Uma demonstração recente da Mastercard sugere que os sistemas de pagamento podem estar a caminhar para um futuro em que os agentes de software, e não as pessoas, completam as compras. Durante o India AI Impact Summit 2026, a Mastercard mostrou o que descreveu como sua primeira transação de “comércio agente” totalmente autenticada.
Na demonstração, conforme relatado por Tempos da Índiaum agente de IA procurou um produto, avaliou o site e concluiu a compra usando credenciais de pagamento armazenadas, sem que o usuário abrisse um aplicativo ou inserisse os dados do cartão. A empresa disse que a transação ocorreu dentro de uma estrutura de pagamento segura projetada para verificar tanto o usuário quanto a IA agindo em seu nome.
A manifestação foi controlada, não um lançamento público. Os executivos da Mastercard disseram aos repórteres que uma implantação mais ampla dependeria da aprovação regulatória e da prontidão do ecossistema. Ainda assim, o teste destaca uma mudança para a qual muitas empresas poderão ter de se preparar: a possibilidade de os clientes – ou sistemas empresariais – dependerem cada vez mais de agentes de IA para iniciar e concluir transações.
Check-out assistido para gastos delegados
Os pagamentos digitais geralmente se concentram na redução do atrito para os usuários humanos por meio de tokenização, credenciais salvas e check-out com um clique. O comércio agente vai além. Em vez de ajudar o usuário a concluir uma compra, o sistema permite que o software lide com o processo do início ao fim, uma vez que as regras de permissão estejam em vigor.
O modelo baseia-se em vários blocos de construção já utilizados nos pagamentos modernos: verificação de identidade, dados de cartões tokenizados e monitorização de riscos. O que muda é quem executa a ação. Se os agentes de IA puderem agir dentro de limites definidos, como limites de gastos ou restrições de comerciantes, o checkout poderá mudar de uma interação do usuário para um fluxo de trabalho em segundo plano.
Para as empresas, a questão é se o software pode gastar dinheiro automaticamente, as regras de aquisição, as cadeias de aprovação e as trilhas de auditoria precisam levar em conta as decisões das máquinas, e não as humanas. As equipes financeiras podem precisar de políticas mais claras sobre quando um agente de IA pode comprometer fundos, como a responsabilidade é atribuída se algo der errado e como a detecção de fraudes deve tratar as transações automatizadas.
Posição das redes de pagamento para clientes de máquinas
A Mastercard não está sozinha na exploração dessa direção. Em todo o setor de pagamentos, os fornecedores estão a testar formas de incorporar transações em ferramentas orientadas por IA e assistentes digitais. O objetivo é garantir que quando o software autónomo começar a adquirir bens ou serviços, as redes de pagamento continuem a fazer parte da camada de confiança e verificação.
Em declarações públicas vinculadas à demonstração da cúpula, a Mastercard enquadrou o esforço como a construção de uma infraestrutura que permite aos agentes de IA realizar transações com segurança em nome dos usuários. Esse enquadramento aponta para uma corrida mais ampla na indústria: não para construir ferramentas de compras de IA mais inteligentes, mas para controlar os sistemas de autenticação que tornam essas ferramentas suficientemente seguras para utilização financeira.
Para bancos e empresas fintech, a mudança poderá afetar a forma como a identidade do cliente é gerida. A autenticação tradicional geralmente pressupõe que uma pessoa esteja presente, digitando uma senha ou aprovando um prompt. O comércio agentico pressupõe o contrário: o usuário pode não estar envolvido no momento da compra. Isso significa que os sistemas de identidade devem verificar tanto o consentimento prévio do proprietário da conta como a autoridade do agente no momento da transação.
Os comerciantes podem precisar de vitrines prontas para API
Se os agentes de IA começarem a atuar como compradores, os sistemas comerciais também poderão precisar se adaptar. As lojas online criadas principalmente para navegação humana poderão ter dificuldades se os agentes automatizados se tornarem uma parcela significativa dos clientes.
Para oferecer suporte a compras automatizadas, catálogos de produtos, dados de preços e processos de checkout podem precisar ser acessíveis por meio de APIs estruturadas e não apenas de páginas da web visuais. A precisão do estoque, preços transparentes e políticas de devolução claras tornam-se mais importantes quando as decisões são tomadas por software treinado para comparar opções instantaneamente.
Isto também pode influenciar a concorrência. Se os agentes otimizarem o preço e a velocidade de entrega, os comerciantes com dados inconsistentes ou taxas ocultas poderão ser filtrados antes mesmo que um ser humano os veja.
Os riscos de segurança mudam, não desaparecem
Embora o comércio agente prometa conveniência, também introduz novos riscos. Um assistente de IA comprometido com autoridade de pagamento poderia executar compras em grande escala antes da detecção. Os modelos de fraude que procuram comportamento incomum do usuário podem precisar de atualização para distinguir entre gastos automatizados legítimos e atividades maliciosas.
Os reguladores provavelmente adotarão uma abordagem cautelosa. Os próprios comentários da Mastercard de que o sistema ainda aguarda aprovações sugerem que as estruturas de conformidade para pagamentos iniciados por IA ainda estão a tomar forma.
Nas empresas que implementam IA internamente, aplicam-se preocupações semelhantes. Agentes de compras automatizados integrados em sistemas de planejamento de recursos empresariais poderiam agilizar as compras de rotina, mas também expandiriam a superfície de ataque. Os controles de acesso e os limites de gastos serão mais importantes quando o software puder executar ações financeiras sem confirmação humana em tempo real.
Para onde o comércio pode ir
A demonstração da Mastercard não significa que os pagamentos conduzidos por agentes chegarão aos consumidores imediatamente. No entanto, oferece uma ideia de como o comércio pode mudar à medida que os sistemas de IA passam de funções consultivas para funções operacionais.
Se o modelo amadurecer, a mudança mais visível poderá ser o desaparecimento do checkout como uma etapa distinta. Em vez de visitar um site e pagar, os usuários ou empresas podem definir regras e seu software cuidará do resto.
Para as empresas, a conclusão importante tem menos a ver com a tecnologia de IA da Mastercard e mais com a direção da viagem. À medida que os agentes de IA ganham autoridade para agir, os sistemas de pagamento, as estruturas de identidade e as vitrines digitais podem precisar tratar o software não como uma ferramenta, mas como um participante na transação.
(Foto da Cova Software)
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