Tabuleiro53% dos consumidores já usam IA para comprar. Sua marca aparece?
Mais da metade dos consumidores usou IA para comprar em três meses. Quem fica fora da resposta da máquina pode sair da disputa antes de falar com o vendedor.
Redação Brutalit · 5 min de leitura
Neste artigo
A comparação entre marcas e lojas, que antes acontecia em buscadores, sites e conversas com vendedores, está mudando de lugar. Pesquisa da McKinsey publicada em 28 de outubro de 2026 mostra que mais da metade dos consumidores já usa inteligência artificial para comprar. A consequência para quem vende é que, para boa parte dos consumidores, a lista curta começa a ser montada numa conversa com a máquina, antes de qualquer contato com a sua equipe.
O que aconteceu
A McKinsey ouviu cerca de 21 mil consumidores em 11 mercados, entre eles o Brasil, em junho de 2026. Em média, 53% disseram ter usado IA para fazer compras nos três meses anteriores. Entre os mais jovens, o número sobe: 62% da geração Z e 63% dos millennials.
O uso não fica na pesquisa de preço. Quase um terço dos compradores que usam IA apontou essas ferramentas como a maior influência na compra mais recente. E 81% disseram que a IA faz bem o trabalho de filtrar e reduzir as opções.
A compra em si também começa a passar pela máquina. Nos Estados Unidos, onde há comparação com a medição anterior, de dezembro de 2025, a fatia de usuários de IA que concluiu uma compra pela própria ferramenta subiu de 10% para 17%, na média das categorias medidas. No conjunto dos países, 14% dos usuários de IA já fizeram isso.
Por que importa
O número que mais pesa é o de influência, acima do de compra concluída. Se a IA reduz dez opções a três, quem fica fora dessas três perde sem saber que estava concorrendo, antes de qualquer disputa de preço ou de negociação.
Isso muda a natureza do funil. Durante anos, a empresa media o topo pelo que via: visitas, cliques, contatos. Agora uma parte da decisão acontece num lugar que não aparece no relatório, e o cliente chega já com uma preferência formada, ou simplesmente não chega.
Há também um efeito sobre preço. Uma ferramenta que compara ofertas lado a lado premia quem explica bem o que entrega e pune a proposta genérica. Quando a diferença não está clara, a comparação tende a cair no critério mais fácil de medir, que é o valor.
O que muda para você
Para o dono: a primeira impressão da empresa agora inclui o que a IA diz quando alguém pergunta sobre o seu mercado, ao lado do site e da indicação. Isso merece tratamento de ativo, com dono e acompanhamento, em vez de ficar como detalhe de marketing.
Para quem lidera vendas: o lead que chega pode já ter descartado concorrentes ou já ter um favorito. A primeira conversa precisa partir do que o cliente já sabe e corrigir o que ele entendeu errado, em vez de começar do zero. Pergunte nos primeiros contatos onde o cliente pesquisou antes de procurar a empresa.
Para quem responde pela operação: informação desencontrada entre site, catálogo, tabelas e materiais vira erro na resposta da máquina. Preço desatualizado, portfólio antigo e descrição vaga tiram a empresa da comparação. Organizar essa base virou parte do processo comercial.
O que muda no Brasil
Quem vende para o consumidor brasileiro já deveria tratar a resposta da IA como uma vitrine nova. Para parte dos compradores, a comparação começa num assistente, e quem não aparece nessa conversa nem chega à disputa. Organizar a própria informação para ser lida por essas ferramentas custa pouco perto do risco de ficar fora da lista curta.
O país está entre os 11 mercados ouvidos pela McKinsey, embora o estudo não destaque a fatia brasileira. A proporção local pode ser maior ou menor que a média. Em todo caso, o comportamento já aparece por aqui.
A jogada
1. Simule a pesquisa do seu cliente. Faça a duas ou três ferramentas de IA a pergunta que um cliente real faria: quais as melhores opções para o seu tipo de produto ou serviço, na sua região. Anote se você aparece, em que posição e com que informação. Repita todo mês.
2. Deixe a oferta fácil de entender para a máquina e para o cliente. Deixe escrito, de forma clara e igual em todos os canais, o que você vende, para quem, em que faixa de preço, com que prazo e com que prova. A própria McKinsey cita relato de uma plataforma de comércio eletrônico, que vende esse tipo de solução e não divulgou os dados, segundo o qual buscas por IA que encontram dados de catálogo organizados convertem cerca de duas vezes mais do que as que dependem de dados raspados de páginas ou desatualizados.
3. Dê um dono ao tema. A pesquisa recomenda colocar um líder sênior no comando, com autoridade de fato. Na prática, alguém que responda pela presença da empresa nas respostas da IA e cobre marketing, vendas e produto ao mesmo tempo.
O outro lado
A pesquisa ouviu consumidores, o que pede cuidado ao levar estes números para vendas entre empresas. Em vendas B2B, com várias pessoas na decisão, contrato e risco maior, o peso da IA tende a ser diferente, e a pesquisa não mede isso. Aplicar os números diretamente a esse tipo de venda seria exagero.
Os dados também são declarados pelos próprios entrevistados. Dizer que a IA influenciou a compra não é o mesmo que provar que ela decidiu. E a comparação de compras concluídas ao longo do tempo vale só para os Estados Unidos.
Por fim, a parte mais chamativa, a máquina comprando sozinha, ainda é minoria. Entre 21% e 30% dos usuários de IA, nas seis principais categorias de compra, dizem que deixariam a ferramenta concluir uma compra. A mudança que já pesa na decisão acontece antes, na definição de quem entra na lista curta.
The comparison between brands and stores, which used to happen on search engines, websites and in conversations with salespeople, is moving elsewhere. McKinsey research published on October 28, 2026, shows that more than half of consumers already use artificial intelligence to shop. The consequence for sellers is that, for a large share of consumers, the shortlist starts taking shape in a conversation with a machine, before any contact with your team.
What happened
McKinsey surveyed about 21,000 consumers in 11 markets, Brazil among them, in June 2026. On average, 53% said they had used AI to shop in the previous three months. Among younger consumers, the figure rises: 62% of Gen Z and 63% of millennials.
Use goes beyond price research. Nearly a third of shoppers who use AI named these tools as the biggest influence on their most recent purchase. And 81% said AI does a good job of filtering and narrowing down options.
The purchase itself is also starting to go through the machine. In the United States, where there is a comparison with the previous measurement from December 2025, the share of AI users who completed a purchase through the tool itself rose from 10% to 17%, averaged across the categories measured. Across all countries, 14% of AI users have already done so.
Why it matters
The figure that weighs most is influence, ahead of completed purchases. If AI narrows ten options down to three, those left out of the three lose without knowing they were in the running, before any contest over price or negotiation.
This changes the nature of the funnel. For years, companies measured the top of the funnel by what they could see: visits, clicks, inquiries. Now part of the decision happens in a place that doesn't show up in the report, and the customer arrives with a preference already formed, or simply doesn't arrive.
There is also an effect on price. A tool that compares offers side by side rewards those who explain clearly what they deliver and penalizes generic proposals. When the difference isn't clear, the comparison tends to fall back on the easiest criterion to measure, which is price.
What changes for you
For the owner: the company's first impression now includes what AI says when someone asks about your market, alongside the website and referrals. It deserves to be treated as an asset, with an owner and ongoing monitoring, instead of as a marketing detail.
For sales leaders: the incoming lead may have already ruled out competitors or already have a favorite. The first conversation needs to start from what the customer already knows and correct what they got wrong, instead of starting from scratch. In early contacts, ask where the customer did their research before reaching out.
For operations leaders: inconsistent information across the website, catalog, price lists and materials turns into errors in the machine's answer. Outdated prices, an old portfolio and vague descriptions knock the company out of the comparison. Organizing that information base has become part of the sales process.
What changes in Brazil
Anyone selling to Brazilian consumers should already treat the AI answer as a new storefront. For some shoppers, the comparison starts with an assistant, and those who don't show up in that conversation never make it into the contest. Organizing your own information so these tools can read it costs little compared with the risk of being left off the shortlist.
The country is among the 11 markets McKinsey surveyed, although the study does not highlight the Brazilian figure. The local share may be higher or lower than the average. Either way, the behavior is already showing up here.
The play
1. Simulate your customer's search. Put to two or three AI tools the question a real customer would ask: what the best options are for your type of product or service, in your region. Note whether you appear, in what position and with what information. Repeat every month.
2. Make your offer easy to understand, for the machine and for the customer. Spell out, clearly and consistently across all channels, what you sell, to whom, in what price range, with what lead time and with what proof. McKinsey itself cites an account from an e-commerce platform, which sells this kind of solution and did not publish the data, that AI searches finding well-organized catalog data convert about twice as often as those relying on scraped or outdated data.
3. Give the topic an owner. The research recommends putting a senior leader in charge, with real authority. In practice, someone who answers for the company's presence in AI answers and presses marketing, sales and product at the same time.
The other side
The research surveyed consumers, which calls for care in applying these numbers to business-to-business sales. In B2B sales, with several people involved in the decision, contracts and greater risk, the weight of AI is likely to be different, and the research does not measure that. Applying the numbers directly to this type of sale would be an overreach.
The data is also self-reported. Saying AI influenced a purchase is not the same as proving it made the decision. And the comparison of completed purchases over time applies only to the United States.
Finally, the most eye-catching part, the machine buying on its own, is still a minority. Between 21% and 30% of AI users, across the six main purchase categories, say they would let the tool complete a purchase. The shift already weighing on decisions comes earlier, in who makes the shortlist.
O que observar
- A distância entre quem aceitaria deixar a IA concluir a compra (21% a 30% dos usuários, nas seis principais categorias de compra) e quem já faz isso.
- Se as próximas edições da pesquisa trouxerem números separados para o Brasil, que hoje aparece na amostra sem recorte próprio no texto.
- Se o mesmo comportamento aparece em compras entre empresas, onde a decisão envolve mais gente e mais risco.
Perguntas para levar à reunião
Se um cliente pedir a uma IA as melhores opções no nosso segmento, a nossa empresa aparece?
Teste hoje, com as perguntas que um cliente real faria. Se você não aparece ou aparece com informação errada, o problema já está custando oportunidades que nem chegam ao comercial.
O que a IA encontra sobre nós é suficiente para nos recomendar?
A máquina só recomenda o que consegue entender: o que você vende, para quem, a que preço ou faixa e com que prova. Informação vaga ou desatualizada tira você da comparação.
Quem na empresa responde por isso?
Precisa ter um dono com autoridade, ligando marketing, vendas e produto. Sem dono, a presença nas respostas da IA vira tarefa de ninguém.
Fontes
- Who wins when AI does the shopping? New evidence on agentic commerce (28/10/2026) · McKinsey & Company
Estratégia, posicionamento, dados e tecnologia para quem decide. Escrito pelo time que constrói a máquina.
Leia o movimento antes de ele virar manchete.
A leitura estratégica do que está mudando a disputa entre empresas, com o lance para colocar em prática.
