A Casa Adyen 2026 deixou uma mensagem difícil de ignorar: o comércio está mudando menos pela chegada de uma tecnologia isolada e mais pela combinação entre IA, pagamentos, dados, infraestrutura e confiança. Ao longo do evento, executivos de empresas como Adyen, Visa, Mastercard, Elo, Uber, RD Saúde, Google e Serasa Experian mostraram onde essa transformação já aparece na operação — e quais temas ainda estão cercados de hype. Nesta edição da Radar do Comércio, reuni os sinais que mais importaram para quem está pensando os próximos anos de varejo, tecnologia e pagamentos.

Na edição de hoje:

• o que a Adyen está chamando de infraestrutura inteligente;

• por que comércio agêntico deixou de ser conceito;

• o que os líderes de pagamentos acham que muda até 2030;

• onde o fator humano segue insubstituível;

• e o pano de fundo macro que ninguém pode ignorar.

🚀 O evento começou com uma tese clara

Thaís Fischberg abriu a Casa Adyen com três perguntas que organizaram bem o dia: onde investir quando tudo parece urgente, o que acontece quando a IA assume o controle e como os líderes estão lidando com a transformação.

Teve também um dado que ajuda a dimensionar o momento da operação: a Adyen reportou crescimento global de 19% em receita ano contra ano, enquanto a América Latina cresceu 43%. Na leitura da executiva, isso reflete o crescimento do comércio dos próprios clientes na região.

“Quanto mais a tecnologia assume a execução, mais importante fica o julgamento de quem toma a decisão.” — Thaís Fischberg, presidente da Adyen na América Latina

Por que isso importa: a mensagem de abertura deu o tom do evento inteiro. Menos fascínio por ferramenta isolada, mais discussão sobre decisão, prioridade e execução.

🤖 IA saiu do hype e entrou na jornada

Se houve um tema dominante, foi este: IA já está mexendo na descoberta, no checkout, no pagamento e no pós-venda.

Roelant Prins resumiu isso dizendo que pagamentos estão deixando de ser só processamento de transação para virar infraestrutura inteligente. Karan Katyal levou a conversa adiante ao mostrar que ChatGPT e Gemini já têm cerca de 1 bilhão de usuários ativos semanais cada, com cerca de 20% das consultas carregando intenção comercial. E mais: tráfego vindo de LLMs converte até 50% melhor do que busca orgânica tradicional.

A Adyen apresentou sua resposta para esse cenário com o Adyen Agentic, lançado cerca de dois meses antes do evento, como uma camada modular para discovery, cart e payments em superfícies de IA.

“This will be fast. It will not take very long.” — Fabio Coelho, presidente do Google no Brasil

Por que isso importa: o comércio agêntico ainda está no começo, mas já deixou de ser experimento de laboratório. Para marcas e varejistas, a discussão agora é menos “se vem” e mais como aparecer, converter e receber pagamento nesse novo ambiente.

💳 Pagamentos de 2030 devem parecer diferentes — mas não tanto

No painel com Thaís Fischberg, Marcelo Tangioni, Rodrigo Cury e Giancarlo Greco, apareceu um consenso curioso: muita coisa vai mudar, mas alguns pilares seguem firmes.

O cartão físico continua vivo até 2030, o débito segue resiliente e o parcelado sem juros ainda é visto como força estrutural do mercado brasileiro. Ao mesmo tempo, a grande mudança esperada está na autenticação: biometria, passkeys e até a necessidade de evoluir de know your customer para know your agent.

Rodrigo Cury também foi direto ao ponto ao dizer que a tese de incompatibilidade entre Pix e cartões já ficou para trás. A convivência entre trilhos foi tratada como fato consumado.

“A narrativa de que o Pix e cartões não podem conviver... a gente já superou isso há muito tempo.” — Rodrigo Cury, Visa do Brasil

Por que isso importa: o usuário final deve enxergar cada vez menos o trilho e cada vez mais a experiência. Para quem opera pagamentos, isso aumenta a pressão por autenticação melhor, menos fraude e mais interoperabilidade.

🏪 O físico não perdeu relevância

Duas falas diferentes chegaram numa conclusão parecida.

Na RD Saúde, Renato Raduan mostrou por que loja física e atendimento seguem centrais em um setor em que 95% dos produtos são os mesmos e os preços são amplamente equivalentes. A empresa opera 3.687 farmácias, tem 53 milhões de clientes ativos e registra NPS de 91 nas lojas. Mais de 40% dos respondentes nas pesquisas da companhia dizem escolher a rede pelo fator humano e pelo atendimento.

Já David Shing fez a provocação mais memorável do dia sobre essa tensão entre fluidez e contato:

“Frictionless, yes. Lack of interaction, no.” — David Shing

Ele conectou isso ao valor persistente de experiências tangíveis, citando o mercado de vinil em US$ 2 bilhões e o de câmeras em US$ 4 bilhões.

Por que isso importa: reduzir fricção continua sendo prioridade. Mas eliminar toda interação pode empobrecer a experiência. Em categorias de cuidado, confiança e decisão mais sensível, o gesto humano ainda pesa muito.

📦 Uber e RD mostraram a tecnologia invisível funcionando

Silvia Penna levou um dos melhores exemplos de tecnologia que o cliente quase não vê. O Uber Direct opera entregas white label para parceiros como Shopee, Droga Raia e Drogasil, incluindo entregas em até quatro horas. No app, a Uber também já usa IA em funções centrais, como sugestão de endereço, com acerto superior a 75%.

Na RD Saúde, a tecnologia aparece em outra camada: menos para substituir gente, mais para liberar tempo e qualificar atendimento. O agente Mia apoia farmacêuticos com dúvidas técnicas e sugestões proativas durante o atendimento.

Por que isso importa: a melhor tecnologia do evento não apareceu como espetáculo. Apareceu como infraestrutura que reduz atrito operacional e melhora a ponta. Você também está vendo isso no seu setor?

Fonte: Casa Adyen 2026, palestras de Silvia Penna e Renato Raduan

📉 O pano de fundo econômico segue apertado

Nem só de inovação vive a operação. Camila Abdelmalack lembrou que 2026 segue marcado por desaceleração, juros altos, incerteza eleitoral e crédito apertado.

Os números ajudam a entender o tamanho da pressão: 83,7 milhões de CPFs negativados e 9,1 milhões de CNPJs negativados. Ao mesmo tempo, o parcelamento continua sendo peça central para sustentar consumo, especialmente nas faixas de renda mais pressionadas.

“Câmbio define inflação. Inflação define política monetária. E isso define o futuro da taxa de juros.” — Camila Abdelmalack, Serasa Experian

Por que isso importa: qualquer discussão sobre IA, checkout ou conversão em 2026 precisa passar por contexto econômico. A tecnologia avança, mas o consumidor continua comprando sob restrição real de renda e crédito.

📌 Qual foi, para você, o principal sinal da Casa Adyen 2026: autenticação, comércio agêntico, infraestrutura invisível ou volta do fator humano? Eu adoraria saber.

Por hoje é só! No próximo evento, eu volto com mais uma curadoria do que realmente merece espaço na sua semana. Até a próxima! 😉

A adoção de IA no comércio avançou rápido, mas o uso corporativo ainda está concentrado no básico. Segundo David Shing, o uso mais comum dessas ferramentas no trabalho segue sendo reescrever e-mails, seguido pela edição de conteúdo existente, em fala apresentada no evento sobre tecnologia, confiança e comportamento humano. O dado importa porque expõe um contraste: o debate público trata a IA como ruptura total, enquanto boa parte das empresas ainda extrai ganhos operacionais simples.

Esse descompasso afeta decisões de investimento, desenho de experiência e governança. Shing enquadra o momento como a transição para a quarta revolução industrial, depois de vapor, eletricidade e computação, agora marcada por inteligência. Nesse contexto, a tese central dele é objetiva: a IA não está eliminando a criatividade, está eliminando fricção. Para comércio, isso muda a pergunta. O foco deixa de ser “qual ferramenta comprar” e passa a ser “onde a jornada ainda trava, perde contexto ou quebra confiança”.

Fricção é o problema de negócio

Quando Shing afirma que “If it can be automated, it will be automated”, ele não trata automação como hipótese. Trata como direção de mercado. A implicação prática para varejo, serviços e plataformas é clara: etapas repetitivas, comparações simples, triagens e interações previsíveis tendem a sair da interface humana e migrar para sistemas, agentes e fluxos invisíveis.

Isso não significa que a criatividade perdeu valor. O argumento dele vai no sentido oposto. O que perde valor é o atrito desnecessário, aquele conjunto de cliques, esperas, buscas e reformulações que atrasa uma decisão de compra ou empobrece uma interação com a marca. Em comércio, remover esse atrito encurta a distância entre intenção e transação.

A leitura fica mais útil quando aplicada a casos concretos. Se uma empresa usa IA apenas para acelerar tarefas internas, ela ganha produtividade localizada. Se usa IA para reduzir abandono, melhorar descoberta de produto, responder com contexto e simplificar decisão, ela mexe no resultado comercial. A diferença está no ponto de aplicação.

Shing também lembra que ferramentas de IA parecem pessoais porque foram alimentadas por cerca de vinte anos de dados acumulados na nuvem. Esse contexto ajuda a explicar por que consumidores passam a esperar interações mais situacionais, menos genéricas e mais próximas do momento real de uso.

Comércio agêntico ainda está no estágio inicial

O comércio agêntico aparece como promessa forte, mas Shing faz um alerta útil: hoje, boa parte dos usos ainda se limita a comparação de preço e produto. Isso resolve uma parte do problema, mas está longe de representar uma experiência comercial madura. Escolher o menor preço é linha de base, não diferencial.

O próximo estágio depende de contexto. Um agente precisa entender preferência, urgência, histórico, restrições e intenção. Sem isso, a automação entrega respostas corretas no plano técnico, mas pobres no plano comercial. O resultado é uma experiência sintética, funcional e pouco convincente.

Esse ponto importa porque muitas empresas confundem autonomia da máquina com qualidade da decisão. Não basta o agente executar. Ele precisa executar com critério compatível com a expectativa do cliente e com a proposta da marca. Em alguns casos, Shing sugere que avatares podem mediar melhor essa relação do que chatbots, justamente por preservarem sensação de presença.

Na prática, o comércio agêntico faz sentido quando reduz esforço sem apagar o contexto humano. Isso inclui:

• comparação assistida com critérios além de preço

• recomendação baseada em situação de uso

• continuidade entre canais, voz, app e atendimento

• memória de preferências e restrições do cliente

Sem esses elementos, a empresa automatiza a superfície e mantém o problema central intacto.

Confiança vem antes da ferramenta

A frase mais direta da apresentação talvez seja esta: “Trust is the number one problem.” Shing aplica essa lógica tanto à adoção interna de IA quanto à transação com consumidores. Sem confiança, não há troca. E eficiência técnica não compensa esse déficit.

Por isso, ele inverte a ordem comum dos projetos de IA. Em vez de começar por ferramentas, a sequência correta deveria partir do impacto na organização, passar por dados, tecnologia, habilidades e só então chegar ao stack escolhido. A relevância dessa ordem está em evitar projetos que funcionam em demonstração, mas falham em operação, governança ou adesão interna.

Essa visão conversa com um problema recorrente em empresas de médio e grande porte: comprar tecnologia antes de definir responsabilidade, política de uso, qualidade de dado e critério de decisão. O efeito costuma aparecer depois, em forma de retrabalho, inconsistência de resposta, risco reputacional e baixa confiança das equipes.

Shing também observa que a velocidade da mudança superou a capacidade de atualização das pessoas. Segundo ele, ninguém está plenamente qualificado para o trabalho atual porque o ambiente muda rápido demais. Essa leitura ajuda a explicar por que tantas iniciativas de IA encontram resistência. O obstáculo nem sempre é técnico. Muitas vezes é cultural, organizacional e humano.

Trabalho e consumo obedecem à mesma lógica humana

Um dos trechos mais fortes da fala conecta futuro do trabalho e comércio. Shing afirma que 80% da vida desperta das pessoas é passada no trabalho, somando 90 mil horas ao longo da vida. O dado foi usado por ele para mostrar que grande parte das decisões, interações e transações acontece enquanto as pessoas estão trabalhando, sob pressão, distração ou alternando tarefas.

Isso muda o desenho de experiência. Se a empresa ignora o contexto de trabalho do cliente, ela tende a criar jornadas ideais no papel e ruins no uso real. O consumidor não compra em estado abstrato. Ele compra entre reuniões, no transporte, no intervalo, com atenção fragmentada e expectativa alta de resposta imediata.

Shing resume a felicidade no trabalho em três fatores: contribuição, reconhecimento e autenticidade. Mais do que um comentário sobre RH, isso ajuda a entender comportamento de consumo. Pessoas respondem melhor a experiências que respeitam identidade, contexto e agência. Comércio, nesse sentido, depende de leitura humana antes de depender de automação.

A implicação é direta para times de produto, marketing e atendimento. Projetos de IA que ignoram motivação, confiança e reconhecimento tendem a gerar eficiência operacional sem gerar vínculo. E vínculo continua sendo parte da transação.

Personalização funciona quando há contexto real

Shing cita a Cadbury como exemplo de uso comercial bem aplicado. A marca usou imagem, voz e maneirismos de um ator para produzir dezenas de milhares de anúncios hiperlocais no mercado indiano. Para a maioria das pessoas, a diferença era imperceptível, e o custo relativo para a marca foi baixo. O caso importa porque mostra escala com aderência local, sem exigir produção manual de cada peça.

Outro exemplo veio de uma marca de ração nos Estados Unidos, que substituiu o animal principal da campanha por cães reais que precisavam ser resgatados. A lógica foi simples e eficaz: atualizar o conteúdo com propósito e impacto emocional, usando IA para adaptar a peça sem perder a ideia criativa.

Os dois casos apontam para o mesmo princípio. IA aplicada a marketing e comércio funciona melhor quando amplia imaginação, personalização e velocidade de execução. Funciona pior quando tenta automatizar quase toda a criação e aceita queda de qualidade como efeito colateral inevitável.

Shing critica explicitamente a ideia de automatizar 95% da criação publicitária. A objeção não é romântica. É operacional. Automação ruim enche o mercado de peças fracas, reduz diferenciação e torna a atenção ainda mais cara.

Interfaces invisíveis e o limite da conveniência

A infraestrutura inteligente está ficando menos visível. Shing fala em interfaces zero click, voz, memória, dados e entendimento situacional como base de uma experiência mais contextual. O comércio tende a aparecer menos como navegação explícita e mais como resposta embutida no ambiente, no dispositivo e no momento.

Os exemplos citados por ele ajudam a dimensionar esse movimento. Caixas de som inteligentes formam uma indústria de US$ 14 bilhões, segundo a referência apresentada na palestra. Wearables já somam cerca de 600 dispositivos, ainda liderados por fitness. E a Internet das Coisas avança em ritmo acelerado, com 127 produtos lançados por segundo, também segundo Shing. Esses números importam porque mostram a multiplicação de pontos de contato fora da tela tradicional.

Na lista de objetos conectados, ele menciona urso de pelúcia com leitura biométrica, escova de dentes automatizada, recipientes inteligentes para alimentos e espelho com recomendações personalizadas. O padrão é o mesmo: sensores, contexto e redução de atrito em tarefas cotidianas.

Mas há um limite importante. Conveniência não elimina desejo de interação. Shing resume isso em uma frase precisa: “Frictionless, yes. Lack of interaction, no.” O mercado de vinil, citado por ele como uma indústria de US$ 2 bilhões, e o mercado de câmeras, com US$ 4 bilhões, mostram que formatos táteis e reconhecíveis continuam relevantes. O sucesso de um aplicativo que transformava o iPhone em iPod, tendência no TikTok antes de ser removido, reforça a mesma leitura.

Empresas que perseguem automação total costumam errar exatamente aí. Elas reduzem esforço, mas também removem sinais de presença, escolha e materialidade que fazem parte da experiência.

A agenda mais madura para comércio com IA não começa pela promessa de substituir pessoas nem pela corrida por ferramentas. Começa por um diagnóstico mais disciplinado: onde a fricção atrasa a decisão, onde falta contexto, onde a confiança quebra e onde a automação empobrece a interação. Quem responder bem a essas quatro perguntas tende a usar IA para algo mais valioso do que reescrever e-mails.

Shing resume o momento com uma escolha simples: “You either evolve or you repeat.” No comércio, evoluir significa desenhar sistemas que decidem melhor, assistem sem invadir e simplificam sem desumanizar.

O debate sobre pagamentos até 2030 já passou da fase das previsões binárias. No painel “As lideranças que movem o ecossistema de pagamento”, na Casa Adyen 2026, executivos de Adyen, Visa, Mastercard e Elo defenderam uma leitura mais útil para quem opera tecnologia, risco e aceitação: o mercado não caminha para a substituição de um trilho por outro, e sim para uma convivência mais integrada entre cartões, Pix, tokenização e novos modelos de autenticação.

Os dados citados no encontro ajudam a dimensionar esse ponto. Marcelo Tangioni, presidente da Mastercard no Brasil, afirmou que os cartões já representam “77% do consumo privado”, com base em números da Abecs apresentados no contexto do mercado brasileiro em 2026. Quando se soma o Pix P2B, o volume de meios eletrônicos supera “90% das transações de consumo privado”. Isso importa por um motivo simples: a discussão central deixou de ser digitalizar pagamentos e passou a ser como autenticar, orquestrar e sustentar esse volume com segurança.

Ao mesmo tempo, previsões antigas seguem falhando. O fim do cartão físico, anunciado desde os anos 1990, não aconteceu. O débito também não desapareceu após o avanço do Pix. Rodrigo Cury, da Visa do Brasil, citou um volume em torno de R$ 1 trilhão por ano no débito, com segmentos voltando a crescer em dois dígitos. A lição para empresas de tecnologia financeira é objetiva: planejar a próxima década exige menos aposta em ruptura total e mais capacidade de operar camadas diferentes do sistema ao mesmo tempo.

A resiliência dos meios tradicionais continua subestimada

Giancarlo Greco, da Elo, foi direto ao afirmar que o cartão físico seguirá relevante até 2030. O argumento não foi nostálgico. Ele se apoia na escala global das credenciais em circulação e na capacidade de o cartão continuar existindo mesmo quando sua experiência migra para carteiras digitais, tokenização e credenciais embarcadas em outros ambientes.

Rodrigo Cury trouxe um segundo exemplo de resiliência: o débito. A expectativa de que o Pix eliminaria esse instrumento não se confirmou. Segundo ele, a Visa observa estabilidade em torno de R$ 1 trilhão transacionado por ano, além de retomada de crescimento em nichos específicos, com destaque para instituições de pagamento mais jovens e para o uso combinado de débito e pré-pago.

Esse dado ganha peso quando comparado ao comportamento do mercado brasileiro. O débito não ficou parado por inércia. Ele se manteve relevante porque continua ligado à principalidade da conta, ao uso cotidiano e à aceitação ampla. Em tecnologia empresarial, isso significa que produtos de pagamento não podem ser desenhados com base em uma tese única de migração. A arquitetura precisa acomodar permanência, não só novidade.

Marcelo Tangioni adicionou outro componente local que deve seguir forte: o parcelado sem juros. Ele classificou o modelo como uma inovação brasileira que inspirou soluções internacionais de buy now, pay later. Para varejo, adquirência e emissores, isso reforça que parte da vantagem competitiva no Brasil ainda nasce de instrumentos já consolidados, desde que recebam melhorias de segurança e operação.

O principal eixo de mudança é a autenticação

Se há um ponto de inflexão claro no painel, ele aparece na fala de Giancarlo Greco:

“O que eu acho que vai mudar muito é o processo de autenticação de uma transação.”

• Giancarlo Greco, Elo

A mudança tem endereço certo. O foco está nas transações digitais, especialmente em cartão não presente, onde fraude e fricção ainda pressionam conversão e custo operacional. A expectativa apresentada pelos executivos é de avanço de biometria, passkeys e modelos de autenticação menos dependentes de senha.

Marcelo Tangioni conectou esse movimento a uma meta concreta: eliminar senhas até 2030. No painel, ele citou a transição de modelos antigos, como 3D Secure, para tecnologias mais aderentes à experiência atual de checkout. O ganho esperado não é abstrato. Melhor autenticação reduz fraude, melhora aprovação e encurta etapas da compra.

Para empresas que expõem APIs de pagamento, antifraude ou identidade, isso muda prioridades de produto. A autenticação deixa de ser uma etapa periférica e passa a ser parte central do desenho da jornada transacional. Isso inclui:

• integração com biometria e passkeys

• tokenização em escala

• motores de decisão para risco em tempo real

• governança de consentimento e delegação

O Brasil já oferece sinais de maturidade nessa frente. Tangioni afirmou que o país tem cerca de 70% das transações tokenizadas, índice que classificou como referência mundial. O dado foi citado no contexto do mercado brasileiro em 2026 e ajuda a explicar por que o debate local já avançou da digitalização para a camada de segurança invisível que sustenta a experiência.

Do know your customer ao know your agent

A parte mais nova da discussão apareceu no comércio agêntico. Rodrigo Cury afirmou que agentes conectados a plataformas conversacionais devem alterar a forma de comprar no curto prazo. A mudança, segundo ele, não está no produto em si, mas no processo de decisão, busca e execução da compra.

Giancarlo Greco levou esse raciocínio para um problema técnico mais profundo. Se um agente passa a agir em nome do usuário, autenticar apenas o cliente deixa de bastar. Nas palavras dele, o setor precisa sair do know your customer e ir para o know your agent.

Esse ponto tem implicações diretas para times de arquitetura, compliance e prevenção à fraude. Um agente que recompra itens recorrentes, negocia preço ou executa pagamentos automáticos precisa operar dentro de regras verificáveis. Não basta saber quem é o titular da conta. Será preciso saber:

1. qual agente recebeu autorização

2. por quanto tempo essa autorização vale

3. quais limites de valor, contexto e recorrência foram definidos

4. como revogar ou revalidar esse mandato

Greco citou, como exemplo, a plataforma Conselho Digital, da Elo, em que o agente atua em nome do usuário, mas depende de validações periódicas. O caso mostra que o desafio já saiu do campo conceitual. Para quem desenvolve produtos financeiros, a próxima camada de identidade digital será delegada, contextual e auditável.

Regulação redistribui incentivos, não só obrigações

O painel tratou regulação com menos dramatização e mais pragmatismo. Rodrigo Cury resumiu a postura esperada da indústria: quando o regulador entra, o setor precisa executar. A leitura dele é que a intervenção costuma sinalizar risco ou oportunidade de melhoria que o mercado não resolveu sozinho.

O efeito mais relevante dessas mudanças não está apenas na regra publicada, mas na redistribuição econômica que ela provoca. Cury citou emissores, adquirentes, subadquirentes, bandeiras e distribuidores como partes de um arranjo que precisa permanecer sustentável em todos os elos. Quando uma mudança desloca custo ou responsabilidade para um lado, o sistema inteiro precisa se reacomodar.

Giancarlo Greco reforçou que a principal preocupação está na implementação. Mudanças regulatórias grandes elevam risco operacional, exigem coordenação entre concorrentes dentro dos limites de governança e pressionam quem está na ponta da operação. Para empresas de tecnologia, isso significa que compliance regulatório não pode ser tratado como ajuste tardio. Ele precisa entrar cedo no desenho de APIs, fluxos de liquidação, reconciliação e autenticação.

Essa visão também ajuda a explicar por que o mercado brasileiro virou referência. A necessidade constante de adaptação produz soluções exportáveis. Cury afirmou que o Brasil funciona como um laboratório global de inovação justamente porque combina alta adoção digital, competição intensa e pressão contínua por resposta rápida.

Custo de aceitação sem contexto é uma métrica incompleta

A discussão sobre custo apareceu com uma distinção útil para o mercado. Giancarlo Greco e Marcelo Tangioni defenderam que a análise correta não é apenas sobre preço nominal da transação, mas sobre o valor entregue pelo arranjo.

Greco listou componentes que costumam desaparecer da comparação simplificada entre trilhos: prevenção à fraude, chargeback, onboarding, reconciliação e gestão operacional. Quando um modelo parece mais barato, muitas vezes ele apenas desloca essas funções para outro ponto da cadeia. O custo não some. Ele muda de lugar.

Tangioni resumiu essa lógica em uma frase que vale para qualquer discussão de infraestrutura de pagamentos:

“A conversa tem que ser em cima de valor e não em cima de custo.”

• Marcelo Tangioni, Mastercard

O argumento ganha força quando o próprio Pix entra na conversa. Tangioni afirmou que a infraestrutura também exige investimento contínuo em evolução tecnológica, prevenção à fraude e prevenção à lavagem de dinheiro. Em outras palavras, nenhum trilho relevante opera em escala crescente sem pressão de custo, manutenção e governança.

Para empresas que escolhem entre integrar, orquestrar ou combinar meios de pagamento, a implicação é prática. O critério de decisão precisa incluir taxa de aprovação, risco, suporte a disputa, reconciliação, esforço operacional e experiência do usuário. Comparar apenas MDR, intercâmbio ou tarifa de rede produz uma conta incompleta.

Brasil exporta escala, não só criatividade

O painel trouxe números que ajudam a explicar por que o Brasil aparece com frequência nas conversas globais de pagamentos. Tangioni afirmou que o país já é o maior mercado do mundo em transações de Click to Pay, apenas dois anos após o lançamento da solução. Também citou cerca de 20% das transações comerciais do mundo em aceitação de cartões associadas ao Brasil.

Mesmo sem detalhamento metodológico adicional no painel, os dados foram apresentados como evidência de escala e velocidade de adoção. Isso importa porque inovação em pagamentos não depende só de ideia boa. Depende de volume, pressão competitiva e capacidade de implementação em ambiente real.

Rodrigo Cury acrescentou exemplos concretos dessa posição. Ele citou o lançamento de credenciais flexíveis pela Visa, a familiaridade histórica do Brasil com o cartão múltiplo e a primeira transação de comércio agêntico da América Latina, feita com Banco do Brasil e Santander. O país aparece, nesse desenho, menos como mercado de teste e mais como fonte de solução para as matrizes globais.

A mensagem final do painel é menos sobre qual trilho vencerá e mais sobre qual competência vai separar os líderes do restante do mercado. Quem operar bem autenticação, interoperabilidade, regulação e valor entregue terá vantagem real. O usuário verá cada vez menos o trilho. A empresa, ao contrário, precisará entendê-lo melhor do que nunca.

A discussão sobre loja física no varejo farmacêutico fica mais útil quando sai do debate abstrato sobre digitalização e entra na operação. Na Casa Adyen 2026, Renato Raduan, da RD Saúde, apresentou um ponto objetivo: a rede opera 3.687 farmácias Raia e Drogasil em 684 cidades, com 16 centros de distribuição, 76 mil colaboradores e 53 milhões de clientes ativos. Esse porte sustenta 450 milhões de atendimentos por ano.

O dado mais revelador não foi escala. Foi desempenho percebido. Segundo Raduan, a RD Saúde registra NPS de 91 nas lojas e 81 nos canais digitais. No mesmo contexto, o digital já responde por 30% do faturamento. A leitura estratégica é clara: o canal digital cresce, mas cresce apoiado pela capilaridade física, pelo atendimento e pela capacidade da loja de funcionar como ponto de educação, relacionamento e entrega.

A loja física ainda organiza a experiência

No varejo farmacêutico, a loja não cumpre só a função de exposição e retirada. Ela concentra interações que outros segmentos transferiram com mais facilidade para o autosserviço. De acordo com a fala de Raduan, cerca de 60% dos clientes dependem de atendimento no balcão, enquanto 40% usam autoatendimento. A regulação do setor explica parte disso, porque muitos produtos exigem intermediação profissional.

Há um segundo fator. Saúde exige orientação. O cliente não busca apenas um item de prateleira. Muitas vezes precisa entender posologia, efeitos colaterais, interação medicamentosa e continuidade do tratamento. Isso muda o papel da loja física. Ela deixa de ser apenas um ponto de venda e passa a operar como ponto de cuidado.

Esse desenho ajuda a explicar por que a expansão física segue relevante mesmo com avanço digital. Na RD Saúde, os pedidos são alocados para a farmácia mais próxima da casa do cliente, o que acelera a entrega. A loja, nesse caso, integra aquisição, suporte ao uso do aplicativo e fulfillment de última milha na mesma estrutura.

Quando produto e preço se parecem, o atendimento decide

Raduan resumiu a lógica competitiva do setor em uma frase direta:

“Ou você acha um jeito de se diferenciar através das pessoas, ou você não tem diferenciação.” - Renato Raduan, RD Saúde

O argumento parte de uma característica concreta do mercado. Segundo ele, 95% dos produtos são os mesmos e os preços são amplamente equivalentes, muitas vezes definidos por regras da indústria ou por PBM. Ele citou exemplos como Novalgina, Aspirina, Ozempic, Mounjaro e Crestor para ilustrar esse cenário.

Quando sortimento e preço oferecem pouca margem de distinção, a experiência passa a carregar mais peso econômico. Isso aparece nas pesquisas recorrentes da própria RD Saúde. Mais de 40% dos respondentes afirmam escolher a rede pelo fator humano e pelo atendimento. O dado importa porque conecta percepção subjetiva a preferência real de compra.

A consequência para a gestão é prática. Atendimento deixa de ser tema de cultura isolada e vira ativo competitivo. NPS alto, recorrência e preferência em cenários de conveniência semelhante passam a depender da qualidade da interação humana.

Tecnologia útil é a que reduz fricção operacional

A primeira camada de tecnologia descrita por Raduan não tenta substituir o contato humano. Ela remove burocracia. Processos ligados à Farmácia Popular, medicamentos controlados e PBM costumavam exigir etapas repetitivas, como carimbos, preenchimentos e recadastros. A automação entrou para encurtar esse caminho.

O ganho não está só na velocidade da jornada. Está na realocação do tempo do farmacêutico. Menos energia gasta com tarefas administrativas significa mais disponibilidade para orientar o cliente no balcão.

Esse critério é útil para qualquer operação omnicanal: automatizar o que o cliente percebe como atrito e preservar o que ele percebe como cuidado. Misturar essas duas camadas costuma gerar eficiência interna com perda de valor externo.

Na prática, a fala da RD Saúde aponta quatro usos consistentes para tecnologia na loja:

• reduzir etapas burocráticas em processos regulados

• acelerar atendimento e retirada de pedidos

• apoiar a equipe com informação técnica em tempo real

• usar dados do histórico do cliente para sugerir cuidados relevantes

IA como apoio ao farmacêutico, não como substituição

A segunda frente apresentada foi o agente Mia, usado no terminal de atendimento. O papel reativo é técnico: responder dúvidas sobre intercambialidade, efeitos colaterais, interação medicamentosa e posologia durante a conversa com o cliente. Isso aumenta a qualidade da resposta no momento em que ela mais importa.

Há também uma função proativa. A partir do histórico do cliente, o sistema sugere ações pertinentes ao contexto do atendimento. O exemplo citado por Raduan foi o de um cliente diabético que poderia ser convidado a medir a glicemia ou receber recomendação de serviços como vacinação.

Esse modelo interessa porque evita dois erros comuns. O primeiro é tratar IA como peça de marketing. O segundo é empurrar a decisão para fora da loja. Na formulação da RD Saúde, a IA amplia a capacidade do profissional que já está na interação. Ela organiza contexto, recupera informação e sugere próximos passos. O vínculo continua humano.

Para operações empresariais, esse desenho tem uma implicação importante: o valor da IA cresce quando ela entra no fluxo de trabalho existente, com impacto direto na decisão de quem atende, vende ou orienta. Fora disso, vira camada paralela com adoção limitada.

O limite da automação aparece onde o cliente enxerga autoria humana

A parte mais interessante da palestra apareceu quando Raduan falou sobre o que a empresa decidiu não automatizar, mesmo podendo. Durante a pandemia, farmacêuticos passaram a ligar espontaneamente para clientes que haviam testado positivo para Covid-19. Queriam saber como estavam, acompanhar sintomas e orientar sinais de agravamento. A prática se espalhou e deu origem ao programa de apoio ao tratamento.

Hoje, segundo ele, a operação realiza cerca de 2 milhões de contatos, em grande parte por WhatsApp, para acompanhar clientes após orientações ou início de tratamentos. O conteúdo dessas mensagens é relativamente simples. Um agente automatizado conseguiria executar a tarefa com facilidade. Ainda assim, a empresa reconhece que o valor percebido pelo cliente está no gesto humano.

Raduan foi explícito:

“O valor não tá no push automático.” - Renato Raduan, RD Saúde

O mesmo raciocínio apareceu no exemplo dos bilhetes enviados com pedidos separados nas farmácias. Mensagens manuscritas, assinadas por quem preparou o pedido, geram reconhecimento público dos clientes. Versões impressas não produzem o mesmo efeito. A diferença não está no conteúdo literal da mensagem. Está na autoria percebida.

Esse ponto merece atenção de qualquer empresa que esteja redesenhando atendimento com IA. Nem toda tarefa repetitiva deve ser automatizada. Se o cliente atribui valor ao fato de uma pessoa ter dedicado tempo e atenção àquela interação, a automação reduz custo e também reduz significado.

A síntese da RD Saúde é menos ideológica do que parece. Tecnologia é determinante para eficiência, escala e qualidade técnica. Mas a empresa evita comunicar uma lógica “AI first” que rebaixe o papel das pessoas, inclusive porque isso afeta cultura e engajamento em uma operação com 76 mil colaboradores.

No varejo farmacêutico, a loja física continua estratégica porque concentra algo que aplicativo, CRM e entrega rápida ainda não reproduzem com a mesma força: contexto clínico, orientação confiável e acolhimento percebido como genuíno. A IA melhora esse sistema quando tira burocracia do caminho e aumenta a capacidade do farmacêutico. Quando tenta ocupar o lugar do gesto que o cliente valoriza, ela perde a parte mais difícil de copiar.

Karan Katyal abriu a conversa com um recado objetivo: o comércio agêntico já saiu do campo conceitual. Segundo ele, ChatGPT e Gemini têm cerca de 1 bilhão de usuários ativos por semana cada, e aproximadamente 20% das consultas nesses LLMs carregam intenção comercial, como compra de produtos ou planejamento de viagens. O dado importa por um motivo simples: a descoberta de produtos já começou a migrar para interfaces de IA.

O segundo sinal veio da conversão. Katyal afirmou que o tráfego que chega aos sites a partir de LLMs converte em taxas até 50% maiores do que o tráfego de busca orgânica tradicional. Para varejistas e plataformas, isso muda a discussão. O tema deixa de ser “quando testar” e passa a ser “como operar sem reconstruir toda a pilha tecnológica”.

Foi nesse ponto que o painel Comércio Agêntico: o futuro da nova economia na Casa Adyen 2026 ficou mais interessante. Em vez de repetir o fascínio em torno dos agentes, Edlayne Burr, Eduardo Terra e Fabio Coelho deslocaram a conversa para os limites práticos da adoção: confiança do consumidor, infraestrutura de checkout, risco de desintermediação, personalização, protocolos e, no caso brasileiro, a convivência obrigatória entre cartões e Pix.

O painel refinou a tese de Karan: o primeiro campo real é o “human-in-the-loop”

Na palestra, Katyal organizou o comércio agêntico em quatro frentes: human-in-the-loop, consumo autônomo, pagamentos máquina a máquina e compras B2B. A mensagem central era que o estágio mais maduro hoje é o primeiro, quando o agente participa da descoberta e da jornada, mas o clique final de compra ainda depende de uma pessoa.

O painel reforçou esse recorte. Eduardo Terra disse que já vê aceleração na adoção ao longo da jornada, principalmente em descoberta e nos casos em que o humano continua no loop. A observação importa porque separa expectativa de execução. O mercado fala muito sobre autonomia total, mas a operação real ainda se concentra em fluxos assistidos.

Edlayne Burr, da Accenture, trouxe o dado que melhor explica essa diferença. Em pesquisa da empresa com cerca de 26 mil pessoas em 16 países, entre 74% e 75% disseram confiar mais em um agente de IA do que em um melhor amigo para apoiar uma compra. A confiança, porém, tem fronteira clara: apenas cerca de 9% aceitariam uma compra totalmente autônoma.

Entre esses extremos, há um desenho mais útil para quem opera comércio digital:

• cerca de 74% delegariam tarefas rotineiras, como comparação de preços ou resolução de conflitos

• mais de 32% delegariam a compra, desde que o pagamento continuasse sob controle do consumidor

• só uma minoria aceitaria autonomia completa

O painel, portanto, não tratou autonomia como bloco único. Tratou como gradação. E isso muda a priorização de produto, risco e integração.

Descoberta mudou primeiro, e isso já altera a competição

Eduardo Terra chamou atenção para uma inversão importante: em várias jornadas, os produtos estão chegando às pessoas antes que elas iniciem uma busca deliberada. Ele citou plataformas como Instagram e TikTok para mostrar que a lógica tradicional de descoberta, baseada em intenção explícita e pesquisa ativa, já vinha mudando antes mesmo da ascensão dos agentes.

Com IA generativa, essa mudança ganha outra camada. Fabio Coelho observou que a busca baseada em palavras-chave entregava abundância de respostas. Já os sistemas de IA sintetizam respostas e devolvem menos opções, mais alinhadas à necessidade percebida. Isso altera a forma como marcas disputam visibilidade.

A consequência prática é direta. Se a interface passa a responder com um conjunto reduzido de recomendações, a disputa deixa de ser apenas por ranking em busca tradicional e passa a incluir qualidade de dados, contexto e capacidade de a IA confiar naquela oferta. Coelho citou o avanço de disciplinas como AEO, ou answer engine optimization, e generative engine optimization.

Nesse cenário, a marca já não fala só com o consumidor. Fala também com o agente. Burr resumiu isso com precisão ao afirmar que as empresas agora têm duas audiências. E o agente escolhe com base em sinais concretos: informação de produto clara, capacidade de entrega, confiabilidade no pagamento e consistência operacional.

Infraestrutura deixou de ser detalhe técnico

A palestra de Katyal já havia estruturado o problema em três etapas: discovery, checkout e payments. O painel ajudou a mostrar por que isso é mais do que uma taxonomia. Cada uma dessas etapas precisa funcionar fora do ambiente próprio do varejista, em superfícies de terceiros.

Na prática, isso exige pelo menos quatro movimentos:

• catálogos legíveis por máquina e atualizados

• exposição do stack de comércio para interfaces de IA

• integração de pagamentos em múltiplas superfícies

• definição de protocolos e responsabilidades entre os participantes

Katyal apresentou a resposta da Adyen a esse problema com o lançamento do Adyen Agentic, descrito como uma integração modular para feed, carrinho e pagamentos. Segundo ele, a solução foi lançada cerca de dois meses antes do evento e já contava com pilotos como Sézane, Scheels, ESW e SharkNinja, além de novos varejistas em onboarding. O ponto mais relevante, porém, não é a lista de nomes. É a tese de interoperabilidade: comerciantes não querem reconstruir a operação para cada plataforma de IA, e as plataformas também não querem integrar individualmente com milhares de varejistas.

O painel não contestou essa leitura. Pelo contrário. Quando a conversa avançou para velocidade, fricção e personalização, ficou claro que a infraestrutura passa a definir competitividade. Eduardo Terra foi direto: “AI is raising the bar on customer expectations on two keywords, I would say: speed and friction.” Se a jornada mediada por IA promete conveniência superior, qualquer atrito em checkout ou pagamento afeta conversão de forma imediata.

O risco de desintermediação existe, mas não apaga os ativos do varejo

Esse foi o momento mais estratégico do painel. Katyal trouxe uma preocupação recorrente nas conversas com grandes varejistas: depois de investir dezenas, centenas de milhões ou até bilhões em marca e relacionamento, ninguém quer virar apenas um nó de fulfillment no back-end de uma plataforma de IA.

Fabio Coelho respondeu por outro ângulo. Para ele, a saída está em relações colaborativas de ecossistema, nas quais cada empresa protege suas forças centrais e compartilha dados em níveis razoáveis. A formulação evita ingenuidade. Empresas competem para vencer, mas precisam desenhar parcerias que preservem valor para todos os lados.

Eduardo Terra preferiu trocar a palavra “medo” por incerteza. A escolha é boa porque descreve melhor o momento. O varejo ainda testa, observa e tenta entender quem liderará o próximo arranjo de comércio. Nessa leitura, alguns ativos continuam valendo muito:

• força de marca, sobretudo em categorias especializadas

• proximidade com o cliente e frequência de relacionamento

• capilaridade física e capacidade de última milha

• habilidade de orquestrar a jornada

Edlayne Burr acrescentou uma distinção útil. Nem todo comerciante deve seguir a mesma estratégia. Alguns vão se integrar aos agentes de terceiros. Outros, se forem líderes de categoria, podem construir seus próprios agentes e manter a jornada dentro do próprio ambiente. O exemplo citado foi o iFood, mencionado como empresa com escala, base de usuários e capacidade operacional para perseguir esse caminho.

O caso brasileiro complica a equação, e por isso pode antecipar soluções

A parte final do painel foi a mais concreta para o mercado local. Burr afirmou que o primeiro passo para qualquer empresa é organizar dados de produto para que sejam estruturados, limpos, atualizados e legíveis por máquina. É um investimento defensável mesmo se plataformas e protocolos mudarem, porque melhora a base digital da operação como um todo.

Mas o Brasil adiciona uma camada que não aparece com a mesma força em outros mercados. Segundo Burr, o Pix já responde por 42% do comércio online, enquanto os cartões representam 40%. O dado muda a arquitetura do problema. Não há escala possível em comércio agêntico no país sem suporte aos dois meios de pagamento.

A dificuldade está no desenho de confiança e responsabilidade. Cartões carregam mecanismos estabelecidos de disputa, chargeback e reversão. O Pix foi construído para liquidação instantânea e transações mais irreversíveis. Em um ambiente com agentes, isso abre perguntas operacionais e regulatórias que ainda não têm resposta fechada:

• como reverter uma transação questionável iniciada por um agente

• quem responde quando um agente é comprometido

• como dividir responsabilidade entre merchant, provedor do agente, banco e outros participantes

Esse ponto conecta o painel inteiro. O Brasil aparece como mercado promissor para adoção rápida, mas também como laboratório duro de arquitetura. Fabio Coelho lembrou que o país é o terceiro mercado global em uso intenso de plataformas de busca e o segundo para o Google em tap-to-pay no Android. Somado à maturidade do varejo pós-Covid e à difusão do Pix, o ambiente favorece experimentação acelerada. Só que aqui a experimentação encontra o sistema de pagamentos real, não um protótipo abstrato.

Edlayne Burr projetou que, até 2030, cerca de 30% do comércio online será mediado por agentes, o equivalente a US$ 3 trilhões, segundo estimativa da Accenture. O painel mostrou que esse volume não será capturado por quem apenas adicionar um chatbot à vitrine. Vai para quem organizar dados, expor a operação para novas interfaces, reduzir fricção no pagamento e decidir com clareza onde quer jogar: dentro dos agentes de terceiros, com agente próprio, ou nos dois modelos ao mesmo tempo.

Foi esse o avanço da conversa depois da fala de Karan Katyal. A tese deixou de ser “agentes vão mudar o comércio” e passou a ser outra, mais útil para 2025 e 2026: o comércio agêntico começa onde descoberta, checkout e pagamento conseguem funcionar com confiança fora do canal próprio da marca.

ChatGPT e Gemini já operam em escala de massa, com cerca de 1 bilhão de usuários ativos por semana cada, segundo Karan Katyal, Global Head of Agent Commerce da Adyen, na abertura da Casa Adyen 2206. O dado ganha peso por um segundo número apresentado por ele: cerca de 20% das consultas feitas a LLMs carregam intenção comercial, como buscar um tênis, uma camiseta ou uma viagem. A implicação para varejistas e plataformas é direta. A descoberta de produtos já começou a migrar para interfaces conversacionais.

O sinal mais concreto não está só no volume de uso. Katyal afirmou que o tráfego que chega aos sites de merchants a partir desses LLMs converte em taxas até 50% maiores do que o tráfego de busca orgânica tradicional. Isso explica por que o tema deixou de ser especulação para entrar na agenda de 2025 e 2026. A discussão já não é se agentes participarão da jornada de compra, mas como preparar catálogo, checkout e pagamentos para esse novo ponto de entrada.

Na palestra, antes do painel, Katyal organizou esse movimento em uma tese simples: o comércio agêntico depende de nova infraestrutura. E essa infraestrutura precisa funcionar fora dos canais próprios do merchant, em superfícies de terceiros, com interoperabilidade suficiente para evitar uma nova rodada de integrações fragmentadas.

Quatro modelos, estágios bem diferentes

Katyal separou o comércio agêntico em quatro categorias. A primeira, e hoje a mais madura, é o human-in-the-loop. Nela, o consumidor conversa com um agente, recebe opções, escolhe um produto e conclui a compra dentro da própria interface conversacional. O ponto decisivo é que ainda existe uma ação humana no momento do pagamento.

A segunda categoria é o consumer autonomous commerce. Aqui, o usuário define um mandato, como comprar uma passagem quando o preço cair abaixo de um valor, e o agente executa a transação sem voltar para pedir confirmação no momento final. Katyal tratou esse modelo como promissor, mas ainda experimental.

As outras duas frentes são machine-to-machine payments, quando um software compra insumos de outros softwares para cumprir uma tarefa maior, e B2B procurement, em que agentes automatizam compras entre empresas. Ambas aparecem como oportunidades grandes, mas em estágio inicial.

Essa divisão importa porque evita um erro comum no debate. Nem todo comércio agêntico exige autonomia total. O caso mais avançado hoje é justamente o que preserva supervisão humana na etapa crítica da compra.

O problema real está na infraestrutura

Na visão apresentada por Katyal, qualquer fluxo de comércio agêntico continua apoiado em três etapas: discovery, checkout e payments. O que muda é o ambiente em que elas acontecem. Em vez de rodar apenas no site ou no app do merchant, passam a acontecer em interfaces de IA operadas por terceiros.

No discovery, o desafio é tornar o catálogo legível por máquina e distribuí-lo para diferentes plataformas. No checkout, entram os sistemas que normalmente ficam escondidos atrás do botão de compra: gestão de pedidos, cálculo de impostos, faturamento, frete, fulfillment e programas de fidelidade. Em pagamentos, o ponto crítico é fazer a credencial sair do shopper, passar pelo agente e chegar ao merchant com segurança e fluidez.

Esse desenho cria um problema dos dois lados. Merchants não querem reconstruir a pilha tecnológica para cada nova superfície de IA. As plataformas de IA também não querem integrar, uma a uma, dezenas de milhares de empresas. Katyal descreveu essa fricção como recorrente nas conversas da Adyen com centenas de merchants.

O centro da tese é interoperabilidade em escala. Sem isso, o comércio agêntico vira uma coleção de pilotos isolados, caros de manter e difíceis de expandir.

O que a Adyen colocou no mercado

Foi nesse contexto que a Adyen lançou o Adyen Agentic, cerca de dois meses antes da palestra, segundo Katyal. A proposta é funcionar como uma integração modular para os três pontos da jornada: descoberta, carrinho e pagamento.

O primeiro módulo é o Agentic Feed, voltado à tradução e à distribuição do catálogo para diferentes plataformas de IA. O segundo é o Agentic Cart, uma API única para expor a pilha de comércio do merchant a essas superfícies externas. O terceiro é o Agentic Payments, que permite aceitar pagamentos originados em experiências agênticas.

A escolha por modularidade não é detalhe de produto. Katyal enfatizou que merchants podem adotar quantos módulos fizerem sentido, sem obrigação de reconfigurar tudo de uma vez. Isso reduz atrito de entrada e respeita a heterogeneidade das stacks corporativas, em que pagamentos, e-commerce, loyalty e backoffice costumam estar distribuídos entre vários fornecedores.

Os pilotos iniciais citados por ele incluem Sézane, Scheels, ESW e SharkNinja. Depois desse primeiro grupo, a Adyen adicionou mais meia dúzia de merchants em categorias como vestuário, calçados e outros segmentos de varejo. Katyal também mencionou parceiros do ecossistema com os quais a empresa está construindo essa camada, entre eles Google, OpenAI, Visa, Mastercard, Amex e Salesforce.

Por que discovery virou prioridade

A palestra de Katyal ajuda a reposicionar o debate. Durante anos, a principal preocupação do varejo digital esteve em otimizar mídia, navegação e conversão dentro de propriedades próprias. No comércio agêntico, a disputa começa antes, na capacidade de ser encontrado e compreendido por um agente. Quando um usuário pede!

A discussão sobre IA no comércio costuma correr na frente da infraestrutura. O problema é prático: sem controle sobre tecnologia, licenças e dados, a empresa até testa novidades, mas não ganha velocidade real quando o mercado muda. Foi esse o ponto central da fala de Roelant Prins, CCO da Adyen, na Casa Adyen, ao defender que a próxima década dos pagamentos será decidida menos por anúncios e mais pela capacidade de operar com previsibilidade.

A leitura faz sentido no contexto brasileiro. Segundo Prins, o Pix já é o principal meio de pagamento local da Adyen além dos cartões, com centenas de milhões de transações por mês, e cerca de 80% dos consumidores no Brasil usam o sistema. O dado importa por um motivo simples: quando um método de pagamento atinge essa escala, ele deixa de ser só um trilho transacional e passa a influenciar conversão, risco, recorrência e desenho de produto.

Pagamentos deixaram de ser só processamento

Prins resumiu essa mudança em uma frase direta:

“Payments is now transitioning into intelligent infrastructure.” - Roelant Prins, CCO da Adyen

Na visão apresentada, os pagamentos passaram por três estágios. Primeiro, eram processamento de transações e movimentação de dinheiro. Depois, viraram também infraestrutura de dados, capaz de gerar leitura sobre comportamento de compra, operação em loja, performance online e finanças. Agora entram em outra fase: a de infraestrutura inteligente, apta a entender intenção e orquestrar decisões para o merchant.

Isso altera o papel da plataforma de pagamentos. Ela deixa de atuar só no momento da cobrança e passa a participar de decisões que afetam experiência, risco e novos modelos de negócio. Em mercados complexos, esse deslocamento pesa ainda mais.

O caso brasileiro exige controle da base

A trajetória da Adyen no Brasil ilustra esse ponto. A empresa entrou no país em 2011 com um parceiro local de pagamentos e levou mais de dez anos para chegar ao modelo atual. Em 2021, lançou sua própria licença e sua própria plataforma no mercado brasileiro.

O argumento de Prins é objetivo: operar com tecnologia própria permite ajustar a solução quando o ambiente muda. Operar com licenças próprias permite definir critérios de negócio sem depender das condições, da opinião ou da situação financeira de terceiros. Em um mercado regulado, isso não é detalhe operacional. É capacidade de resposta.

Há também uma tese editorial relevante aqui: inovação e regulação não competem entre si. Para a Adyen, as duas avançam juntas quando a empresa conhece o ambiente regulatório de perto e constrói tecnologia preparada para absorver mudanças. Em serviços financeiros, previsibilidade conta tanto quanto novidade.

Pix mostrou o valor de uma arquitetura própria

O Pix aparece na palestra como o exemplo mais claro de como infraestrutura e regulação se encontram no Brasil. Prins afirmou que a Adyen acompanhou a evolução do sistema ainda da Europa e tratou seu lançamento como prioridade local.

Os benefícios destacados foram concretos:

• liquidação instantânea

• risco menor para o merchant

• escala de uso já consolidada entre consumidores brasileiros

• possibilidade de acelerar casos de recorrência

Quando o Pix Recorrente ficou disponível, a empresa conseguiu lançar a funcionalidade de imediato. Segundo Prins, isso aconteceu porque a operação já estava apoiada em infraestrutura e licenças próprias. O efeito esperado recai sobre experiência e conversão, especialmente em modelos de assinatura, nos quais recorrência é parte central da receita.

O novo padrão regulatório elevou a barra

A palestra também tratou das mudanças regulatórias que estão redesenhando o setor no Brasil. Prins citou a Resolução 522, voltada à resiliência do sistema de pagamentos brasileiro e à responsabilização direta dos instituidores de arranjos pela liquidação das transações. A norma também cria um modelo de monitoramento para facilitadores de pagamento.

Ele mencionou ainda a Resolução 561, que restringe a prestação de serviços eletrônicos de pagamento ou transferência internacional a entidades reguladas. O objetivo, segundo a leitura apresentada, é ampliar transparência e segurança nas operações cross-border.

Somadas à reforma tributária, essas mudanças alteram o requisito mínimo para operar no país. Prins listou quatro frentes que deixaram de ser boas práticas opcionais:

• capital regulatório mais alto

• KYC rigoroso

• protocolos de “know your partner”

• gestão de risco institucionalizada

A relevância disso para empresas clientes é direta. Quanto mais complexo o ambiente, mais valor tem um provedor que absorve parte dessa carga regulatória e operacional sem repassar incerteza para a ponta.

IA no comércio pede menos pressa e mais desenho

Na parte final, Prins conectou essa base tecnológica ao avanço do chamado agentic commerce, o uso de agentes de IA como novo canal de comércio eletrônico. A posição da Adyen foi deliberadamente cautelosa. Em vez de lançar um protocolo para marcar presença no debate, a empresa entrevistou centenas de clientes para entender preocupações reais sobre pagamentos, fraude, risco e relacionamento com o consumidor.

O diagnóstico foi claro: os merchants querem preservar conhecimento sobre seu cliente e manter controle sobre essa relação. Também não querem escolher, integrar e sustentar múltiplos protocolos por conta própria.

“They don’t want to have to choose which protocol to support and how to build it.” - Roelant Prins, CCO da Adyen

Daí surge a ideia de uma camada universal, capaz de traduzir a complexidade técnica sem tirar do merchant o controle comercial. Esse ponto é mais relevante do que o hype em torno da IA. Se o comércio por agentes ganhar escala, vencerá quem conseguir encaixá-lo em uma arquitetura confiável, regulada e adaptável.

A fala de Prins sugere um critério útil para separar tendência de execução. O futuro dos pagamentos não depende só de aceitar novos canais. Depende de construir uma base que responda rápido a Pix, recorrência, novas resoluções e agentes de IA sem recomeçar a operação a cada mudança. No Brasil, essa base já virou vantagem competitiva mensurável.

O varejo e as operações de crédito entraram no segundo semestre de 2026 com um problema concreto: a leitura macroeconômica piorou, mas a demanda não desapareceu. Ela ficou mais desigual, mais pressionada e mais difícil de interpretar. Esse cenário esteve no centro da palestra “Oportunidades de crescimento do Brasil na perspectiva econômica”, realizada na Casa Adyen, com Camila Abdelmalack, economista da Serasa Experian, e Flávio Moreira, da Bloomberg. Na avaliação apresentada por Camila, o país combina desaceleração da atividade, juros elevados, incerteza eleitoral e falta de coordenação entre política monetária e fiscal. Esse quadro reduz a visibilidade para investimento, encarece o capital e aperta a concessão de crédito.

Os números ajudam a dimensionar o tamanho da pressão. Segundo a Serasa Experian, o Brasil tem 83,7 milhões de CPFs negativados e 9,1 milhões de CNPJs negativados. No lado do consumo, a executiva também destacou que 60% da população está em transição financeira e responde por 45% do e-commerce, enquanto cerca de 20% com renda mais estável responde por 46% do e-commerce. O dado importa porque derruba a leitura média do mercado: o mesmo cenário econômico produz efeitos muito diferentes conforme a composição da base de clientes.

Para empresas que dependem de crédito, parcelamento e demanda recorrente, a implicação é direta. O debate deixou de ser apenas “o consumidor vai comprar ou não”. A questão central passou a ser quem ainda compra, em quais condições e com qual risco.

O macroeconômico pesa na operação

Camila resumiu o ambiente brasileiro com uma frase precisa:

“Hoje o que a gente vive no Brasil é um cabo de guerra entre uma política monetária, que é muito restritiva pra combater a inflação, e uma política fiscal que é bastante expansionista.”

• Camila Abdelmalack, Serasa Experian

Na prática, isso significa juros altos por mais tempo. O Banco Central mantém a restrição monetária para conter a inflação, enquanto o gasto público pressiona dívida e expectativas. Para o setor produtivo, o efeito aparece em cadeia: custo de capital maior, planejamento mais cauteloso e menor disposição para expandir.

A economista lembrou que a economia brasileira cresceu acima da média histórica entre 2021 e meados de 2024, mas entrou em desaceleração em 2025 e 2026. O fator central foi a permanência da taxa de juros em patamar elevado por um período longo. Isso ajuda a explicar por que o empreendedor ficou mais conservador nas decisões de investimento.

O ciclo eleitoral adiciona outra camada de risco. A leitura apresentada foi de que a volatilidade cambial tende a crescer à medida que o mercado tenta antecipar o impacto da eleição presidencial sobre 2027. Para empresas expostas a importação, inflação ou crédito, essa variável deixou de ser pano de fundo. Ela afeta preço, margem e demanda.

O consumidor piorou, mas não de forma uniforme

Os índices de confiança da FGV, citados por Camila, mostram deterioração da confiança do consumidor nos últimos meses. O contexto é conhecido: crédito mais restrito, juros altos e orçamento comprimido. O erro está em parar nessa fotografia agregada.

A segmentação apresentada pela Serasa Experian mostra por que a média esconde o que interessa para a operação. O estudo com base no Mosaic agrupou consumidores por perfil socioeconômico e comportamental. O resultado foi claro: a maior parte da população está em transição financeira, com maior vulnerabilidade, mas uma fatia menor e mais estável concentra quase a mesma participação no e-commerce.

Esse dado muda a estratégia comercial. Uma empresa com base concentrada em consumidores de renda mais estável enfrenta um tipo de desaceleração. Outra, exposta a faixas mais pressionadas, enfrenta um cenário bem diferente, com maior sensibilidade a preço, prazo e crédito.

A consequência prática é simples:

• campanhas genéricas perdem eficiência;

• política de crédito precisa refletir o perfil real da base;

• leitura de demanda deve combinar comportamento de compra com capacidade de pagamento.

Sem esse recorte, o varejista reage ao noticiário, não ao próprio cliente.

Parcelamento virou infraestrutura de consumo

O parcelamento segue central porque a renda disponível encolheu. Segundo os dados citados por Camila, o Banco Central aponta que 50% da renda do brasileiro está comprometida com dívidas. Na leitura da Serasa Experian, que inclui serviços financeiros e contas básicas, o comprometimento médio chega a 74,6%. Entre quem ganha de um a dois salários mínimos, a faixa vai de 80% a 90%.

Esse contexto explica por que modalidades parceladas e rotativas ganharam peso. Com desaceleração severa em linhas como crédito pessoal, o parcelamento passou a sustentar compras que, à vista, sairiam do orçamento. Isso vale especialmente para as faixas de menor renda.

O ponto relevante aqui não é tratar parcelamento como benefício promocional. Em boa parte do mercado, ele funciona como condição operacional para manter conversão. Quando a renda já chega comprometida ao fim do mês, prazo e valor da parcela definem a viabilidade da compra.

Ao mesmo tempo, ampliar parcelamento sem calibragem piora o risco. A própria Serasa Experian alertou para a dimensão da inadimplência: cada CPF negativado carrega, em média, quatro dívidas inadimplidas, com ticket médio de R$ 1.600. Isso exige política de crédito mais fina, não expansão cega de limite.

Score isolado perdeu espaço

Uma das mudanças mais relevantes da conversa foi a descrição da evolução dos modelos de análise de crédito. A leitura estática, ancorada apenas em score, ficou curta para o ambiente atual. O foco migrou para sinais dinâmicos de risco ao longo do tempo.

Camila destacou que a análise passou a incorporar tendência e variação de risco, comprometimento de renda, capacidade de pagamento, estabilidade da fonte de renda e contexto familiar. Dois consumidores com a mesma renda podem ter probabilidades muito diferentes de inadimplência quando se observa a estrutura familiar e a fragilidade do vínculo de renda.

Esse avanço tem implicação direta para times de crédito, risco e CRM. A decisão deixa de ser binária, aprova ou reprova, e passa a incluir intensidade, limite, prazo, entrada e oferta adequada para cada perfil.

Um dashboard útil, a partir da lógica apresentada pela executiva, precisa combinar:

• perfil socioeconômico e comportamental da base;

• comprometimento de renda;

• capacidade de pagamento;

• estabilidade do vínculo de renda;

• dados transacionais e visão 360 do cliente;

• evolução da pontualidade de pagamento.

Esse tipo de painel é mais valioso do que acompanhar um indicador macro isolado sem conexão com a carteira real da empresa.

Os sinais de deterioração aparecem antes do atraso final

Entre os indicadores antecedentes de inadimplência, a Serasa Experian destacou a pontualidade de pagamento com base no Cadastro Positivo. No cartão de crédito, esse indicador caiu de cerca de 80% para 70% em dois anos, considerando janela de 60 dias.

O dado tem contexto e relevância claros. Ele não mede apenas inadimplência consumada. Mede perda de disciplina financeira antes do atraso definitivo. Para o credor, isso permite recalibrar limite, prazo e exposição antes que o problema apareça no estágio mais caro da carteira.

Camila também reforçou um ponto que evita decisões ruins:

“Nem todo inadimplente é um mau pagador.”

• Camila Abdelmalack, Serasa Experian

Essa distinção importa porque o ambiente atual mistura pressão conjuntural e risco estrutural. Há consumidores travados por juros altos e renegociação difícil, não necessariamente por ausência total de renda. Negar crédito de forma uniforme reduz venda e pode excluir perfis recuperáveis. Conceder sem leitura dinâmica aumenta perda. O ganho está na calibragem.

O que acompanhar nos próximos 12 meses

Quando perguntada sobre um dashboard para executivos, Camila não começou por inflação, PIB ou Selic. Começou por Congresso. A recomendação foi monitorar mudanças regulatórias com potencial de alterar custo e operação, especialmente reforma tributária e a discussão sobre escala 6x1.

O alerta faz sentido porque parte do mercado ainda está despreparada. Segundo pesquisa da Serasa Experian citada na conversa, 42% das empresas respondentes não sabiam nada sobre reforma tributária. O dado revela um risco operacional, não apenas informacional. Se fornecedores, clientes e parceiros não se adaptarem, a cadeia inteira sente o impacto.

No plano macro, o câmbio merece atenção constante. Camila resumiu a relação com objetividade:

“Câmbio define inflação. Inflação define política monetária. E isso define o futuro da taxa de juros.”

• Camila Abdelmalack, Serasa Experian

A economista observou que a Selic caiu de 15% para 14%, mas mesmo uma redução para 13,75% ou 13,50% não mudaria de forma relevante a dinâmica do crédito. O mercado precisa se preparar para operar ainda sob restrição financeira. Em cenário eleitoral mais estressado, o dólar pode voltar para a faixa de R$ 5,40 a R$ 5,50, acima do nível próximo de R$ 5,10 mencionado na conversa. Para operações sensíveis a importação, repasse de preço e funding, isso exige monitoramento semanal, não trimestral.

Há ainda um elo que costuma reagir por último: o emprego. O mercado de trabalho segue relativamente forte, com taxa de desemprego próxima da mínima histórica segundo o IBGE e dados formais ainda positivos no Caged, embora com perda de fôlego recente. O problema é que a alta de 9,1 milhões de CNPJs negativados pressiona micro e pequenas empresas, que, segundo a fala, respondem por 60% a 70% dos empregos formais. Se o aperto financeiro persistir, a deterioração chega à folha.

A leitura mais útil para tecnologia, crédito e varejo é objetiva. Em 2026, vantagem competitiva não vem de prever o macro com precisão. Vem de conectar sinais macro a dados próprios, segmentar a base com mais inteligência e ajustar crédito, oferta e prazo antes que a inadimplência apareça no balanço.

Pagamentos deixaram de ser uma camada operacional isolada. Na leitura apresentada pela Adyen, eles estão no centro de decisões sobre crescimento, experiência, dados, automação e relacionamento com o cliente. A Casa Adyen foi construída em torno dessa mudança, com uma agenda que saiu do discurso amplo e entrou em três perguntas objetivas: onde investir quando tudo parece urgente, como a inteligência artificial altera o comércio e como líderes estão tomando decisões em meio à transformação.

O contexto ajuda a explicar o tom. Na abertura do encontro, Thaís Fischberg, presidente da Adyen na América Latina, afirmou que a empresa cresceu 19% em receita global ano contra ano, segundo resultado financeiro divulgado na semana anterior ao evento. Na região, o avanço foi maior: 43% na América Latina. O dado importa por um motivo simples: ele foi apresentado como reflexo direto do crescimento dos clientes locais e da capacidade de sustentar tecnologia em operação real, não apenas em apresentação.

O debate começa pela prioridade de investimento

A primeira pergunta da agenda foi direta: onde investir quando tudo parece urgente? A formulação faz sentido porque o excesso de sinais do mercado embaralha a priorização. Bloomberg e Serasa foram anunciados para discutir o cenário econômico de 2026, descrito por Fischberg como um ano difícil e que exige resiliência.

A resposta proposta pela Adyen passa por filtrar ruído. Roelant Prins, chief commercial officer da empresa, apresenta a tese de investimento da companhia com foco em consistência, sem seguir hype. O ponto central aqui não é acelerar qualquer iniciativa nova, mas separar pressão momentânea de capacidade real de execução.

Essa abordagem conversa com o posicionamento institucional apresentado no material do evento. A Adyen afirma que o mercado de pagamentos está sendo remodelado por novas regulamentações, comércio agêntico, IA, dados em tempo real, open finance e expectativas mais altas dos consumidores. Quando várias frentes mudam ao mesmo tempo, priorizar vira competência de gestão.

Tecnologia só conta quando funciona em escala

Um dos argumentos mais fortes da Casa Adyen foi a recusa da teoria sem aplicação. A empresa associou inovação à capacidade de criar, testar e escalar tecnologias e experiências que funcionem no mundo real. Isso apareceu tanto no discurso institucional quanto na curadoria do evento.

Fischberg explicou a escolha do Conjunto Nacional a partir dessa lógica. Inaugurado em 1958, o espaço foi citado como um marco de integração entre comércio, serviços e restaurantes em São Paulo. A referência serviu para conectar passado e presente de um varejo que unifica físico e digital no mesmo fluxo de compra.

Na prática, a Casa Adyen tentou materializar essa visão com demonstrações de Nespresso, RD Saúde, Riachuelo e Bailey. O objetivo era simples: mostrar experiências de compra concretas. Para um setor saturado de promessa tecnológica, esse recorte importa mais do que qualquer slogan.

Comércio agêntico já entrou na jornada de compra

A segunda pergunta da agenda tratou do avanço da inteligência artificial no comércio. A formulação usada no palco foi provocativa, mas a tese apresentada foi objetiva: “Os agentes já estão entre nós.” Segundo Fischberg, eles já participam de etapas como pesquisa, descoberta, decisão e transação.

Isso desloca a discussão de IA para um terreno mais operacional. O tema não é apenas geração de conteúdo ou automação de atendimento. A fala da Adyen enquadra os agentes como parte do próprio fluxo comercial, com impacto potencial sobre como produtos são encontrados, comparados e comprados.

Para ampliar a discussão, a empresa trouxe Karan, vice-presidente de comércio agêntico da Adyen, além de parceiros como BTL, Google e Accenture. O formato sugeria um ponto relevante: ainda há muita coisa em definição. O mercado já sente os efeitos da mudança, mas os padrões de adoção e governança ainda estão sendo construídos.

Automação amplia o peso do julgamento humano

A parte mais interessante da abertura apareceu quando o debate saiu da tecnologia e entrou na liderança. Fischberg listou áreas que já podem ser automatizadas ou estão nesse caminho: descoberta, pagamento, prevenção à fraude, atendimento e conciliação.

O argumento seguinte foi o que deu densidade ao evento: automatizar execução não resolve a leitura humana da compra. A tecnologia processa etapas, mas não substitui a interpretação sobre intenção, contexto e impacto da decisão. Nas palavras da executiva, “Quanto mais a tecnologia assume a execução, mais importante fica o julgamento de quem toma a decisão.”

Esse ponto tem consequência prática para empresas de varejo e pagamentos:

• investir em automação sem clareza de critério piora a decisão em vez de melhorá-la

• adotar IA exige definir que tipo de experiência a empresa quer preservar

• liderança passa a responder não só por eficiência, mas pelos efeitos do desenho operacional

Quando Fischberg afirma que este é um dos momentos mais difíceis da história para ser líder, ela liga tecnologia a responsabilidade. A decisão não envolve apenas orçamento ou meta. Envolve o tipo de relação que a empresa constrói com quem compra.

Pagamentos como crescimento, não como infraestrutura

O material institucional da Adyen resume bem a ambição do encontro: pagamentos devem ser tratados como estratégia central de crescimento. Essa formulação muda o lugar do tema dentro da empresa. Em vez de uma função de bastidor, pagamentos passam a influenciar conversão, experiência, confiança e expansão.

A Adidas apareceu como exemplo concreto dessa visão aplicada. Segundo a abertura, a marca é o primeiro cliente de Adyen Giving no Brasil. A solução integra doação à transação, sem fricção para o cliente. Durante o evento, cada simulação de compra geraria doação para a Fundação Volte Letra, e a Adyen dobraria o valor arrecadado.

O caso é relevante porque mostra tecnologia de pagamento associada a resultado tangível fora da lógica estrita da captura financeira. A transação vira também ponto de engajamento e impacto social. Fischberg definiu esse uso como inovação com efeito concreto.

A Casa Adyen foi desenhada como espaço de troca entre clientes, parceiros e executivos porque essa mudança não se resolve com tese pronta. A parte teórica, como a própria presidente da Adyen LATAM reconheceu, é a mais simples. O trabalho difícil está na cadeira de quem decide com informação incompleta, pressão de orçamento e um mercado que muda antes de consolidar consenso.

Se pagamentos passaram a concentrar discussões sobre investimento, IA, escala e experiência, o centro da conversa mudou de lugar. A questão deixou de ser qual ferramenta adotar primeiro. Passou a ser como decidir, com critério, o que merece automação e o que precisa continuar sob julgamento humano.

Depois de anos cobrindo eventos, entrevistas e executivos, a Prensa.li encontrou um padrão que aparece em empresas de portes e setores diferentes: existe mais conhecimento sendo produzido do que conteúdo sendo publicado. A perda acontece no intervalo entre a fala e a circulação. A palestra termina, a reunião rende argumentos bons, a entrevista fica gravada, mas o material não entra no fluxo editorial com velocidade suficiente para virar ativo público.

Esse ponto importa porque o problema não é repertório. O problema não é a falta de conhecimento, mas a dificuldade de capturá-lo, transformá-lo rapidamente em conteúdo de qualidade e colocá-lo em circulação. Quando esse intervalo falha, a empresa perde densidade de posicionamento, desperdiça contexto de mercado e enfraquece uma fonte de autoridade que já existia dentro de casa.

Foi dessa leitura que nasceu o writte.ai. A proposta não veio de uma aposta abstrata em IA, mas da decisão de converter experiência editorial acumulada em tecnologia. O produto parte de uma premissa simples: conhecimento corporativo já existe em volume alto, só que está espalhado entre falas, documentos, briefings e materiais que raramente chegam ao fim do processo editorial.

O conteúdo se perde antes da publicação

A maior parte das empresas não sofre com escassez de assunto. Sofre com excesso de material bruto e pouca capacidade de processamento. Palestras, entrevistas, reuniões e opiniões de executivos geram insumos valiosos, mas esse valor depende de captura, interpretação e edição. Sem esse encadeamento, o conhecimento vira arquivo morto.

O ponto mais relevante aqui é que a perda não acontece por falta de intenção. Ela acontece porque transformar fala em texto publicável exige uma sequência de decisões que costuma ficar dispersa: quem é o leitor, qual tese merece abrir, o que é contexto e o que é prova, qual fonte manda quando há divergência, o que entra como apoio e o que deve ser relatado.

O writte.ai foi desenhado em cima dessa fricção. Em vez de tratar geração de texto como um pedido solto a um chatbot, o produto organiza a entrada do material em camadas. O idioma do artigo entra primeiro, depois o estilo de escrita, depois o bloco do leitor, as orientações da peça, o conhecimento anexo e, por fim, as fontes do artigo. Essa ordem não é cosmética. Ela define prioridade de leitura e afeta diretamente o resultado.

Estilo e leitor resolvem problemas diferentes

Boa parte do conteúdo corporativo fica genérico porque mistura duas decisões que deveriam estar separadas. Uma é como a empresa escreve. Outra é para quem aquele texto está sendo escrito. No writte.ai, essa divisão é estrutural.

O estilo governa tom, estrutura, formato e tamanho. A persona decide nível de explicação, escolha de exemplos, ordem dos assuntos e o que cortar. O próprio material técnico resume a regra com clareza: o estilo vence na forma, o leitor vence no conteúdo. Para uma operação editorial mais madura, isso importa porque evita a inflação de estilos para resolver problemas que pertencem ao alvo do texto, não à voz da marca.

Na prática, isso permite preservar assinatura intelectual sem cair em texto intercambiável. O estilo pode proibir superlativo de marketing, definir pessoa gramatical, impor estrutura editorial e vetar promessas não anunciadas. A persona, por sua vez, ajusta o recorte para quem lê. O resultado esperado não é um texto “bonito”. É um texto que chega mais perto da tese real de quem assina.

Há outro efeito importante: o estilo e a persona ficam congelados no artigo no momento da criação. Isso protege consistência editorial. Um ajuste posterior no estilo da organização não reescreve o que já foi aprovado. Para times que operam conteúdo em escala, essa decisão evita um problema clássico de revisão infinita por mudança de regra no meio do caminho.

O produto foi construído para fluxo editorial real, não para atender a Hype de IA

O writte.ai aceita gravação de palestra, entrevista, reunião, documento e briefing, e organiza o ciclo completo em uma sequência objetiva: fonte, transcrição ou extração, artigo, aprovação e publicação. A IA entra em mais de um ponto, mas sempre dentro de um fluxo com estado, fila e regra de saída.

Outro mérito do produto aparece na etapa que mais trava a operação: colocar o conteúdo no ar sem perder controle. A regra é simples: toda saída passa por aprovação. WordPress, LinkedIn, perfil público e exportação seguem esse fluxo.

Esse desenho deixa claro onde está o valor do produto. A geração ajuda, mas o ganho aparece quando a empresa consegue levar uma fala, uma reunião ou um material bruto até publicação sem perder tempo em revisão desnecessária e sem criar atrito entre quem escreve, quem edita e quem aprova.

A Prensa.li não partiu da pergunta “como usar IA para conteúdo”. Partiu de uma dor mais concreta: por que tanto conhecimento bom para no meio do caminho e não vira peça publicada? O writte.ai nasce como resposta prática a esse bloqueio.

Quando essa cadeia funciona, o efeito vai além de produzir mais. A empresa publica com mais constância o que já sabe, preserva melhor sua tese e reduz o esforço para transformar conhecimento interno em autoridade de mercado, conversa comercial e receita.

Se o primeiro dia do SXSW trouxe discussões sobre estratégia em tempos de caos e o segundo mostrou como agentes de IA começam a transformar consumo e trabalho, o terceiro dia trouxe um debate ainda mais estrutural.

A sensação que aparece em diferentes sessões é a mesma:

não estamos apenas diante de uma nova tecnologia.

Estamos entrando em uma fase em que a própria arquitetura da economia digital pode mudar.

E essa mudança aparece em três frentes principais:
modelo econômico da internet, estrutura das empresas e infraestrutura financeira.

1. O modelo econômico da internet pode estar quebrando

Durante quase três décadas, a economia da internet seguiu uma lógica relativamente simples:

conteúdo → tráfego → monetização.

Publicidade, assinaturas e marketplaces nasceram dessa dinâmica.

Mas esse modelo começa a entrar em tensão com o avanço dos agentes de inteligência artificial.

Em uma conversa no SXSW entre Stephanie Mehta (CEO da Mansueto Ventures) e Matthew Prince (CEO da Cloudflare), surgiu uma provocação direta:

o que acontece com a internet quando usuários deixam de navegar — e passam a delegar isso a agentes de IA?

Esses sistemas podem visitar centenas de páginas, comparar informações e devolver apenas uma resposta final ao usuário.

Isso cria um problema estrutural:

se usuários deixam de visitar sites,
quem financia a produção de conteúdo que alimenta esses sistemas?

O modelo que sustentou a web nas últimas décadas pode precisar ser reinventado.

2. A economia da IA também muda o tamanho das empresas

Essa transformação também aparece dentro das organizações.

Durante anos, empresas de tecnologia adotaram o conceito de “two-pizza teams” — equipes pequenas o suficiente para serem alimentadas com duas pizzas.

Com ferramentas de IA acelerando tarefas como programação, análise e prototipagem, essa lógica pode mudar novamente.

A provocação feita no SXSW foi direta:

talvez os times do futuro não sejam mais equipes de duas pizzas.

Talvez sejam equipes de duas ou três pessoas.

Profissionais aumentados por IA conseguem executar tarefas que antes exigiam squads inteiros.

Isso muda profundamente como startups são criadas, como produtos são desenvolvidos e como produtividade é medida.

3. A nova infraestrutura de mercados financeiros

Outro tema relevante do terceiro dia foi o papel de crypto como infraestrutura econômica.

Durante anos, a narrativa dominante foi a de que blockchain era uma tecnologia em busca de um problema.

Mas o debate no SXSW mostrou uma leitura diferente:

crypto começa a funcionar como uma camada programável para mercados financeiros.

Em vez de apenas criar novos ativos digitais, blockchains permitem construir novos tipos de mercado — desde micropagamentos para criadores até contratos financeiros extremamente específicos entre comunidades.

Esse modelo permite que desenvolvedores criem aplicações financeiras combináveis, quase como se blockchains fossem uma API global para serviços financeiros.

O resultado pode ser uma economia mais aberta, onde criadores, pequenas empresas e comunidades conseguem participar de mercados financeiros antes restritos a instituições.

O sinal do terceiro dia

Se há um padrão nas discussões deste SXSW, ele parece ser este:

a inteligência artificial está mudando interfaces,
crypto está mudando infraestrutura financeira,
e a combinação dessas tecnologias começa a alterar a própria arquitetura da economia digital.

Primeiro muda a interface.
Depois muda o modelo de negócio.
E, inevitavelmente, muda também como empresas são construídas.

📌 Leitura recomendada

Para quem quiser aprofundar o debate apresentado no SXSW, vale ler também o novo relatório de Amy Webb sobre convergência tecnológica.

📖 Convergence Outlook 2026: quando o futuro deixa de ser uma lista de tendências

O relatório mostra por que as maiores transformações tecnológicas agora surgem da interseção entre múltiplas forças — como IA, biotecnologia, robótica e infraestrutura digital.

Durante quase duas décadas, o Emerging Tech Trend Report de Amy Webb ajudou executivos a acompanhar tecnologias emergentes. No SXSW 2026, porém, a futurista anunciou que o próprio relatório “morreu”. O motivo não é o fim das tendências, mas o limite de analisá-las isoladamente. Em seu lugar, Webb lançou o Convergence Outlook 2026, que propõe interpretar o futuro a partir da convergência entre grandes forças simultâneas — como inteligência artificial, biotecnologia, novas infraestruturas computacionais, mudanças energéticas e tensões geopolíticas. A premissa é que as maiores rupturas agora surgem da interação entre essas transformações, e não de uma tecnologia isolada.

O conceito central do relatório: convergência tecnológica

O Convergence Outlook 2026 propõe uma mudança importante na forma de analisar inovação. Em vez de tratar tecnologias como vetores independentes, o relatório parte da ideia de que os maiores impactos surgem quando várias transformações acontecem ao mesmo tempo.

Uma convergência ocorre quando diferentes tendências passam a interagir e produzem um resultado maior — e frequentemente diferente — da soma de seus efeitos individuais.

Esse modelo ajuda a explicar por que transformações recentes parecem acontecer de forma tão rápida. Tecnologias não evoluem mais isoladamente: elas passam a se acelerar mutuamente.

Nesse contexto, o relatório sugere que líderes deixem de perguntar apenas “qual tecnologia vai dominar?” e passem a investigar “o que acontece quando várias tecnologias amadurecem simultaneamente?”.

Entre as características das convergências destacadas no relatório estão:

• Impacto sistêmico: mudanças que atingem múltiplos setores ao mesmo tempo

• Efeitos emergentes: resultados difíceis de prever olhando apenas uma tecnologia

• Redistribuição de poder econômico

• Transformações potencialmente irreversíveis

Essa abordagem amplia o horizonte estratégico das empresas.

As forças estruturais que moldam o novo ciclo tecnológico

O relatório identifica cinco forças estruturais que moldam o ambiente em que essas convergências acontecem.

Elas funcionam como camadas que condicionam a velocidade e o impacto das tecnologias emergentes:

• Tecnologia – avanços simultâneos em IA, computação avançada e biotecnologia

• Economia e capital – concentração de infraestrutura e novos modelos de investimento

• Geopolítica – competição tecnológica entre grandes potências

• Mudanças sociais e demográficas – novas dinâmicas de trabalho e saúde

• Clima e ambiente – pressão energética e ambiental sobre infraestrutura digital

Esses fatores criam o que o relatório descreve como o ambiente operacional global da inovação.

Historicamente, muitas tecnologias existiram por décadas antes de ganhar escala. Elas só se tornaram dominantes quando infraestrutura, capital, regulação e comportamento social passaram a evoluir ao mesmo tempo.

Esse alinhamento simultâneo é exatamente o que caracteriza uma convergência.

As convergências que começam a redesenhar a economia

O relatório aponta diversas áreas em que essas convergências já começam a transformar mercados.

Entre as mais relevantes estão:

• IA + automação econômica
  A combinação entre inteligência artificial generativa, agentes autônomos e robótica está criando novas formas de automação econômica, com impacto direto na produtividade e nos modelos de trabalho.

• Computação + energia
  O crescimento da inteligência artificial está mudando a lógica de infraestrutura digital. Data centers passam a depender cada vez mais da disponibilidade energética e hídrica.

• Biotecnologia + inteligência artificial
  A convergência entre biologia programável, sensores biométricos e modelos de IA pode transformar medicina personalizada e monitoramento contínuo de saúde.

• Identidade digital + biometria + plataformas
  Sistemas de identificação biométrica e plataformas digitais estão criando novas infraestruturas de identidade contínua.

Em todos esses casos, o impacto não vem de uma única tecnologia, mas da interação entre várias delas.

O impacto estratégico para líderes e empresas

A principal implicação do relatório não é apenas tecnológica — é estratégica.

Durante décadas, planejamento corporativo foi baseado em um modelo relativamente previsível:

1. identificar tendências emergentes

2. acompanhar evolução do mercado

3. ajustar estratégia gradualmente

Esse modelo pressupõe que líderes podem reduzir incerteza antes de tomar decisões importantes.

O problema é que convergências comprimem o tempo de decisão. Quando várias forças mudam simultaneamente, esperar por confirmação pode significar reagir tarde demais.

Por isso, o relatório sugere que líderes desenvolvam capacidade de decisão em ambientes de alta incerteza, antecipando movimentos antes que as transformações se tornem evidentes para todo o mercado.

Nesse cenário, compreender o futuro deixa de ser apenas uma questão de identificar tendências. O verdadeiro desafio passa a ser entender como diferentes forças tecnológicas, econômicas e sociais estão colidindo para produzir um novo tipo de transformação sistêmica.

O Convergence Outlook 2026 sugere exatamente isso: o próximo ciclo de inovação não será definido por uma única tecnologia dominante, mas pelas convergências que emergem quando várias revoluções acontecem ao mesmo tempo.

Para quem quiser explorar a análise completa — incluindo os modelos de convergência, sinais tecnológicos e cenários estratégicos apresentados por Amy Webb e pela Future Today Strategy Group — o relatório completo está disponível para download no site oficial:
https://ftsg.com/convergence/

Se o primeiro dia do SXSW discutiu como humanos convivem com sistemas inteligentes, o segundo dia trouxe outra camada da conversa.

A inteligência artificial está deixando de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se tornar infraestrutura de decisão, consumo e trabalho.

Mas, curiosamente, quanto mais avançam os sistemas automatizados, mais o festival volta a discutir algo profundamente humano: conexão, comunidade e julgamento.

Ao longo das sessões do dia, três temas apareceram repetidamente.

1. Quando a IA começa a tomar decisões

Uma das discussões mais estratégicas do dia foi sobre agentic commerce — o comércio mediado por agentes de inteligência artificial.

Nesse modelo, consumidores deixam de navegar por dezenas de sites. Em vez disso, definem critérios e delegam à IA a tarefa de descobrir, comparar e até comprar produtos automaticamente.

Isso muda profundamente a arquitetura do comércio digital.

Se a decisão de compra passa a ser mediada por agentes, as marcas deixam de competir apenas por atenção humana e passam a disputar relevância dentro dos modelos de IA.

Nesse cenário, três fatores ganham importância:

• dados estruturados sobre produtos

• reputação distribuída na internet

• infraestrutura segura para pagamentos automatizados

Em outras palavras: a próxima interface do e-commerce pode não ser uma loja — pode ser um agente inteligente.

📌 Leitura recomendada

A Marcella Calfi, da Zoop, publicou uma boa análise sobre esse mesmo painel no Meio & Mensagem, explorando como o agentic commerce pode mudar a jornada de compra — da descoberta de produtos até a execução da transação por agentes inteligentes.

Visualizar Artigo

2. O novo papel humano no trabalho com IA

Outro painel discutiu como chatbots e sistemas inteligentes estão redefinindo o trabalho nas organizações.

A conclusão foi clara: IA não elimina profissionais — muda o que significa ser valioso no trabalho.

Tarefas repetitivas tendem a ser automatizadas, enquanto humanos passam a atuar como:

• intérpretes de resultados

• tomadores de decisão

• gestores de sistemas automatizados

Nesse contexto, habilidades humanas ganham ainda mais peso:

• pensamento crítico

• julgamento

• criatividade

• conhecimento de domínio

O valor profissional passa a estar menos na execução de tarefas e mais na responsabilidade sobre decisões.

3. A próxima economia pode ser a da conexão

Talvez o insight mais inesperado do dia tenha vindo de uma discussão sobre social health — saúde social.

Pesquisas citadas no SXSW mostram que a falta de conexão humana já está associada a centenas de milhares de mortes prematuras por ano no mundo.

Esse cenário abre um novo campo de inovação.

Assim como saúde mental se tornou uma prioridade global na última década, especialistas acreditam que conexão social pode se tornar o próximo grande mercado da economia do bem-estar.

Empresas começam a explorar soluções em áreas como:

• comunidades digitais

• ambientes de trabalho mais conectados

• experiências presenciais

• plataformas de relacionamento

O paradoxo é evidente.

Vivemos na era mais conectada da história — e, ao mesmo tempo, uma das mais solitárias.

Outros sinais interessantes do dia

Algumas conversas menores trouxeram pistas adicionais sobre para onde diferentes indústrias podem estar caminhando.

Creator economy e comércio orientado por comunidade
Startups começam a construir plataformas onde consumidores participam diretamente do desenvolvimento de produtos e recomendações de compra.

O futuro do áudio como plataforma participativa
O Spotify descreveu sua evolução como uma sequência de “montanhas tecnológicas”, com a próxima fase sendo experiências de mídia cada vez mais interativas com IA.

A internet tentando voltar a ser divertida
O BuzzFeed aposta em experiências criativas com IA para combater a saturação de feeds algorítmicos e incentivar participação ativa dos usuários.

Inovação nascendo da experiência real
Na área de saúde, startups fundadas por pessoas que viveram diretamente os problemas que resolvem mostram maior taxa de adoção no mercado.

O sinal do segundo dia

Se o primeiro dia do SXSW trouxe discussões sobre estratégia em tempos de caos, o segundo dia adiciona um novo elemento à conversa.

Estamos entrando em uma economia onde máquinas executam mais tarefas, mas humanos continuam responsáveis por significado, confiança e relacionamento.

Ou, colocado de forma simples:

a inteligência artificial pode tomar decisões mais rápidas —
mas ainda depende profundamente de contexto humano para gerar valor.

O primeiro dia do SXSW 2026 mostrou um movimento interessante: depois de dois anos dominados pelo hype da inteligência artificial generativa, o debate começa a mudar de foco.

A pergunta já não é apenas o que a IA consegue fazer.

A pergunta passa a ser como humanos convivem, trabalham e confiam nesses sistemas.

Esse tema apareceu em diferentes sessões do dia — de estratégia a robótica — e aponta para um desafio crescente: tornar sistemas inteligentes compreensíveis para pessoas.

Estratégia em tempos de caos

Uma das sessões mais provocativas discutiu como organizações precisam operar em um ambiente cada vez mais imprevisível.

A ideia central é que planejamento estratégico linear começa a perder eficácia quando tecnologia, economia e comportamento mudam em ciclos curtos.

Nesse cenário, ganha espaço o chamado foresight estratégico: trabalhar com múltiplos futuros possíveis em vez de apostar em um único cenário.

Para empresas de tecnologia, a implicação é clara. Mais do que prever tendências, será necessário construir organizações capazes de se adaptar continuamente.

Quando robôs precisam conquistar humanos

Outro tema que apareceu com força foi o avanço da chamada Physical AI — sistemas inteligentes operando no mundo físico.

Robôs estão deixando ambientes industriais isolados e passando a atuar em hospitais, armazéns, escritórios e espaços públicos.

Esse movimento cria um novo desafio.

Não basta o robô executar tarefas com eficiência.

Ele precisa comunicar o que está fazendo.

Se uma máquina para por alguns segundos, um humano pode interpretar isso como erro, risco ou comportamento imprevisível. Pequenos sinais de movimento, luz ou som ajudam a reduzir essa incerteza.

O que robótica pode aprender com a Disney

Uma das referências curiosas do dia veio da animação.

Os chamados 12 princípios da animação da Disney — criados para tornar personagens animados mais convincentes — começam a ser aplicados ao design de robôs.

Princípios como antecipação de movimento ou aceleração gradual ajudam humanos a prever o que acontecerá a seguir.

Na prática, movimento passa a funcionar como linguagem.

E isso se torna essencial quando máquinas começam a compartilhar espaço com pessoas.

O desafio da legibilidade na era da IA

Esse debate conecta robótica com algo que também está acontecendo no software.

Durante décadas, a maior parte dos sistemas digitais foi construída de forma determinística: interfaces previsíveis, fluxos definidos e comportamentos estáveis.

Com inteligência artificial generativa, muitos produtos passam a operar de forma diferente.

O comportamento do sistema emerge da interação entre usuário, modelo e contexto.

Isso cria um novo desafio de produto: legibilidade.

Usuários precisam entender:

• o que o sistema está fazendo

• por que tomou determinada decisão

• o que pode acontecer a seguir

Quanto mais inteligência incorporamos aos sistemas, mais importante se torna explicar seu comportamento.

Talentos digitais começam no ensino médio

Outro sinal interessante veio de um projeto educacional no Alabama.

Em vez de esperar que estudantes descubram tecnologia apenas na universidade, escolas públicas começaram a oferecer formação em cibersegurança ainda no ensino médio, conectando alunos a certificações técnicas e estágios em empresas locais.

A iniciativa tenta resolver um problema global: a escassez de profissionais em segurança digital.

Mas também aponta para uma mudança maior: a formação tecnológica começa cada vez mais cedo — e fora dos polos tradicionais de inovação.

O sinal do primeiro dia

Se o primeiro dia do SXSW serve de indicação, um tema deve atravessar grande parte das discussões deste ano:

à medida que sistemas se tornam mais inteligentes, cresce a necessidade de torná-los mais compreensíveis, previsíveis e humanos.

Ou, em outras palavras:

o avanço da inteligência artificial está trazendo de volta uma pergunta fundamental sobre inteligência humana.

No cenário atual de transformação digital, a inteligência artificial deixou de ser apenas uma promessa tecnológica para se tornar um fator estrutural da economia global. Empresas de tecnologia, instituições financeiras e governos estão reorganizando suas estratégias diante de uma realidade em que algoritmos executam tarefas cognitivas com velocidade e escala sem precedentes.

De acordo com a consultoria McKinsey, a IA generativa pode adicionar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões por ano à economia global. Ao mesmo tempo, o Fórum Econômico Mundial estima que até 44% das habilidades atuais de trabalho serão impactadas pela automação até 2030. Esses números apontam para uma transformação profunda — não apenas tecnológica, mas também econômica e social.

Nesse contexto, algumas notícias recentes ajudam a entender melhor como essa nova infraestrutura de inteligência está redesenhando mercados, políticas públicas e modelos de negócio. Reguladores começam a testar IA em ambientes financeiros, empresas discutem limites éticos da tecnologia e plataformas disputam o controle do ecossistema de dados.

Mas talvez o debate mais provocativo seja outro: o que acontece com uma economia construída sobre escassez de inteligência humana quando a inteligência se torna abundante?

Essa pergunta está no centro de um dos textos mais debatidos recentemente no mundo da tecnologia — e também no episódio de podcast que destacamos nesta edição.

Quando a inteligência deixa de ser escassa

Um dos conteúdos mais interessantes que circularam recentemente foi o relatório “The 2028 Global Intelligence Crisis”, publicado pela Citrini Research. O texto foi escrito como um memorando fictício enviado a investidores em 2028, descrevendo um cenário onde a abundância de inteligência artificial desencadeia uma crise econômica global.

A hipótese central é simples, mas perturbadora: se máquinas passam a executar trabalho cognitivo melhor que humanos, o próprio mecanismo que sustenta a economia pode se quebrar.

Historicamente, crescimento econômico funciona em um ciclo relativamente estável:

1. Empresas produzem bens e serviços

2. Trabalhadores recebem renda

3. Trabalhadores consomem

4. Empresas reinvestem e crescem

Mas o relatório propõe um cenário diferente. Se empresas substituem trabalhadores por sistemas de IA em grande escala, a produtividade cresce — mas a renda distribuída na economia diminui.

Esse processo cria o que os autores chamam de Human Displacement Spiral, um ciclo onde:

• Automação reduz empregos qualificados

• Menos renda reduz consumo

• Empresas enfrentam queda de demanda

• A resposta é mais automação

Outro conceito provocativo apresentado é o Ghost GDP. Nesse cenário, a produção econômica continua crescendo porque máquinas produzem mais. Porém, como menos pessoas recebem renda, o dinheiro circulando na economia diminui.

O resultado é uma economia paradoxal: tecnicamente produtiva, mas socialmente fragilizada.

Para explorar essas ideias de forma mais dinâmica, utilizamos o NotebookLM para transformar o artigo original em uma conversa em formato de podcast, analisando os principais conceitos do relatório e seus possíveis impactos econômicos.

Ouça o Episódio Completo

IA, poder e responsabilidade: o caso OpenAI e Pentágono

Outro episódio recente mostra como a inteligência artificial está se tornando um tema político e ético central.

Sam Altman, CEO da OpenAI, recuou publicamente de uma possível parceria com o Departamento de Defesa dos Estados Unidos (Pentágono) após críticas sobre riscos de vigilância e uso militar da tecnologia.

A reação pública foi imediata. Pesquisadores, investidores e especialistas em ética levantaram preocupações sobre o papel de empresas privadas na construção de infraestrutura militar baseada em IA.

Esse episódio revela três tendências importantes:

• Pressão social crescente sobre empresas de IA

• Necessidade de transparência nas aplicações da tecnologia

• Ampliação do debate sobre governança da inteligência artificial

Historicamente, tecnologias transformadoras — da energia nuclear à internet — sempre passaram por fases semelhantes de debate público. A IA parece estar entrando nesse mesmo estágio.

Para líderes de tecnologia, o desafio agora é equilibrar velocidade de inovação com responsabilidade social.

A nova corrida das plataformas de IA

Enquanto debates éticos avançam, empresas de IA continuam competindo para dominar o ecossistema de dados e usuários.

Um exemplo recente vem da Anthropic, que anunciou uma atualização importante no Claude: usuários gratuitos agora podem utilizar memória persistente e importar dados de outros chatbots.

Essa mudança pode parecer pequena, mas representa uma transformação estratégica.

Até pouco tempo atrás, chatbots funcionavam basicamente como sessões isoladas. Cada conversa começava do zero. Com memória persistente, sistemas passam a:

• lembrar preferências do usuário

• armazenar contexto ao longo do tempo

• personalizar respostas com base em histórico

Na prática, isso aproxima assistentes de IA de um conceito mais poderoso: uma camada permanente de inteligência pessoal.

Além disso, a possibilidade de importar registros de outros bots sugere um movimento em direção à interoperabilidade entre plataformas de IA.

Isso indica que a competição no setor pode evoluir para algo semelhante ao que aconteceu com:

• navegadores na década de 2000

• sistemas operacionais mobile nos anos 2010

• plataformas de cloud computing na última década

Quem controla o contexto e os dados do usuário tende a controlar o ecossistema.

Reguladores começam a testar IA no sistema financeiro

Se empresas avançam rapidamente, reguladores começam a responder.

Autoridades financeiras na Europa, Reino Unido e Estados Unidos estão migrando de discussões conceituais sobre IA para testes práticos em ambientes regulados.

Esses experimentos incluem o uso de IA em áreas como:

• detecção de fraudes financeiras

• análise de risco de crédito

• monitoramento de mercado

• automação regulatória (RegTech)

Essa mudança é relevante porque representa uma nova fase da regulação tecnológica.

Em vez de tentar prever todos os riscos antecipadamente, reguladores estão adotando o modelo de sandbox regulatório, permitindo experimentação controlada.

Entre os objetivos principais estão:

• Mitigar riscos sistêmicos do uso de IA em finanças

• Criar guardrails claros para instituições

• Acelerar inovação com segurança

Essa abordagem também mostra que o sistema financeiro global está começando a tratar IA como infraestrutura crítica, semelhante ao que já acontece com sistemas de pagamento e redes bancárias.

Stablecoins entram definitivamente no sistema de pagamentos

Outra notícia relevante vem do setor de pagamentos globais.

A Visa, em parceria com a empresa Bridge, anunciou planos para lançar cartões que utilizam stablecoins em mais de 100 países.

Stablecoins são criptomoedas lastreadas em ativos estáveis — geralmente dólar — e projetadas para evitar volatilidade. Isso permite combinar duas características importantes:

• velocidade das redes blockchain

• estabilidade das moedas fiduciárias

A integração com cartões tradicionais pode acelerar significativamente a adoção desse modelo.

Entre os possíveis impactos estão:

• pagamentos internacionais mais rápidos

• redução de custos de remessas globais

• novas infraestruturas para fintechs

• integração entre sistemas bancários e blockchain

De acordo com a Chainalysis, o volume global de transações com stablecoins já ultrapassa US$ 10 trilhões por ano. A entrada de redes como Visa indica que o setor financeiro tradicional está se preparando para uma convergência inevitável entre cripto e pagamentos tradicionais.

O futuro da economia da inteligência

Quando observamos todas essas notícias em conjunto, surge um padrão claro.

Estamos assistindo à construção de uma nova infraestrutura econômica baseada em inteligência artificial.

• Plataformas disputam controle do ecossistema de dados

• Reguladores tentam criar regras para sistemas autônomos

• Instituições financeiras integram IA e novas moedas digitais

• Empresas enfrentam pressões éticas sobre uso da tecnologia

Ao mesmo tempo, relatórios como o da Citrini Research levantam uma pergunta fundamental: o modelo econômico atual consegue sobreviver a um mundo onde inteligência não é mais escassa?

Se a inteligência artificial realmente se tornar abundante, talvez o maior desafio da próxima década não seja tecnológico — mas econômico.

O artigo — escrito como um memorando macroeconômico fictício enviado a investidores em 2028 — descreve um cenário em que a abundância de inteligência artificial desencadeia uma crise financeira global. À medida que sistemas de IA passam a executar tarefas cognitivas complexas com eficiência superior à humana, empresas aceleram a automação e reduzem drasticamente a necessidade de trabalhadores qualificados.

O resultado é um ciclo econômico inesperado: produtividade em alta, mas consumo em queda. Com menos renda circulando entre trabalhadores, a demanda enfraquece, pressionando empresas a automatizar ainda mais. O relatório chama atenção para esse paradoxo — uma economia cada vez mais produtiva, mas com menos pessoas capazes de participar dela.

Para explorar essa hipótese de forma mais dinâmica, utilizamos o NotebookLM para transformar o artigo original em uma conversa em formato de podcast. A ferramenta nos permitiu analisar o texto, sintetizar suas ideias centrais e gerar uma discussão estruturada sobre os possíveis impactos econômicos da abundância de inteligência artificial.

O episódio percorre alguns dos conceitos mais provocativos do relatório:

• o “Human Displacement Spiral”, um ciclo de substituição contínua do trabalho humano;

• o fenômeno do “Ghost GDP”, no qual a produção continua crescendo enquanto a circulação de dinheiro na economia diminui;

• e o risco de concentração extrema de riqueza entre os proprietários de tecnologia.

Mais do que uma previsão literal do futuro, o texto da Citrini Research funciona como um experimento mental sobre os limites do modelo econômico atual. Se a inteligência humana deixa de ser o principal recurso escasso da economia, as estruturas de renda, consumo e financiamento precisam ser repensadas.

Este episódio é, portanto, um convite para refletir sobre uma pergunta fundamental:

o que acontece com uma economia construída sobre a escassez de inteligência humana quando a inteligência se torna abundante?

Uma década conectando pessoas, tecnologias e negócios que estão moldando o futuro digital.

A edição comemorativa acontecerá no dia 12 de maio de 2026, em São Paulo, reunindo líderes de tecnologia, arquitetura, plataformas e negócios.

Compartilho este Save the Date para que você possa reservar a data e acompanhar, desde já, os próximos anúncios desta edição comemorativa. Em breve, divulgaremos a agenda e o formato do APICON 10X.

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A segurança digital vive um momento de complexidade crescente. Entre novas regulações, superfícies de ataque ampliadas e ecossistemas altamente interconectados, proteger dados, processos e reputação deixou de ser função técnica para se tornar elemento central da estratégia. No sistema financeiro, essa transformação ocorre sob pressão — e em velocidade.

É nesse cenário que acontece o Secure Finance, encontro anual criado pela Prensa para reunir quem realmente toma decisão: C-Levels, heads de segurança, líderes de risco, especialistas em infraestrutura crítica, fraude, identidade e proteção regulatória. O evento será realizado em 26 de novembro, das 08h00 às 18h00, na Amcham São Paulo.

Agenda orientada a problemas reais — e decisões imediatas

A programação foi desenhada para líderes que lidam com impacto direto em suas operações. Ao longo do dia, o evento aborda temas essenciais para 2025:

• Identidade e acesso como novo perímetro de segurança

• Infraestrutura crítica, resiliência e continuidade

• Exposição a riscos digitais em ambientes regulados

• Evolução dos modelos de fraude

• Adoção segura de IA e automação defensiva

• Governança, cultura e o fator humano da proteção

A programação inclui momentos de interação estruturada ao longo do dia — inclusive durante a pausa para o almoço, realizada no próprio local, o que permite que as discussões iniciadas nos painéis avancem de forma mais aprofundada entre executivos. Esse é o tipo de troca que dificilmente acontece fora de um ambiente dedicado e curado.

Presença de quem estrutura a segurança do sistema financeiro

A edição deste ano reúne instituições que influenciam diretrizes, padrões e práticas adotadas nacionalmente. Entre os participantes confirmados estão:

• FEBRABAN — articulando prioridades e políticas setoriais

• Itaú — referência consolidada em governança e arquitetura de segurança

• C6 — visão moderna de detecção, resposta e automação

• Pegasus — especialistas em infraestrutura crítica e resiliência

• PicPay — liderança em pagamentos digitais e prevenção a fraudes

É um encontro que conecta a voz institucional, bancos sistêmicos, players de infraestrutura e plataformas digitais — exatamente o ecossistema responsável por sustentar a confiança do sistema financeiro brasileiro.

Por que este encontro importa agora

O Secure Finance foi pensado para profissionais que precisam:

✔ Antecipar riscos emergentes
✔ Tomar decisões estruturantes com impacto direto nos negócios
✔ Alinhar estratégia, tecnologia, processos e pessoas
✔ Entender a visão de mercado de instituições-chave
✔ Conectar-se a pares que enfrentam desafios semelhantes

É um fórum de inteligência prática, não de teoria — e que tende a influenciar rotas e prioridades no último trimestre do ano.

Lote extra liberado — vagas extremamente limitadas

Os ingressos gratuitos se esgotaram rapidamente, mas a Prensa liberou um lote extra, ultralimitado, destinado exclusivamente a lideranças do setor financeiro.

Para participar, utilize o código:

🎟 PRENSAVIP
Acesso 100% gratuito ao evento (enquanto houver vagas).

Se segurança digital faz parte da sua agenda — ou deveria fazer — este é o encontro para estar presente.

LOTE EXTRA - INSCREVA-SE!

É nesse contexto que acontece o Secure Finance, encontro promovido pela Prensa para quem realmente lidera a proteção do sistema financeiro. O evento será realizado em 26 de novembro, das 08h00 às 18h00, na Amcham São Paulo.

Presença de quem constrói a segurança do sistema financeiro

A agenda traz executivos e especialistas de instituições que operam em escala e definem padrões de segurança no país. Entre os participantes confirmados estão representantes de:

• Bradesco — visão madura de risco, identidade e proteção de dados

• Itaú — referência nacional em arquitetura de segurança aplicada ao negócio

• C6 — estratégias modernas de detecção, resposta e automação

• Pegassus — especialistas em infraestrutura crítica e resiliência

• Sec4U — atuação direta em mitigação de ataques e prevenção de fraudes

Essas instituições lideram discussões que vão de identidade e acesso a resiliência operacional, passando por fraude digital, IA aplicada à segurança, e o impacto de novos regulatórios sobre operações complexas.

Conteúdo para quem toma decisão — e precisa de respostas

A programação foi desenhada para líderes pressionados por governança, continuidade, compliance, eficiência e expectativa de acionistas. Entre os temas do dia:

• Identidade e acesso como novo perímetro de segurança

• Exposição a riscos digitais em ambientes regulados

• Infraestrutura crítica, resiliência e continuidade

• Evolução dos modelos de fraude no Brasil

• Adoção segura de IA e automação defensiva

• Política, cultura, equipes e o “fator humano” da segurança

Não é um evento para conceitos abstratos.
É para quem equilibra segurança, velocidade e estratégia.

Convite exclusivo: inscrição gratuita com código especial

A Prensa disponibilizou um lote especial e limitado de ingressos 100% gratuitos, reservado exclusivamente para executivos do setor financeiro.

Para garantir sua vaga, utilize o código:

🎟 PRENSAVIP
Acesso integral ao evento, sem custo.

INSCREVA-SE AGORA!

É uma oportunidade de participar de conversas que realmente influenciam o futuro da segurança digital no Brasil — ao lado de quem define agendas, direciona orçamento e toma decisões que impactam milhões de clientes.

No dia 11 de novembro, a partir das 18h, executivos, especialistas e decisores se reúnem para um happy hour exclusivo no Myriad by Sana, hotel icônico localizado no complexo da Torre Vasco da Gama e a apenas 600 metros do Web Summit.

Um ambiente pensado para conversas estratégicas, conexões de alto nível e insights que podem influenciar os próximos movimentos do setor.

As vagas são limitadas e a participação será confirmada mediante pré-inscrição.

📅 11 de novembro
⏰ A partir das 18h
📍 Myriad by Sana — Complexo Torre Vasco da Gama, Lisboa (600 metros do Web Summit)

🔗 Pré-inscrição: https://eventos.inteegra.com.br/in/res/RFJ79FZ