Modelo da Mastercard usará tokens seguros para autorizar transações feitas por assistentes autônomos; mudança deve alterar rotinas de consumo e exigir preparação das empresas para um varejo mais automatizado
A Mastercard iniciará, até o começo de 2026, a implementação de um sistema de pagamentos no qual agentes de inteligência artificial poderão realizar compras em nome do usuário, utilizando tokens criptografados no lugar dos dados reais do cartão. A solução, que começa a ser liberada na América Latina, funciona por meio de limites, regras e permissões programadas pelo consumidor, permitindo que apenas agentes verificados concluam transações.
O anúncio ocorre em um momento de aceleração da automação financeira. A consultoria Bain & Company projeta que o mercado global de Embedded Finance deve superar US$ 7,2 trilhões até 2030, impulsionado pela integração de serviços bancários em plataformas não financeiras. Já a Gartner estima que, até 2026, mais de 20% das empresas globais utilizarão formas de IA autônoma em processos operacionais.
A avaliação é de Luis Molla Veloso, especialista em Embedded Finance e integração de serviços financeiros em plataformas digitais. Ele afirma que a chegada de agentes autônomos aos meios de pagamento inaugura um ciclo de consumo em que as decisões de compra poderão ocorrer de forma contínua e programada. “É uma mudança estrutural: o usuário não apenas autoriza, ele delega. A combinação entre IA autônoma, tokenização e limites programáveis cria um ambiente em que a compra acontece no momento mais vantajoso, dentro dos parâmetros definidos”, diz.
Como funcionará o novo modelo
O consumidor cadastra o cartão no sistema e determina um conjunto de regras: valor máximo por transação, frequência, categorias permitidas, lista de agentes autorizados e limites semanais. Os dados do cartão deixam de ser compartilhados e são substituídos por tokens exclusivos e criptografados. Apenas software certificado poderá realizar transações.
Segundo a Mastercard, o modelo permitirá agendamento inteligente, reposição automática de produtos e compras realizadas por agentes que monitorem preços e condições. Para Luis, o sistema tende a se integrar rapidamente ao varejo, especialmente em categorias de consumo recorrente, como supermercado, assinaturas digitais e utilidades.
Impacto sobre o consumidor
A novidade diminui fricção, reduz exposição de dados sensíveis e automatiza rotinas de compras, mas também aumenta a dependência da precisão das configurações feitas pelo usuário. “É seguro, mas exige atenção. O equilíbrio entre conveniência e supervisão será determinante para evitar compras fora do planejado”, afirma Luis.
O que muda para as empresas
Para o mercado, a adoção de agentes de IA traz uma combinação de oportunidades e desafios. Varejistas, fintechs, bancos e marketplaces precisarão adaptar infraestrutura, processos e estratégias de retenção para atuar em um ambiente de compras altamente automatizado.
Entre os ganhos esperados estão a maior previsibilidade de demanda já que compras programadas reduzem sazonalidade, carrinhos abandonados e rupturas e a ampliação da conversão, com transações automatizadas aumentando recorrência e diminuindo barreiras de decisão. Empresas com APIs integradas, checkouts compatíveis e fluxos tokenizados tendem a construir uma relação mais profunda com o cliente, enquanto a tokenização reduz o risco de fraudes ao eliminar o uso direto de dados do cartão.
Luis observa que esse movimento exige uma revisão completa da estratégia de experiência do usuário. “Quando a compra passa a ser delegada, o papel do varejista muda. A decisão não ocorre mais apenas na vitrine; ela ocorre no back-end, dentro do sistema de IA. Quem não se preparar para integrar APIs ou oferecer dados estruturados pode perder relevância nesse novo ciclo”, afirma.
Apesar das vantagens, o modelo traz pontos de atenção importantes. A dependência de sistemas autônomos para decisões de compra exige transparência e rastreabilidade; empresas precisam reconhecer padrões de compras automáticas sem recorrer a comunicações invasivas; e novas dinâmicas de estorno e atendimento deverão ser criadas para lidar com transações feitas por agentes. Além disso, o setor terá de enfrentar uma pressão maior por preços dinâmicos, em um ambiente em que a disputa passa a ocorrer também entre algoritmos, não apenas entre estratégias de marketing.
Como empresas devem se preparar
Especialistas indicam que o setor privado deve iniciar uma preparação técnica e estratégica antes da chegada plena da funcionalidade em 2026. Segundo Luis, três frentes são fundamentais:
Infraestrutura de APIs e tokenização
Empresas precisam garantir que seus checkouts, sistemas de pagamento e camadas antifraude aceitem tokens, não dados de cartão. “Quem ainda opera com integrações antigas terá dificuldade”, alerta.
Dados estruturados e catálogo padronizado
Agentes de IA tomam decisões com base em dados claros. Descrições inconsistentes, preços mal atualizados e catálogos desorganizados podem tirar um varejista da recomendação automática.
Estratégia de recorrência e retenção
Programas de recompra, descontos com base em frequência e modelos de assinatura terão peso maior, porque conversam diretamente com a lógica dos agentes autônomos.
Luis destaca que as empresas que se adaptarem primeiro podem capturar ganhos expressivos. “Estamos entrando em um varejo orientado por sistemas, não por comportamento imediato. Quem estiver pronto para oferecer informação clara, integração e preços competitivos será o fornecedor preferencial dos agentes”, avalia.
Riscos e cuidados
A automação também impõe desafios regulatórios e riscos comportamentais para consumidores e empresas. Do lado do usuário, permissões excessivamente amplas podem levar a gastos não intencionais, especialmente quando notificações não estão ativadas ou quando os limites programados deixam de ser revisados. Para as empresas, há o risco de dependência elevada de algoritmos externos, o que pode ampliar disputas por compras não reconhecidas e exigir a criação de modelos sólidos de governança para o uso de IA em ambientes de consumo.
Luis reforça que o modelo só será sustentável se houver equilíbrio entre eficiência e responsabilidade. “A inovação avança rápido, mas precisa vir acompanhada de transparência, supervisão e mecanismos de reversão. Agentes autônomos podem transformar o varejo, desde que operem dentro de limites claros”, conclui.
Sobre Luis Molla Veloso
Especialista em Embedded Finance, atua na integração de serviços financeiros diretamente em jornadas digitais, conectando tecnologia, produto e estratégia para transformar a forma como empresas oferecem crédito, pagamentos, seguros e soluções de banking as a service.
Com sólida atuação no desenvolvimento de plataformas e APIs financeiras, trabalha para tornar os serviços bancários mais acessíveis, invisíveis e centrados no usuário, com foco em escalabilidade, conformidade regulatória e experiência fluida. Acesse o LinkedIn.
