O dado que deveria estar na pauta de todo comitê de marketing
Em julho de 2026, o Estadão antecipou um dado que redefine a conversa sobre marcas no Brasil: 85% dos consumidores brasileiros preferem um agente de IA pessoal a uma pessoa próxima para fazer compras em seu lugar.
O número vem do Consumer Pulse 2026 da Accenture, o estudo "Talk to My AI Agent: The New Rules of Brand Value", que entrevistou 25.590 consumidores em 16 países (incluindo o Brasil) entre 7 e 22 de janeiro de 2026\. E o Brasil não está apenas acompanhando a tendência global: está à frente dela. A média mundial de confiança na IA acima do melhor amigo é de 74%. Aqui, 85%.
Este artigo destrincha o que a pesquisa mostra, por que ela representa uma mudança estrutural (e não mais uma onda de canal) e o que marcas e agências precisam fazer agora.
O que a pesquisa da Accenture mostra
O estudo mapeia três níveis de delegação de compra para agentes de IA, do mais controlado ao mais autônomo:
Execução de tarefas. 74% dos consumidores globais (82% no Brasil) instruiriam um agente de IA a negociar descontos, resolver reclamações, renovar assinaturas ou refazer pedidos. O consumidor dá a ordem; o agente executa.
Decisão delegada. 32% deixariam o agente escolher o que comprar dentro de limites definidos: orçamento, preferências, ocasião. No Brasil, 33% aceitariam que a IA tomasse a decisão final de compra.
Compra autônoma. 9% globalmente (10% no Brasil) permitiriam que o agente inicie e complete compras sozinho, sem qualquer intervenção. Parece pouco, mas a própria Accenture nota: um terço dos entrevistados diz que uma primeira compra bem-sucedida de baixo risco aumentaria seu conforto com a autonomia. Esse número tende a crescer rápido.
Dois dados adicionais dão a dimensão da mudança:
- 71% dos consumidores esperam que a IA generativa influencie pelo menos metade das suas decisões de gasto nos próximos 12 meses.
- Entre usuários semanais de IA generativa, a IA já ultrapassou a loja física como principal canal de descoberta de produtos.
A descoberta de marca, que por duas décadas aconteceu na página de resultados do Google, está migrando para a janela de conversa do ChatGPT, do Gemini e do Claude.
Lealdade de marca virou uma variável algorítmica
O dado mais desconfortável do estudo para quem investe em branding: 37% dos consumidores comportamentalmente leais aceitariam que o agente de IA trocasse sua marca preferida se encontrasse uma opção com melhor custo-benefício. No Brasil, 32% dos consumidores aceitariam a troca.
Pense no que isso significa na prática. Anos de investimento em construção de marca, programas de fidelidade e share of mind podem ser neutralizados por uma única inferência de um modelo de linguagem que concluiu que o concorrente entrega mais valor.
É verdade que 61% dos brasileiros indicariam ao agente quais marcas priorizar: a preferência humana ainda entra na equação. Mas ela agora passa por um intermediário que verifica, compara e pode discordar. Como resume o próprio relatório da Accenture: as marcas terão que conquistar valor duas vezes. Uma com o coração do consumidor, outra com o algoritmo do agente.
Por que isso não é "mais um canal"
A tentação é tratar a IA como se fosse um novo canal de mídia, como foi o social, como foi o mobile. A pesquisa sugere que essa leitura está errada.
Quando um agente de IA se posiciona entre o consumidor e a marca, ele não apenas transporta a mensagem: ele decide quais marcas entram na consideração. A Accenture chama isso de deslocamento do momento de escolha para a "camada de decisão": o conjunto de padrões, dados e lógica de verificação que determina o que é recomendado antes de o consumidor interagir com qualquer marca.
Na era do Google, a disputa era por posição em uma lista de dez links azuis. O consumidor ainda via as alternativas e escolhia. Na era dos LLMs, a resposta é frequentemente única. Quem não está nela não perdeu posição: deixou de existir na decisão.
E há uma assimetria nova: agentes de IA constroem confiança de forma diferente de humanos. Eles não respondem a storytelling, jingle ou embalagem. Respondem a prova: dados de produto estruturados, preços transparentes, claims verificáveis, disponibilidade confiável. Diferenciação fraca e preço inflado, que antes sobreviviam escondidos atrás de uma boa campanha, agora são expostos instantaneamente.
O que fazer: a resposta está no próprio relatório
A recomendação central da Accenture às marcas é literal: construir Generative Engine Optimization (GEO) e Agentic Engine Optimization (AEO) ao lado do SEO, tornando "cada produto, claim, preço e prova estruturado, legível por máquina e verificável".
Na prática, isso se traduz em quatro frentes de trabalho:
1\. Medir a visibilidade da marca nos LLMs. Antes de otimizar, é preciso saber o ponto de partida. Quando alguém pergunta ao ChatGPT "qual o melhor \[sua categoria\]?", sua marca aparece? Com que frequência? Descrita de forma correta? Associada a quais atributos? Essa é a nova pesquisa de share of voice, e a maioria das empresas nunca a fez.
2\. Auditar como a IA descreve a marca. Não basta aparecer; importa como. LLMs sintetizam o que encontram em reviews, comparativos, fóruns, imprensa e no próprio site da marca. Se essas fontes estão desatualizadas, inconsistentes ou dominadas pelo discurso de concorrentes, é essa a versão da marca que o modelo vai reproduzir para milhões de usuários.
3\. Estruturar dados para máquinas, não só para pessoas. Páginas de produto com dados estruturados, especificações comparáveis, preços claros e claims com fonte. O agente recomenda o que consegue verificar. Conteúdo institucional vago é invisível para essa camada de decisão.
4\. Monitorar continuamente. Modelos são atualizados, fontes mudam, concorrentes se movem. Visibilidade em LLM não é um projeto com fim: é uma disciplina de acompanhamento, como o SEO foi (e continua sendo).
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O paralelo histórico: quem entendeu o SEO cedo, venceu
Em 2003, otimizar para o Google parecia assunto técnico de nicho. As marcas que trataram SEO como disciplina estratégica nos anos seguintes construíram vantagens de distribuição que duraram décadas, e as que ignoraram passaram anos (e orçamentos) tentando alcançá-las.
O momento atual do GEO é análogo, com uma diferença: a transição está acontecendo mais rápido. O Google levou quase uma década para se tornar o ponto de partida universal da descoberta. Os LLMs, segundo a pesquisa da Accenture, já superaram a loja física como canal de descoberta entre usuários frequentes: menos de quatro anos após o lançamento do ChatGPT.
A janela para se posicionar enquanto a maioria do mercado ainda não se moveu está aberta. Mas hábitos de consumo se cristalizam rápido, e a confiança que os consumidores depositam nos agentes (como mostra o dado dos 85%) se transfere para as marcas que os agentes recomendam. E se afasta das que eles ignoram.
FAQ
O que é o estudo "Talk to My AI Agent" da Accenture? É a edição 2026 do Consumer Pulse da Accenture, publicada em junho de 2026\. A pesquisa entrevistou 25.590 consumidores em 16 países (Austrália, Brasil, Canadá, Chile, China, Emirados Árabes, Espanha, EUA, França, Alemanha, Índia, Itália, Japão, México, Reino Unido e Suécia), online, entre 7 e 22 de janeiro de 2026, sobre a disposição de delegar decisões de compra a agentes de IA.
O que é GEO (Generative Engine Optimization)? GEO é a disciplina de otimizar a presença de uma marca nas respostas de motores generativos: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity e assistentes de IA em geral. Enquanto o SEO disputa posições em listas de links, o GEO disputa presença e representação correta dentro de respostas sintetizadas por IA.
GEO substitui o SEO? Não. A recomendação da Accenture é explícita: construir GEO ao lado do SEO. A busca tradicional continua relevante, mas uma fatia crescente da descoberta e da decisão migra para interfaces de IA, e exige uma disciplina própria.
Como saber se minha marca aparece nas respostas dos LLMs? Testes manuais dão um primeiro diagnóstico, mas são anedóticos: as respostas variam por modelo, formulação da pergunta e momento. Medição consistente exige monitoramento sistemático (múltiplos prompts, múltiplos modelos, ao longo do tempo) para gerar métricas de visibilidade, sentimento e comparação com concorrentes. É esse monitoramento que a ShapefAI automatiza.
Isso vale para quem vende B2B? Sim. O estudo da Accenture foca no consumidor final, mas o comportamento de "perguntar à IA antes de decidir" já é padrão também em compras corporativas, de software a serviços. A lógica é a mesma: quem não aparece na resposta não entra na consideração.
Fontes: [Accenture Consumer Pulse 2026, "Talk to My AI Agent: The New Rules of Brand Value"](https://www.accenture.com/us-en/insights/consulting/talk-my-ai-agent); [Estadão, Coluna do Broadcast, 12/07/2026](https://www.estadao.com.br/economia/coluna-do-broad/brasileiro-confia-mais-em-ia-do-que-em-amigos-para-fazer-compras/).
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