O que o Ozempic pode ensinar sobre o futuro da inteligência artificial

Transformações tecnológicas raramente ficam restritas ao setor onde nasceram. O caso da chamada “economia Ozempic” ajuda a enxergar um efeito que a inteligência artificial já começa a produzir: a mudança mais importante pode acontecer no comportamento do cliente — e aparecer primeiro em negócios que parecem distantes da tecnologia.

A lição dos efeitos indiretos

Quando medicamentos da família do Ozempic ganharam escala, era natural concentrar a atenção na indústria farmacêutica. Mas a mudança não parou ali: hábitos alimentares, formatos de produto, clínicas, laboratórios, varejo e logística passaram a lidar com novos padrões de demanda. O fenômeno ficou conhecido como economia Ozempic justamente porque seus efeitos atravessam setores.

A UPS oferece uma boa imagem desse mecanismo. Conhecida pela entrega de pacotes, a empresa passou a operar volumes crescentes ligados a medicamentos especializados e, em outubro de 2026, sua CEO apontou a logística para data centers de IA como uma oportunidade anual de US$ 15 bilhões. Não é a UPS que cria o medicamento ou o modelo de IA. É ela que identifica onde uma onda tecnológica encontra uma necessidade operacional.

Essa é a pergunta estratégica: onde a mudança de comportamento provocada pela tecnologia encontra o seu negócio? Muitas vezes, a resposta não está no departamento de inovação. Está na forma como o cliente decide, compra, pede suporte e troca de fornecedor.

A IA já entrou na jornada de compra

Em setembro de 2026, a NielsenIQ informou que 51% dos consumidores dos Estados Unidos haviam usado ao menos uma ferramenta de IA para apoiar compras no mês anterior. Em maio, o indicador era 42%. O crescimento não significa que metade do mercado delegou a decisão final a uma máquina; ele mostra que a IA está se tornando uma camada de pesquisa, comparação e filtragem.

É uma diferença importante. O consumidor pode ainda fechar a compra no site, na loja ou com um vendedor humano. Mas se a IA monta a primeira lista de alternativas, sintetiza avaliações e destaca atributos, uma marca que não aparece nessa etapa já parte em desvantagem.

Para produtos e serviços empresariais, o paralelo é direto. Um decisor pode pedir a um agente uma comparação de fornecedores, requisitos de integração, riscos contratuais e custo operacional. A empresa deixa de disputar atenção só em uma página de busca: passa a disputar contexto e clareza dentro de uma recomendação.

Agentes mudam a porta de entrada do varejo

O anúncio do Walmart em outubro tornou esse cenário mais concreto: clientes poderão usar perfis específicos para agentes de IA, escolher aprovar cada compra ou autorizar despesas dentro de um limite. A iniciativa cria identidade, alçada e trilha de ação para o agente — princípios que exploramos em nosso artigo sobre cargo, gestor e limite de alçada.

Na direção oposta, a Amazon buscou limitar agentes externos em sua loja. Não existe uma resposta única: abrir a plataforma amplia possibilidades, mas exige controle de identidade, segurança, catálogo, pagamentos e atendimento. Restringir pode proteger uma experiência, mas também pode afastar uma nova interface de descoberta.

Para qualquer empresa, a discussão não deve começar em “aceitar ou bloquear”. Começa em perguntas operacionais: um agente consegue entender a oferta? Os dados de produto são consistentes? Há regras claras para preço, estoque, consentimento e pós-venda? O sistema registra o que foi consultado e decidido?

O cliente também pode virar concorrente

A mudança não atinge apenas quem vende para consumidores. A pesquisa State of AI 2026, da McKinsey, registrou que 32% das organizações pesquisadas decidiram não comprar ao menos um produto ou recurso de software porque poderiam construí-lo internamente com ferramentas de programação assistida por agentes.

Isso não significa que todo software será substituído por um projeto interno. Soluções maduras reúnem processos, segurança, integrações, suporte e conhecimento de domínio que não aparecem em um protótipo. Mas significa que funcionalidades isoladas e genéricas enfrentam uma comparação diferente: agora, o cliente avalia também se consegue montar algo suficiente para seu próprio fluxo.

É por isso que funcionalidade e usabilidade continuam decisivas. A IA reduz o custo de criar uma função; não reduz automaticamente o custo de operar, manter, proteger e integrar um sistema. Produtos que escondem complexidade real e entregam confiança sustentam melhor seu valor.

Assistência não é autonomia total

Há um freio saudável nessa transição. Pesquisa da Gartner indicou que a disposição dos consumidores americanos em deixar uma IA tomar a decisão de compra chegava a 11%, mesmo em categorias de menor risco, como higiene pessoal e produtos de limpeza. As pessoas aceitam ajuda para pesquisar e reduzir opções antes de entregar a palavra final.

Esse dado não enfraquece a tese; ele a torna mais precisa. O futuro próximo não é uma delegação irrestrita. É uma compra híbrida: a IA organiza, compara e recomenda; a pessoa aprova, ajusta prioridades e permanece responsável pelo resultado. O desenho de bons agentes precisa respeitar essa fronteira.

Como responder à mudança antes que ela pareça óbvia

Em vez de começar pela pergunta “como usar IA na empresa?”, líderes podem fazer uma leitura mais útil do mercado:

1. Mapeie a nova jornada: em que momento clientes já usam IA para pesquisar, comparar ou pedir recomendações?
2. Teste a encontrabilidade: as informações da oferta são claras, atualizadas e estruturadas o suficiente para uma pessoa — e para um agente — compreendê-las?
3. Escolha decisões reversíveis: comece com recomendações, preparação e comparação; defina aprovação humana para ações de maior impacto.
4. Proteja o valor difícil de copiar: integração, dados confiáveis, processo, suporte e conhecimento do domínio permanecem diferenciais.
5. Meça sinais de mudança: origem de leads, perguntas comerciais, abandono de compra e razões de perda podem revelar um comportamento novo antes das métricas tradicionais.

A onda chega antes do rótulo

A UPS não precisou inventar o Ozempic ou a inteligência artificial para identificar negócios gerados por essas ondas. Empresas que enxergam cedo as consequências indiretas ganham tempo para adaptar operação, produto e canais.

Como observa Keoma Cherulli, CEO & Founder da EVSolid e autor desta análise, o risco não é apenas ser menos eficiente que um concorrente que adotou IA. É continuar atendendo um comportamento de compra que está deixando de existir.