Perspectivas do Negócio de Inteligência Artificial: Arquitetura, Tendências e Caminhos de Implementação
A inteligência artificial está reformulando as bases do mundo dos negócios. Estamos em um ponto de inflexão onde os agentes estão se transformando de ferramentas comuns em agentes autônomos. A partir do final de 2024, gigantes da internet, pagamentos e e-commerce como Paypal, Visa, Mastercard, Stripe e Amazon começam a investir em "comércio de agentes" e "pagamentos de agentes". A aplicação em larga escala de interfaces de agentes irá desestabilizar a lógica comercial e as relações de produção que foram estabelecidas nos últimos 30 anos com base em GUI tradicionais. Com isso, a lógica convencional de operações de e-commerce, marketing publicitário e liquidação de pagamentos financeiros será totalmente reescrita, podendo até surgir novas categorias: Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Esta transformação no comércio de agentes inteligentes não é apenas uma simples extensão da "e-commerce" para a inteligência. Este artigo tem como objetivo fornecer aos leitores uma visão panorâmica sobre o comércio de agentes inteligentes, sistematizando sua estrutura técnica e caminhos, analisando a inovação comercial desta transformação e explorando os principais desafios que enfrenta no processo de realização final, argumentando assim por que o crypto pode tornar-se a infraestrutura subjacente indispensável.
1. O que é o Comércio Agente?
O Comércio Agentic é um modelo de negócio impulsionado por agentes de IA, que podem executar várias tarefas em nome dos usuários, incluindo pesquisar produtos, comparar opções, fornecer recomendações e concluir compras. Esses agentes de IA conseguem interagir com plataformas de comércio eletrônico, processar transações e gerenciar todo o processo de compra, com o objetivo de tornar a experiência de compra mais personalizada, segura e conveniente. A funcionalidade "Buy for Me" de uma plataforma de e-commerce e a ferramenta "Operator" de uma empresa de IA são os exemplos mais conhecidos atualmente.
Atualmente, o Comércio Agentic ainda é um campo emergente, com poucos dados de negócios ou comerciais disponíveis publicamente. De acordo com um relatório de uma consultoria em 2024, atualmente menos de 1% das empresas ou comerciantes da indústria de e-commerce adotaram a ai agentic em seus negócios ou serviços, mas a atenção do mercado para esta tecnologia é alta. Segundo uma pesquisa de estatísticas de e-commerce de 2025, 90% dos e-commerces estão dispostos a aprender como integrar a ai agentic em seus negócios.
1.1 O papel do usuário humano mudou de "executor" para "mandatário", e a fase crítica de tomada de decisão comercial foi antecipada da "página de checkout" para a "camada de intenção".
As compras online tradicionais são como passear por um supermercado virtual cuidadosamente projetado: os consumidores navegam pessoalmente nas prateleiras, comparam produtos e, por fim, efetuam o pagamento, todo o processo gira em torno da "exploração ativa". O objetivo de otimização dos comerciantes é tornar este fluxo extremamente suave, reduzindo qualquer hesitação dos usuários por meio de interfaces elegantes, recomendações precisas e pagamentos rápidos.
Agora, imagine um novo mundo de Comércio Agentic: você não precisa navegar um por um nos sites de e-commerce, comparar custo-benefício ou fazer pedidos manualmente, basta dizer a um assistente de IA uma instrução vaga, como "ajude-me a comprar um par de tênis adequados para correr". A IA imediatamente entra em ação, pesquisa inúmeras lojas, filtra produtos, analisa preços, avaliações e logística, e até considera a sustentabilidade da cadeia de suprimentos. Durante todo o processo, você pode não ter tocado em uma única tela ou digitado uma única senha.
A mudança chave é: o papel do usuário passa de "executor" para "mandatário", e o núcleo das ações comerciais evolui de "fluxo de cliques" (Click stream) para "fluxo de intenções" (Intent stream). O consumo não é mais uma série de escolhas discretas, mas sim uma autorização geral para um objetivo final (os usuários humanos podem dizer diretamente ao assistente de IA: quero redecorar minha casa no estilo mediterrâneo, ajude-me a escolher os materiais).
Quando as decisões comerciais se deslocam da "página de checkout" para a "camada de intenção", o sistema comercial existente enfrentará um impacto em avalanche. Desde o marketing até as estratégias de crescimento de usuários, toda essa lógica comercial tradicional do e-commerce, baseada na análise do comportamento humano ao longo de décadas, é subvertida pelas decisões racionais dos agentes de IA:
• Teste A/B: A IA consegue comparar dezenas de opções em milissegundos, tornando desnecessário um teste de duas semanas para saber qual cor do ícone do botão tem uma taxa de conversão melhor.
• Recomendações personalizadas: Todos os algoritmos de recomendação baseados no histórico de navegação humano anteriores falharam, e o modelo de recomendação precisa ser reconstruído com base na lógica de decisão da IA.
• Recuperação de carrinho: A decisão da IA não terá "hesitações" ou "desistências" semelhantes às humanas, devido a várias experiências ou outros motivos subjetivos ou objetivos. A taxa de abandono de carrinho e várias estratégias de otimização correspondentes se tornarão história (atualmente, a taxa média de abandono de carrinho no mundo é de 70%)
O marketing tradicional depende da "economia da atenção": imagens deslumbrantes, vídeos publicitários emocionais, botões vermelhos de "compra por tempo limitado", todas essas estratégias para estimular o consumo impulsivo humano escondem as manobras dos comerciantes em relação à psicologia do comportamento humano. Em comparação, a IA não tem impulsos; é um agente de decisão absolutamente racional, que apenas se concentra em saber se os dados retornados pela API são claros e se os parâmetros estão completos. Ela comparará de forma fria as especificações do produto, preços históricos, prazos de entrega, avaliações de usuários e até mesmo a pegada de carbono da cadeia de suprimentos, e assim não haverá mais "domínio da mente do usuário".
O marketing do Agentic Commerce no futuro não será mais sobre a criação de anúncios chamativos, mas sim sobre a construção de "históricos de confiança legíveis por máquinas". O "Product-Agent Fit" substituirá o "Product-Market Fit". A capacidade do seu produto de ser facilmente indexado, compreendido e recomendado pelo ecossistema de agentes de IA mainstream (como servidores MCP, protocolos A2A) determinará sua sobrevivência no mercado.
No entanto, antes que o agente inteligente avance rapidamente em direção ao objetivo final de "completar a ação comercial" com a "produção de intenções" através da raciocínio e decisão das comissões humanas, o agente irá colidir com uma parede dura e parar ------ o sistema de pagamento tradicional.
2. Incompatibilidade fatal: Por que o sistema financeiro tradicional é um obstáculo ao Comércio Agente
Os agentes inteligentes podem realizar perfeitamente a coleta de informações, análise e tomada de decisões, mas quando chegam à última etapa do ciclo comercial, encontram uma parede dura, que é o sistema financeiro e de pagamentos totalmente projetado para os humanos, que levámos décadas a estabelecer.
Todo o sistema moderno de pagamentos e de gestão de risco é, em essência, um "sistema anti-automação". A sua filosofia de design central é: assumir que a automação é igual a fraude.
Pense em cada etapa do nosso atual processo de pagamento:
• CAPTCHA (Código de Acesso Público Completamente Automatizado): utiliza uma questão que é difícil para máquinas reconhecerem, para provar que você é "humano".
• Código de verificação por SMS/Autenticação de dois fatores (2FA): Supondo que você tenha um dispositivo físico que pode receber SMS e que consiga inserir manualmente o código de verificação, essa ação é extremamente difícil para o programa.
• Certificação de segurança 3D: Isso forçará a redirecionar para uma nova página bancária, solicitando que você insira uma senha de transação independente, interrompendo completamente qualquer processo automatizado.
• Análise de comportamento de risco: sistemas de controle de risco avançados podem até analisar o seu trajeto de movimento do mouse, velocidade de digitação, impressões digitais do dispositivo e outras "características humanas" para determinar a autenticidade das transações.
Todas essas "medidas de segurança" tornaram-se "grilhões" na era do Comércio Agentic: uma série de questionamentos equivalentes a "você é humano?" bloqueiam os agentes inteligentes autônomos que enviamos.
Assim, o futuro dos pagamentos já não é uma "página de checkout (Checkout Page))" mas sim um "protocolo ((Protocol)". Esta é uma revolução sobre confiança e mecanismos de autorização. Precisamos de um novo sistema de certificados digitais que permita aos usuários emitir uma "autorização programável" com um alcance, prazo e limite de valor claramente definidos para suas inteligências artificiais.
O Pagamento Agentic faz parte deste conjunto de protocolos, pertencendo à fase final de liquidação de pagamentos no Comércio Agentic. Os agentes de IA utilizam métodos seguros e eficientes (como tokens de autenticação) para executar transações em nome dos usuários. Isso garante que o processo de pagamento seja contínuo e seguro, geralmente com restrições e controles definidos pelo usuário para manter a confiança e a segurança. Os "Tokens Agentic" de um grande operador de pagamentos suportam os agentes de IA na realização de assinaturas e pagamentos recorrentes, enquanto o Agent Toolkit de uma determinada plataforma de pagamentos ajuda os agentes de IA a gerenciar o processo de pagamento; outras empresas de pagamentos possuem ferramentas semelhantes. Um experimento recente de uma empresa de pagamentos com uma empresa de IA é a combinação de ambas, onde os usuários podem usar essa empresa de IA como interface para dar instruções diretamente e receber sugestões abrangentes para a decoração de suas novas casas, além de fornecer produtos específicos. Quando o usuário confirma que gosta da proposta, o agente utiliza o backend de pagamento automatizado construído pela empresa de pagamentos para concluir a liquidação do pagamento e a remessa.
A razão pela qual os gigantes dos pagamentos estão ansiosos para lançar soluções de pagamento correspondentes ao Agentic Commerce é que todos estão apostando em quem será o criador das regras do jogo para o próximo protocolo de pagamento "nativo de máquina", uma aposta sobre a infraestrutura subjacente que dominará o mundo dos negócios no futuro, e o fim dessa transformação é retornar os pagamentos à sua essência - a transferência invisível de valor.
3. Quais são os desafios específicos para construir uma infraestrutura financeira que suporte uma experiência suave para o Comércio Agente? Como fazer isso?
3.1 Desafios centrais: Confiança, Intenção e Automação (Trust, Intent and Automation)
O dilema de construir o sistema de Pagamento Agentic não é uma simples implementação técnica, mas sim resolver o problema fundamental que decorre da mudança de paradigma.
"Quem pode fazer": dos desafios da autenticação de pagamentos tradicionais (Authentication)) à autorização Agentic Commerce (Authorization()
No campo dos pagamentos, quando falamos de usuários finais, geralmente nos concentramos na autenticação em vez da autorização. Se você clicar em "comprar" em um site de e-commerce, você está dando autorização de forma clara, é difícil haver contestação (porque você inseriu as informações do cartão de crédito e clicou no botão de forma explícita), portanto, o núcleo dos pagamentos tradicionais é construído em torno de "reconhecer pessoas", e a pergunta central é: "Como posso confirmar que o operador é você mesmo?" --------- ou seja, autenticação.
Mas na era comercial impulsionada por agentes de IA no futuro, o setor de pagamentos está prestes a passar por mudanças importantes: a autorização está se tornando um ponto-chave no processo de pagamento, e essa questão sobre autorização agora parece mais complexa e interessante, pois os comandos de autorização dos usuários não são tão claros quanto o simples cenário de "clicar no botão de compra" no comércio eletrônico tradicional; os usuários humanos podem expressar a intenção de pagamento de várias maneiras. Outro ponto complexo é: quando um pedido de pagamento é enviado, a quem exatamente estamos autorizando? É ao usuário humano, ao agente ou à empresa que desenvolve o agente?
Atualmente, os problemas de autorização nos cenários de pagamento por agentes que conseguimos imaginar são:
• Identidade fantasma: Este "solicitante de transação" deve ser um usuário humano final, um modelo de IA, um desenvolvedor de aplicações de agentes ou o servidor que o executa? Carecemos de um conjunto de padrões de identidade verificáveis projetados para "máquinas", o que pode resultar em cada etapa sendo uma vulnerabilidade de segurança.
• Limite de autorização: como delegar com segurança as permissões financeiras a uma IA? Como os limites de autorização (montante, tempo, comerciante) são definidos com precisão e rigorosamente executados, e como garantir que a própria autorização não seja alterada ou abusada é também uma nova questão.
• Atribuição de responsabilidade: Quando um agente comete um erro ou é mal utilizado causando perdas, a quem cabe a responsabilidade é uma questão muito complicada. A falta de clareza sobre direitos e responsabilidades é o maior obstáculo à aplicação em larga escala.
"O que fazer": Lacuna de Verificação de Intenção (The Intent Verification Gap)
A questão da validação de intenções é, na verdade, uma derivação da questão da autorização, e a natureza probabilística do LLM entra em conflito natural com a exigência de certeza nas finanças. Embora a camada de pagamento não possa corrigir a "ilusão" da IA, um sistema financeiro bem projetado deve ser capaz de preencher a lacuna entre a saída da IA e a verdadeira intenção do usuário.
• Da instrução à intenção: os métodos tradicionais de pagamento processam a "instrução de pagamento" (Pagar $50 ao Comerciante X), assumindo que essa instrução é precisa. Já o pagamento por agentes precisa lidar com a "intenção da transação" ("Ajude-me a comprar um latte de aveia médio"). O sistema de pagamento deve ser capaz de verificar a instrução de pagamento final com a intenção original em linguagem natural.
• Restrições de comportamento de IA: o que precisamos não é de um sistema de pagamento que compreenda os pensamentos da IA, mas sim de um sistema com "barreiras" poderosas. Ele pode restringir o comportamento da IA através de dados estruturados, regras rigorosas a nível de API, e até mesmo lógica de contratos inteligentes, garantindo que os resultados da execução estejam dentro das expectativas do usuário.
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
8 Curtidas
Recompensa
8
4
Compartilhar
Comentário
0/400
RugDocScientist
· 14h atrás
Ridículo, já estão brincando com conceitos novamente, não é?
Ver originalResponder0
BlockchainRetirementHome
· 20h atrás
Com dinheiro, ousa-se a tudo, e os inteligências artificiais também chegaram.
Inteligência Artificial nos Negócios: Revolucionar o Comércio Eletrônico Tradicional, Reestruturar o Sistema de Pagamentos e Iniciar uma Nova Era
Perspectivas do Negócio de Inteligência Artificial: Arquitetura, Tendências e Caminhos de Implementação
A inteligência artificial está reformulando as bases do mundo dos negócios. Estamos em um ponto de inflexão onde os agentes estão se transformando de ferramentas comuns em agentes autônomos. A partir do final de 2024, gigantes da internet, pagamentos e e-commerce como Paypal, Visa, Mastercard, Stripe e Amazon começam a investir em "comércio de agentes" e "pagamentos de agentes". A aplicação em larga escala de interfaces de agentes irá desestabilizar a lógica comercial e as relações de produção que foram estabelecidas nos últimos 30 anos com base em GUI tradicionais. Com isso, a lógica convencional de operações de e-commerce, marketing publicitário e liquidação de pagamentos financeiros será totalmente reescrita, podendo até surgir novas categorias: Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Esta transformação no comércio de agentes inteligentes não é apenas uma simples extensão da "e-commerce" para a inteligência. Este artigo tem como objetivo fornecer aos leitores uma visão panorâmica sobre o comércio de agentes inteligentes, sistematizando sua estrutura técnica e caminhos, analisando a inovação comercial desta transformação e explorando os principais desafios que enfrenta no processo de realização final, argumentando assim por que o crypto pode tornar-se a infraestrutura subjacente indispensável.
1. O que é o Comércio Agente?
O Comércio Agentic é um modelo de negócio impulsionado por agentes de IA, que podem executar várias tarefas em nome dos usuários, incluindo pesquisar produtos, comparar opções, fornecer recomendações e concluir compras. Esses agentes de IA conseguem interagir com plataformas de comércio eletrônico, processar transações e gerenciar todo o processo de compra, com o objetivo de tornar a experiência de compra mais personalizada, segura e conveniente. A funcionalidade "Buy for Me" de uma plataforma de e-commerce e a ferramenta "Operator" de uma empresa de IA são os exemplos mais conhecidos atualmente.
Atualmente, o Comércio Agentic ainda é um campo emergente, com poucos dados de negócios ou comerciais disponíveis publicamente. De acordo com um relatório de uma consultoria em 2024, atualmente menos de 1% das empresas ou comerciantes da indústria de e-commerce adotaram a ai agentic em seus negócios ou serviços, mas a atenção do mercado para esta tecnologia é alta. Segundo uma pesquisa de estatísticas de e-commerce de 2025, 90% dos e-commerces estão dispostos a aprender como integrar a ai agentic em seus negócios.
1.1 O papel do usuário humano mudou de "executor" para "mandatário", e a fase crítica de tomada de decisão comercial foi antecipada da "página de checkout" para a "camada de intenção".
As compras online tradicionais são como passear por um supermercado virtual cuidadosamente projetado: os consumidores navegam pessoalmente nas prateleiras, comparam produtos e, por fim, efetuam o pagamento, todo o processo gira em torno da "exploração ativa". O objetivo de otimização dos comerciantes é tornar este fluxo extremamente suave, reduzindo qualquer hesitação dos usuários por meio de interfaces elegantes, recomendações precisas e pagamentos rápidos.
Agora, imagine um novo mundo de Comércio Agentic: você não precisa navegar um por um nos sites de e-commerce, comparar custo-benefício ou fazer pedidos manualmente, basta dizer a um assistente de IA uma instrução vaga, como "ajude-me a comprar um par de tênis adequados para correr". A IA imediatamente entra em ação, pesquisa inúmeras lojas, filtra produtos, analisa preços, avaliações e logística, e até considera a sustentabilidade da cadeia de suprimentos. Durante todo o processo, você pode não ter tocado em uma única tela ou digitado uma única senha.
A mudança chave é: o papel do usuário passa de "executor" para "mandatário", e o núcleo das ações comerciais evolui de "fluxo de cliques" (Click stream) para "fluxo de intenções" (Intent stream). O consumo não é mais uma série de escolhas discretas, mas sim uma autorização geral para um objetivo final (os usuários humanos podem dizer diretamente ao assistente de IA: quero redecorar minha casa no estilo mediterrâneo, ajude-me a escolher os materiais).
Quando as decisões comerciais se deslocam da "página de checkout" para a "camada de intenção", o sistema comercial existente enfrentará um impacto em avalanche. Desde o marketing até as estratégias de crescimento de usuários, toda essa lógica comercial tradicional do e-commerce, baseada na análise do comportamento humano ao longo de décadas, é subvertida pelas decisões racionais dos agentes de IA:
• Teste A/B: A IA consegue comparar dezenas de opções em milissegundos, tornando desnecessário um teste de duas semanas para saber qual cor do ícone do botão tem uma taxa de conversão melhor.
• Recomendações personalizadas: Todos os algoritmos de recomendação baseados no histórico de navegação humano anteriores falharam, e o modelo de recomendação precisa ser reconstruído com base na lógica de decisão da IA.
• Recuperação de carrinho: A decisão da IA não terá "hesitações" ou "desistências" semelhantes às humanas, devido a várias experiências ou outros motivos subjetivos ou objetivos. A taxa de abandono de carrinho e várias estratégias de otimização correspondentes se tornarão história (atualmente, a taxa média de abandono de carrinho no mundo é de 70%)
O marketing tradicional depende da "economia da atenção": imagens deslumbrantes, vídeos publicitários emocionais, botões vermelhos de "compra por tempo limitado", todas essas estratégias para estimular o consumo impulsivo humano escondem as manobras dos comerciantes em relação à psicologia do comportamento humano. Em comparação, a IA não tem impulsos; é um agente de decisão absolutamente racional, que apenas se concentra em saber se os dados retornados pela API são claros e se os parâmetros estão completos. Ela comparará de forma fria as especificações do produto, preços históricos, prazos de entrega, avaliações de usuários e até mesmo a pegada de carbono da cadeia de suprimentos, e assim não haverá mais "domínio da mente do usuário".
O marketing do Agentic Commerce no futuro não será mais sobre a criação de anúncios chamativos, mas sim sobre a construção de "históricos de confiança legíveis por máquinas". O "Product-Agent Fit" substituirá o "Product-Market Fit". A capacidade do seu produto de ser facilmente indexado, compreendido e recomendado pelo ecossistema de agentes de IA mainstream (como servidores MCP, protocolos A2A) determinará sua sobrevivência no mercado.
No entanto, antes que o agente inteligente avance rapidamente em direção ao objetivo final de "completar a ação comercial" com a "produção de intenções" através da raciocínio e decisão das comissões humanas, o agente irá colidir com uma parede dura e parar ------ o sistema de pagamento tradicional.
2. Incompatibilidade fatal: Por que o sistema financeiro tradicional é um obstáculo ao Comércio Agente
Os agentes inteligentes podem realizar perfeitamente a coleta de informações, análise e tomada de decisões, mas quando chegam à última etapa do ciclo comercial, encontram uma parede dura, que é o sistema financeiro e de pagamentos totalmente projetado para os humanos, que levámos décadas a estabelecer.
Todo o sistema moderno de pagamentos e de gestão de risco é, em essência, um "sistema anti-automação". A sua filosofia de design central é: assumir que a automação é igual a fraude.
Pense em cada etapa do nosso atual processo de pagamento:
• CAPTCHA (Código de Acesso Público Completamente Automatizado): utiliza uma questão que é difícil para máquinas reconhecerem, para provar que você é "humano".
• Código de verificação por SMS/Autenticação de dois fatores (2FA): Supondo que você tenha um dispositivo físico que pode receber SMS e que consiga inserir manualmente o código de verificação, essa ação é extremamente difícil para o programa.
• Certificação de segurança 3D: Isso forçará a redirecionar para uma nova página bancária, solicitando que você insira uma senha de transação independente, interrompendo completamente qualquer processo automatizado.
• Análise de comportamento de risco: sistemas de controle de risco avançados podem até analisar o seu trajeto de movimento do mouse, velocidade de digitação, impressões digitais do dispositivo e outras "características humanas" para determinar a autenticidade das transações.
Todas essas "medidas de segurança" tornaram-se "grilhões" na era do Comércio Agentic: uma série de questionamentos equivalentes a "você é humano?" bloqueiam os agentes inteligentes autônomos que enviamos.
Assim, o futuro dos pagamentos já não é uma "página de checkout (Checkout Page))" mas sim um "protocolo ((Protocol)". Esta é uma revolução sobre confiança e mecanismos de autorização. Precisamos de um novo sistema de certificados digitais que permita aos usuários emitir uma "autorização programável" com um alcance, prazo e limite de valor claramente definidos para suas inteligências artificiais.
O Pagamento Agentic faz parte deste conjunto de protocolos, pertencendo à fase final de liquidação de pagamentos no Comércio Agentic. Os agentes de IA utilizam métodos seguros e eficientes (como tokens de autenticação) para executar transações em nome dos usuários. Isso garante que o processo de pagamento seja contínuo e seguro, geralmente com restrições e controles definidos pelo usuário para manter a confiança e a segurança. Os "Tokens Agentic" de um grande operador de pagamentos suportam os agentes de IA na realização de assinaturas e pagamentos recorrentes, enquanto o Agent Toolkit de uma determinada plataforma de pagamentos ajuda os agentes de IA a gerenciar o processo de pagamento; outras empresas de pagamentos possuem ferramentas semelhantes. Um experimento recente de uma empresa de pagamentos com uma empresa de IA é a combinação de ambas, onde os usuários podem usar essa empresa de IA como interface para dar instruções diretamente e receber sugestões abrangentes para a decoração de suas novas casas, além de fornecer produtos específicos. Quando o usuário confirma que gosta da proposta, o agente utiliza o backend de pagamento automatizado construído pela empresa de pagamentos para concluir a liquidação do pagamento e a remessa.
A razão pela qual os gigantes dos pagamentos estão ansiosos para lançar soluções de pagamento correspondentes ao Agentic Commerce é que todos estão apostando em quem será o criador das regras do jogo para o próximo protocolo de pagamento "nativo de máquina", uma aposta sobre a infraestrutura subjacente que dominará o mundo dos negócios no futuro, e o fim dessa transformação é retornar os pagamentos à sua essência - a transferência invisível de valor.
3. Quais são os desafios específicos para construir uma infraestrutura financeira que suporte uma experiência suave para o Comércio Agente? Como fazer isso?
3.1 Desafios centrais: Confiança, Intenção e Automação (Trust, Intent and Automation)
O dilema de construir o sistema de Pagamento Agentic não é uma simples implementação técnica, mas sim resolver o problema fundamental que decorre da mudança de paradigma.
No campo dos pagamentos, quando falamos de usuários finais, geralmente nos concentramos na autenticação em vez da autorização. Se você clicar em "comprar" em um site de e-commerce, você está dando autorização de forma clara, é difícil haver contestação (porque você inseriu as informações do cartão de crédito e clicou no botão de forma explícita), portanto, o núcleo dos pagamentos tradicionais é construído em torno de "reconhecer pessoas", e a pergunta central é: "Como posso confirmar que o operador é você mesmo?" --------- ou seja, autenticação.
Mas na era comercial impulsionada por agentes de IA no futuro, o setor de pagamentos está prestes a passar por mudanças importantes: a autorização está se tornando um ponto-chave no processo de pagamento, e essa questão sobre autorização agora parece mais complexa e interessante, pois os comandos de autorização dos usuários não são tão claros quanto o simples cenário de "clicar no botão de compra" no comércio eletrônico tradicional; os usuários humanos podem expressar a intenção de pagamento de várias maneiras. Outro ponto complexo é: quando um pedido de pagamento é enviado, a quem exatamente estamos autorizando? É ao usuário humano, ao agente ou à empresa que desenvolve o agente?
Atualmente, os problemas de autorização nos cenários de pagamento por agentes que conseguimos imaginar são:
• Identidade fantasma: Este "solicitante de transação" deve ser um usuário humano final, um modelo de IA, um desenvolvedor de aplicações de agentes ou o servidor que o executa? Carecemos de um conjunto de padrões de identidade verificáveis projetados para "máquinas", o que pode resultar em cada etapa sendo uma vulnerabilidade de segurança.
• Limite de autorização: como delegar com segurança as permissões financeiras a uma IA? Como os limites de autorização (montante, tempo, comerciante) são definidos com precisão e rigorosamente executados, e como garantir que a própria autorização não seja alterada ou abusada é também uma nova questão.
• Atribuição de responsabilidade: Quando um agente comete um erro ou é mal utilizado causando perdas, a quem cabe a responsabilidade é uma questão muito complicada. A falta de clareza sobre direitos e responsabilidades é o maior obstáculo à aplicação em larga escala.
A questão da validação de intenções é, na verdade, uma derivação da questão da autorização, e a natureza probabilística do LLM entra em conflito natural com a exigência de certeza nas finanças. Embora a camada de pagamento não possa corrigir a "ilusão" da IA, um sistema financeiro bem projetado deve ser capaz de preencher a lacuna entre a saída da IA e a verdadeira intenção do usuário.
• Da instrução à intenção: os métodos tradicionais de pagamento processam a "instrução de pagamento" (Pagar $50 ao Comerciante X), assumindo que essa instrução é precisa. Já o pagamento por agentes precisa lidar com a "intenção da transação" ("Ajude-me a comprar um latte de aveia médio"). O sistema de pagamento deve ser capaz de verificar a instrução de pagamento final com a intenção original em linguagem natural.
• Restrições de comportamento de IA: o que precisamos não é de um sistema de pagamento que compreenda os pensamentos da IA, mas sim de um sistema com "barreiras" poderosas. Ele pode restringir o comportamento da IA através de dados estruturados, regras rigorosas a nível de API, e até mesmo lógica de contratos inteligentes, garantindo que os resultados da execução estejam dentro das expectativas do usuário.