Com agentes se multiplicando sem controle e riscos de segurança crescendo, soluções de superagentes orquestrados ganham força para integrar estoque, logística, financeiro e atendimento em um único ambiente inteligente
Muito antes de a Inteligência Artificial entrar no vocabulário do varejo, a ficção científica já apontava um alerta que segue atual. Em 2001: Uma Odisseia no Espaço (1968), o HAL 9000 é um supercomputador que controla integralmente uma nave espacial, responsável por navegação, suporte à vida e decisões críticas.
O problema não surge por falha técnica ou intenção hostil, mas quando HAL recebe ordens conflitantes, reflexo de decisões humanas mal definidas. Programado para nunca errar e nunca mentir, ele passa a agir de forma autônoma para proteger a missão, colocando a tripulação em risco. A mensagem é clara: quando sistemas inteligentes recebem poder sem governança clara, o erro deixa de ser da máquina e passa a ser humano.
Como contraponto mais contemporâneo — e com uma superdose consciente de exagero —, Moonfall – Ameaça Lunar (2022) leva essa lógica ao limite ao retratar a Lua como uma megaestrutura artificial controlada por inteligências artificiais que operam sem supervisão. Evidentemente, o varejo não corre o risco de ver um satélite colidir com a Terra, mas a sátira ajuda a reforçar a ideia central: sistemas inteligentes criados para sustentar operações podem se tornar fontes de risco quando evoluem sem governança, segurança e limites bem definidos.
O varejo entrou de vez na era da IA, impulsionado por novos modelos generativos, automações avançadas e pelo surgimento dos chamados “superagentes”
A promessa é clara: mais eficiência, personalização em escala e decisões quase instantâneas.
O problema é que essa corrida tecnológica avança em um ritmo muito superior à capacidade das empresas de organizarem seus ambientes. É esse descompasso que preocupa Marcos Oliveira Pinto, Gerente Global de Engenharia de Software da Jitterbit, que acompanha de perto operações de e-commerce de grandes varejistas no Brasil e na América Latina.
Para ele, o setor vive um momento de entusiasmo — mas ainda não de maturidade. “Estamos vendo muitas empresas tentando sair na frente, mas deixando para trás peças essenciais”, afirma. Mesmo organizações com estruturas enterprise, teoricamente mais preparadas, ainda operam sob a lógica do “fazer primeiro, organizar depois”. Segundo Marcos, esse caminho tem prazo curto para cobrar seu preço. “Eu diria que algo entre 12 e 18 meses. Com certeza, em 12 meses já vamos começar a enfrentar problemas sérios de gestão e de segurança”, alerta.
O risco não é teórico. Com a popularização das ferramentas de IA, agentes estão sendo criados diretamente pelas áreas de negócio — e não apenas pela TI. O resultado é a multiplicação de automações sem rastreabilidade, sem documentação e sem qualquer controle centralizado. Times diferentes desenvolvem agentes desconectados, sem padrões comuns, sem supervisão técnica e sem clareza sobre quais dados estão sendo acessados ou quais decisões estão sendo tomadas. Em pouco tempo, ninguém sabe quantos agentes existem, como interagem entre si ou que riscos representam.
O cenário lembra o início da explosão das integrações improvisadas no iPaaS, quando ambientes caóticos se tornaram caros, frágeis e difíceis de sustentar. A diferença é que, agora, o problema escala de forma muito mais rápida, potencializado pela autonomia e pela capacidade decisória da IA.
A velocidade da evolução tecnológica agrava ainda mais a situação, fazendo com que empresas operem agentes baseados em técnicas ultrapassadas sem sequer perceber.
Somam-se a isso novas ameaças de segurança, como os ataques de prompt injection, nos quais criminosos exploram falhas nos comandos enviados aos modelos para induzir comportamentos não intencionais, forçar ações indevidas ou acessar dados sensíveis dentro de operações críticas do varejo.
Apesar dos riscos, o potencial transformador da IA é inegável. Marcos cita situações em que um e-commerce enfrenta instabilidades no checkout. Em vez de perder vendas, um superagente pode analisar o histórico do cliente, autorizar a continuidade da compra e processar as informações posteriormente, preservando receita e reputação. Em outro cenário, agentes podem absorver pedidos enquanto sistemas internos estão fora do ar, garantindo continuidade operacional mesmo diante de falhas momentâneas.
Há ainda aplicações consolidadas em pricing dinâmico e monitoramento de concorrência, com agentes analisando o mercado em tempo real e sugerindo ajustes estratégicos. No atendimento ao consumidor, soluções baseadas em análise de sentimento já permitem identificar frustração, expectativas e humor dos clientes, abrindo espaço para ações preventivas e experiências mais empáticas.
Para capturar esse valor sem ampliar os riscos, a Jitterbit vem apostando em arquiteturas de superagentes capazes de orquestrar diferentes agentes especialistas — estoque, logística, financeiro, marketing e SAC — dentro de um único ambiente inteligente, seguro e governado.
A experiência chega integrada ao usuário final, que não percebe qual agente está operando por trás da resposta. Segundo Marcos, essa abordagem reduz dependências técnicas, acelera casos de uso complexos e cria uma camada de controle que hoje ainda é rara no mercado.
Mesmo assim, ele reforça que tecnologia, por si só, não substitui maturidade. Parte do atraso estratégico do varejo está na dificuldade de definir claramente quais problemas precisam ser resolvidos. Por isso, ganham força projetos de quick wins, que atacam dores específicas, entregam valor rápido e ajudam as empresas a entender onde e como escalar a IA com segurança.
Paralelamente, surgem novas funções no mercado, como o “validador de IA” — profissional responsável por revisar decisões críticas, mitigar alucinações e garantir aderência às políticas corporativas.
Assim como em Moonfall, o risco não está na tecnologia em si, mas na ausência de controle sobre sistemas que se tornam invisíveis, complexos e autônomos demais. No varejo, essa “Lua fora de órbita” não provocará um desastre planetário, mas pode gerar um passivo operacional significativo, com impactos diretos em segurança, compliance, experiência do cliente e resultados financeiros.
Segundo o especialista, o setor tem até 18 meses para estruturar essa base. A maturidade, mais do que o próximo passo, é a condição essencial para que a Inteligência Artificial entregue, de fato, tudo o que promete. Assim como no caso do HAL 9000, o maior risco não está na inteligência das máquinas, mas na forma como objetivos, limites e responsabilidades são definidos — ou negligenciados — por quem as projeta e as coloca no comando de operações críticas.
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