto direto na receita
A camada de IA aplicada a essas decisões, afirmou o palestrante, "pode fazer a diferença entre 7% de perda de receita ou 7% de receita recuperada". Um dos pontos centrais é a ordem em que os métodos de pagamento aparecem no checkout: segundo dados apresentados, cerca de 85% dos consumidores abandonam a compra dependendo do método exibido primeiro, e mostrar um cartão de crédito com baixa taxa histórica de aprovação (5% a 10%) pode custar caro.
Exemplos citados no palco reforçam a tese: usuários de iPhone com Apple Pay configurado teriam 90% mais chance de concluir a compra quando esse método é priorizado, e haveria correlação entre tipo de cartão (o exemplo dado foi cartão Nubank) e taxas de aprovação diferentes conforme a migração de sistemas de processamento.
"Isso não significa, e acho que precisa ficar extremamente claro, que não é um botão mágico, uma bala de prata que você liga e do dia para a noite tudo funciona. Leva tempo."
Agentes de IA, mas com humano no loop
O palestrante foi enfático: modelos de IA erram bastante e evoluem por tentativa e ajuste — "testando o que funciona, mantendo, e mudando o que não funciona". Por isso, defendeu a criação de guardrails claros, definindo o que o agente pode decidir sozinho e o que exige validação humana, citando um caso hipotético de um agente de compras que, sem limites, acabaria comprando 20 mil quilos de carne moída para economizar centavos por hambúrguer.
De KYC para KYA
Outro ponto levantado foi a chegada de agentes de IA como compradores — não apenas recomendando, mas executando a compra via protocolos como x402. Dados citados apontam 700% de aumento no tráfego "agent-driven" e conversão 31% superior a canais tradicionais. A recomendação prática: adotar protocolos de identidade que permitam agentes concluir compras sem depender de checkouts pensados para humanos, e evoluir de processos de KYC (Know Your Customer) para KYA (Know Your Agent).
Para times de engenharia de e-commerce no Brasil, o recado é claro: revisar métricas de pagamento, entender declines por segmento de usuário e começar, mesmo que em pequenos passos, a preparar a stack para decisões orientadas por IA — sem esperar por uma reformulação completa do checkout.