Social Rocket
A IA pode ajudar na pesquisa de produtos – mas muitas pessoas querem continuar a controlar a compra final. Num inquérito alemão para o KPMG Consumer Snapshot 03/2026, 79 por cento dizem que gostariam de poder intervir a qualquer momento no processo de um agente de compras e decidir por si próprios. 73 por cento conseguem imaginar a utilização de um agente para comparar produtos, preços ou ofertas.
Para o comércio online alemão e o social commerce, antes da época natalícia, isto representa uma prioridade concreta: quem usa IA para recomendações, localizadores de presentes e ligações publicitárias deve dar mais peso a informações de produto transparentes e a um checkout controlável do que a compras totalmente automatizadas.
O limite decisivo situa-se entre a escolha e o pagamento
O estudo, publicado pela KPMG a 8 de outubro 2026 e analisado pelo EHI Retail Institute, ilustra a diferença com a compra de um smartphone: 72 por cento usariam apoio de IA na pesquisa de informação; quando se trata do pagamento, a disponibilidade de base desce para 45 por cento. Ambos os valores descrevem atitudes declaradas num cenário de inquérito, não compras com IA efetivamente realizadas.
Também o número de utilização deve ser lido corretamente: 46 por cento afirmaram ter usado IA em decisões de compra com frequência ou muito frequentemente nos últimos doze meses. Isso não é uma quota de mercado de agentes autónomos nem uma taxa de conversão.
A perspetiva alemã complementa o estudo norte-americano da Feedvisor sobre compras com IA, no qual 62 por cento rejeitam encomendas autónomas. Os estudos têm inquéritos e perguntas diferentes; por isso, os seus valores percentuais não devem ser agregados numa taxa global comum.
A confiança não surge com a automatização máxima
Além do direito de intervenção, segundo a KPMG/EHI, 74 por cento querem decidir por si próprios quais os dados pessoais que a IA pode usar. 72 por cento querem poder definir regras e limites orçamentais; 67 por cento desejam transparência sobre se os interesses dos fornecedores influenciam uma recomendação. Quanto à objetividade percebida, 64 por cento preferem a IA generativa geral às ofertas de retalhistas ou fabricantes; apenas 7 por cento dão preferência a estes últimos. Trata-se de uma afirmação de preferência, não de uma comparação independente da qualidade dos sistemas.
Para as marcas, daqui resultam quatro requisitos verificáveis: preços atualizados e disponibilidade devem ser encontráveis, as recomendações devem indicar critérios compreensíveis, as relações de afiliação e patrocínio devem continuar identificáveis, e uma encomenda deve prever um nível de confirmação claro antes do pagamento.
A base prática é muitas vezes menos espetacular do que o próprio agente de IA: dados de produto limpos, variantes fiáveis, condições de devolução e envio compreensíveis e indicações exatas das zonas de entrega. Neste sentido, a Google está a expandir ferramentas de visibilidade de IA e de commerce no Merchant Center [](https://srocket.de/blog/google-merchant-center-ki-sichtbarkeit-commerce-tools-2026/). Estas funções de produto não estão, contudo, automaticamente disponíveis na Alemanha.
O otimismo global em relação à IA não equivale a disponibilidade de compra na Alemanha
O estudo da Shopify sobre a época natalícia 2026 indica que, a nível mundial, 65 por cento querem usar IA para pelo menos uma tarefa de compras. Isto não contradiz a reserva alemã em relação ao pagamento: apoio na pesquisa e delegação de uma procuração de compra são tarefas diferentes.
Além disso, o número da Shopify é uma intenção declarada para a próxima época. Uma utilização de IA prevista não é uma encomenda medida e não diz nada sobre a incrementalidade das vendas. A beta norte-americana „Ask Target“ mostra, entretanto, como um retalhista posiciona a IA primeiro para inspiração e seleção de produtos, em vez de entregar cada encomenda a um agente autónomo.
O que as equipas de marketing devem medir antes da Black Friday
Um teste útil separa a pesquisa apoiada por IA, a montagem do carrinho e a compra confirmada. Devem ser comparados não só os cliques vindos de canais de IA e de redes sociais, mas também as encomendas efetivas, os cancelamentos, as devoluções, as margens e o número de correções manuais de preço ou disponibilidade. Uma grande interação com o localizador de presentes pode significar apenas mais uma etapa no processo de compra já existente – e não receitas adicionais.
As equipas de redes sociais, em especial, devem garantir consistência nas recomendações de criadores e nas respostas da IA: designação do produto, promoção atual, destino da ligação e variante promovida têm de coincidir. Quem não consegue garantir isto pode, através da IA, acabar por gerar mais abandonos de compra em vez de menos.
Conclusão: O resultado alemão não é um argumento contra a IA no comércio. Aponta para um processo de compra assistido e verificável, em que as pessoas podem usar as recomendações sem abdicar do controlo, da soberania sobre os dados e dos limites orçamentais.
Fontes: KPMG/EHI Consumer Snapshot 03/2026 de 8 outubro; Gartner, inquéritos nos EUA de 27 maio; Shopify Holiday Report, 6 outubro.