Jornadas no Modo IA: o que muda para marcas e consumidores?

Pense em algo complicado e demorado que nós costumávamos fazer há alguns anos, como, por exemplo, planejar uma viagem. O roteiro envolvia dezenas de abas abertas, planilhas para comparar preços, checagem de reservas e uma vigilância constante para que nenhum detalhe ficasse de fora.

Hoje, esse processo parece a memória de um passado distante.

Após a consolidação da inteligência artificial como um “copiloto” para as mais diversas tarefas, o comportamento do consumidor brasileiro se transformou. Com 82% da população¹ (e impressionantes 90% da Geração Z²) utilizando ferramentas de IA em suas rotinas, a tecnologia se tornou uma aliada indispensáve que organiza o caos cotidiano.

Por isso, durante o Re-Think with Google 2026, as discussões convergiram para um ponto em comum: não estamos mais apenas pesquisando e testando a inteligência artificial, mas, sim, operando no que chamamos de Modo IA.

Já notamos essa mudança no comportamento do consumidor. Em vez de ceder à sobrecarga cognitiva, presente em tarefas repetitivas de filtragem, comparação e organização, o brasileiro vai em busca da IA de sua confiança.

Isso pode ser observado, inclusive, na relação com o tempo: 83% dos usuários já percebem uma economia em suas agendas, 15% relatando uma recuperação de até 5 horas por semana³.

O que tudo isso nos mostra? Em primeiro lugar, que o consumidor não quer mais apenas um produto ou um link; ele quer resolver uma missão complexa, como planejar as férias da família ou organizar a festa de aniversário dos filhos.

Jornadas expandidas pela IA

É comum pensar que, com o apoio da tecnologia, as jornadas de compra deveriam se tornar mais curtas e “objetivas”, como uma linha reta. Mas não é exatamente assim; os dados mostram que, além de facilitar a pesquisa, a inteligência artificial está expandindo a inteligência do consumidor.

Este é o Paradoxo da IA: enquanto a ferramenta sintetiza o trabalho pesado (lendo centenas de reviews e comparando especificações técnicas, por exemplo), o usuário ganha fôlego para ser mais exigente.

Com a carga cognitiva reduzida, ele se sente seguro para explorar mais opções, fazer perguntas mais profundas e descobrir marcas que antes seriam ignoradas no ruído digital.

Essa mudança se traduz até mesmo na forma como brasileiro interage com a Busca:

• O fim da palavra-chave única: as consultas no “Modo IA” são de 2 a 3 vezes mais longas⁴. No Brasil, 40% das buscas já possuem 5 palavras ou mais⁵.
• Da intenção à missão: o consumidor não busca mais apenas um produto ou serviço; ele busca uma resolução. O antigo modelo de “comprar um tênis” deu lugar a pedidos mais complexos, como “encontrar um tênis de corrida para iniciantes com pisada pronada e amortecimento extra para asfalto”.
• A jornada assistida: no último ano, 57% dos brasileiros utilizaram a inteligência artificial em alguma etapa de sua jornada de compra⁶. Como resultado, 71% afirmam que o processo ficou mais fácil⁷, e 80% dizem que foi mais rápido⁸.

Ou seja, não basta mais estar no topo do funil – é preciso ser a resposta exata para uma missão detalhada. O consumidor agora é um “curador-chefe": ele delega a triagem à IA, mas reserva para si o prazer e a responsabilidade da escolha final.

Da assistência à delegação

Enquanto observamos o crescimento no uso de IA para tarefas relacionadas a pesquisa e assistência, outra tendência desponta: o consumidor brasileiro se mostra disposto a delegar tarefas diretamente para os agentes de IA, em uma perspectiva futura.

Cerca de 18% afirmam que usarão agentes de IA frequentemente, mas mantendo a decisão final; já 13% se sentem confortáveis para delegar praticamente tudo, de forma automática9.

Por isso, de agora em diante, é importante que as empresas tenham em mente que, mais do que eficiência, é preciso construir uma Arquitetura da Confiança.

Isso envolve oferecer transparência radical sobre as fontes de informação, garantir um “botão de segurança” para falar com um humano e permitir que o usuário interrompa processos automatizados a qualquer momento.

É justamente essa base de segurança que possibilita e pavimenta o caminho para o próximo grande salto da nossa relação com a tecnologia.

Um mundo agêntico se aproxima

Se hoje usamos a IA para iluminar o caminho e nos ajudar a escolher, o passo seguinte é ainda mais transformador e diz respeito a uma tecnologia executora. É o que chamamos de comércio agêntico.

Imagine que, em vez de receber uma lista de opções de restaurantes para celebrar uma ocasião especial, você pudesse simplesmente dizer: “Reserve uma mesa naquele restaurante que você me apresentou ontem”. Reserva feita, pagamento processado, comprovante no e-mail – tudo em segundos, sem dificuldade.

Essa transição para uma jornada em que agentes de IA orquestram tarefas complexas muda a lógica do jogo para as empresas. Estamos saindo do tradicional B2C (Business to Consumer) para o B2A (Business to Agent).

Isso significa que, em 2026, as marcas precisam ser atraentes para as pessoas, mas também precisam ser “legíveis” para a IA. Para que esse diálogo aconteça de forma segura e eficiente, surgem infraestruturas como o Universal Commerce Protocol (UCP) — um linguagem comum que permite que os agentes de IA “entendam” o estoque, os preços e os sistemas de pagamento das marcas.

Framework: colocando insights em prática

Para transformar o potencial da IA em resultados, é importante construir uma base que sustente tanto a precisão algorítmica quanto a decisão humana. Este guia prático foca em três pilares:

Pilar 1: Dados

No modelo B2A, a marca deve ser capaz de “explicar” seu valor para os agentes de IA de forma tão eficiente quanto faz para os humanos. Se a IA não consegue processar os atributos do seu portfólio, sua marca pode estar invisível na fase de triagem.

Recomendação prática: estruturar informações de produtos e sinais de negócio através de ferramentas como o Product Studio. Isso garante que a IA compreenda o valor real das ofertas (ex: durabilidade, sustentabilidade, especificações técnicas complexas) e as transforme em metadados prontos para o Universal Commerce Protocol (UCP). O objetivo é garantir que a marca tenha a “embalagem digital” correta para ser processada pelos agentes.

Pilar 2: Mídia

Com o consumidor operando em missões complexas e consultas 2 a 3 vezes mais longas, o marketing de palavras-chave isoladas torna-se insuficiente. É necessário adotar soluções que acompanhem a expansão da inteligência da jornada.

Recomendação prática: implementar soluções nativas de IA, como Performance Max (AI Max) e Demand Gen, para capturar a intenção do “consumidor superpoderoso”. Essas ferramentas permitem que a marca esteja presente de forma fluida em múltiplos pontos de contato — da pesquisa técnica na Busca à validação visual no YouTube — adaptando criativos e lances em tempo real para atender à missão específica de cada usuário.

Pilar 3: Orçamento

Em uma jornada não linear, o orçamento não pode mais ser estático ou dividido por silos de canais. A fluidez da missão do usuário exige uma fluidez correspondente no investimento.

Recomendação prática: adotar modelos de mensuração avançados que considerem o impacto de longo prazo e a influência da IA na decisão final. A gestão orçamentária deve ser adaptativa, permitindo que o capital siga o deslocamento da demanda.

Isso significa que a alocação financeira deve ser orientada por resultados de negócio e pela dinâmica das missões, garantindo que a marca tenha fôlego para atuar tanto no “filtro lógico” da IA quanto na “validação emocional” do humano.

Na era da IA, fica a lição: o marketing não pode mais operar como um silo isolado.

O sucesso deste framework depende de uma colaboração intensa e contínua: o CMO deve trabalhar em simbiose com o CTO, para garantir a infraestrutura de dados, e com o CFO, para assegurar que o investimento siga a lógica da rentabilidade.