Entre os dias 28 e 30 de julho, o Distrito Anhembi, em São Paulo, recebeu a 17ª edição do Fórum E-Commerce Brasil, e um padrão se repetiu com força praticamente em todos os estandes de tecnologia do evento — agentes de inteligência artificial deixaram de atuar apenas como suporte de atendimento e passaram a assumir, de fato, a função de vendedor dentro da conversa de WhatsApp. Mais do que discurso institucional sobre inovação, o evento trouxe casos concretos, com números reais, de marcas que já colocaram essa tecnologia para vender no lugar de equipes inteiras.
Um dos exemplos mais citados durante o fórum foi apresentado pela OmniChat, plataforma de inteligência artificial conversacional para vendas no WhatsApp. Segundo Maurício Trezub, CEO da companhia, um cliente do setor de brinquedos triplicou as vendas no último trimestre sem contratar qualquer reforço temporário de equipe, com a operação sendo conduzida por um agente de inteligência artificial dentro do próprio WhatsApp.
O caso Pit Bull Jeans — de loja de rua a operação digital acelerada
Um dos cases mais detalhados apresentados na programação oficial do evento foi o da Pit Bull Jeans, marca com 28 anos de história e raiz fortemente ligada ao comércio de rua, que entrou para o digital em 2019 e não parou de acelerar desde então. Entre janeiro e maio de 2026, a participação das conversas de WhatsApp dentro do total de vendas do e-commerce da marca dobrou de peso, saltando de 18% para 36%.
O detalhe mais relevante desse caso está na estrutura por trás desse crescimento. Hoje, o agente de inteligência artificial Whizz, funcionando de forma contínua, combinado a apenas nove vendedores humanos, realiza o volume de trabalho que antes demandava o equivalente ao tempo de 50 pessoas. Essa proporção ilustra de forma concreta como a automação bem estruturada não substitui integralmente a equipe humana, mas multiplica sua capacidade de atendimento sem exigir o mesmo crescimento proporcional de contratações.
Kipling — vendendo sem canal oficial e sem equipe dedicada
Outro case apresentado durante o fórum chama atenção justamente pelo ponto de partida praticamente inverso ao de operações já maduras em atendimento digital. A Kipling, marca de bolsas e acessórios, não tinha equipe de atendimento estruturada nem canal oficial de WhatsApp Business antes de adotar a tecnologia. A entrada no comércio conversacional aconteceu diretamente através de inteligência artificial autônoma, sem uma fase intermediária de atendimento humano.
A primeira aposta da marca foi direcionada a dois objetivos específicos — recuperação de carrinho abandonado e conversão via Pix durante o período de volta às aulas, uma janela sazonal de alta relevância para o segmento. O resultado dessa primeira fase gerou confiança suficiente para expandir o uso da tecnologia, e hoje o agente conduz a venda do início ao fim da jornada, sem necessidade de intervenção humana na maior parte das interações.
As três frentes da tecnologia que sustenta esses resultados
Os cases apresentados no fórum têm uma base tecnológica comum. O Whizz Agent, apresentado pela OmniChat durante o evento, opera dividido em três frentes específicas dentro da jornada de compra. A frente de pré-venda é responsável pela qualificação automática de oportunidades, identificando quais contatos têm real intenção de compra antes de qualquer intervenção adicional. A frente de vendas é treinada a partir do catálogo e da operação específica de cada marca, conduzindo a conversa até a efetivação da compra. Já a frente de pós-venda cuida de demandas como acompanhamento de pedidos, trocas e devoluções, mantendo o relacionamento ativo mesmo depois da transação concluída.
Essa divisão por etapa da jornada é o que permite que a tecnologia seja aplicada de forma modular — uma marca pode começar apenas pela recuperação de carrinho, como fez a Kipling, e expandir gradualmente para outras frentes conforme ganha confiança nos resultados, em vez de precisar automatizar toda a operação de uma só vez.
Um recurso técnico que resolve um problema prático comum
Entre os lançamentos apresentados durante o evento, um detalhe técnico específico chama atenção por resolver uma dor operacional recorrente entre lojas que já usam o WhatsApp comum há anos e hesitam em migrar para a API oficial — o recurso batizado de WhatsApp Coexistence, ou CoEx. A solução permite conectar o WhatsApp Business à API oficial da plataforma sem que a loja precise trocar o número já consolidado junto aos seus clientes, mantendo o histórico de relacionamento e gerando relatórios de desempenho através da própria inteligência artificial.
Esse tipo de solução reduz uma barreira concreta de adoção — muitas operações adiam a migração para soluções mais robustas de atendimento justamente pelo receio de perder a continuidade do número já conhecido pelos clientes, mesmo reconhecendo os benefícios da automação mais avançada.
O que esses números revelam sobre a maturidade do setor
A presença simultânea de marcas de diferentes segmentos e portes — de uma grife de moda tradicional como a Pit Bull Jeans a uma marca internacional consolidada como a Kipling — discutindo o mesmo tipo de tecnologia no mesmo evento reforça que o comércio conversacional por inteligência artificial deixou de ser recurso experimental restrito a operações early adopters e passou a integrar o planejamento estratégico regular de marcas de diferentes perfis.
O estande da OmniChat, aliás, reuniu ao longo dos três dias de evento uma série de conversas com marcas de segmentos variados que já utilizam esse tipo de agente em suas operações, incluindo nomes como Ri Happy, Liz Lingerie, Lojas Mel, Decathlon, Artelassê, ASICS, Balaroti, Tok&Stok e Norte Refrigeração — uma amostra que abrange desde moda e brinquedos até materiais de construção e refrigeração industrial, evidenciando que a aplicação prática dessa tecnologia já atravessa praticamente qualquer segmento de varejo digital.
O que operações de e-commerce podem aprender com esses cases
Para lojas que ainda avaliam se vale a pena investir em automação por inteligência artificial no atendimento via WhatsApp, os casos apresentados no fórum oferecem uma lição prática relevante — não é necessário automatizar toda a jornada de uma só vez para obter resultado mensurável. O caso da Kipling mostra que começar por uma dor específica, como recuperação de carrinho abandonado, já pode gerar confiança suficiente para expandir o uso da tecnologia de forma gradual e sustentada.
Já o caso da Pit Bull Jeans reforça que a automação bem estruturada tende a multiplicar a capacidade da equipe existente, em vez de simplesmente substituí-la — o dado de que nove vendedores, apoiados por um agente de IA funcionando continuamente, realizam volume de trabalho equivalente ao de 50 pessoas ilustra um modelo de crescimento de atendimento sem crescimento proporcional de custo de equipe, um equilíbrio especialmente relevante para operações que enfrentam picos sazonais de demanda sem margem para expandir o time de forma permanente.
O que esperar da evolução dessa tecnologia
Com marcas de segmentos tão diversos já demonstrando resultados concretos e mensuráveis na edição de 2026 do Fórum E-Commerce Brasil, a tendência é que o comércio conversacional por inteligência artificial se consolide como camada padrão de operação para o e-commerce brasileiro nos próximos ciclos, acompanhando o crescimento já identificado em outros levantamentos do setor sobre o avanço do WhatsApp como canal relevante de vendas. Para operações que ainda tratam esse canal apenas como suporte reativo de atendimento, os cases apresentados no evento reforçam que o potencial de conversão direta, quando bem estruturado, já vai muito além do que a maioria das lojas brasileiras hoje explora.
Os cases apresentados no Fórum E-Commerce Brasil 2026 confirmam que o WhatsApp deixou de ser apenas canal de suporte reativo e já opera, em marcas de diferentes portes, como vendedor autônomo de ponta a ponta. Para operações de e-commerce que ainda hesitam em dar esse passo, os números concretos apresentados por marcas como Pit Bull Jeans e Kipling mostram que o ganho de eficiência já não é promessa futura — é resultado mensurável, disponível para quem estiver disposto a começar por uma dor específica e expandir de forma gradual a partir daí.
FAQ
O que é o Whizz Agent apresentado no Fórum E-Commerce Brasil 2026?
É um agente de inteligência artificial autônomo desenvolvido pela OmniChat para operações de vendas pelo WhatsApp, dividido em três frentes — pré-venda, para qualificação automática de oportunidades, vendas, treinada a partir do catálogo de cada marca, e pós-venda, voltada a acompanhamento de pedidos, trocas e devoluções.
Qual foi o resultado da Pit Bull Jeans com automação no WhatsApp?
Entre janeiro e maio de 2026, a participação das vendas via WhatsApp na marca dobrou, de 18% para 36%. Atualmente, o agente de IA funcionando continuamente, combinado a nove vendedores humanos, realiza o volume de trabalho equivalente ao de 50 pessoas antes da automação.
Como a Kipling implementou a inteligência artificial no atendimento?
A marca não tinha equipe de atendimento estruturada nem canal oficial de WhatsApp Business antes de adotar a tecnologia. A primeira aplicação focou em recuperação de carrinho abandonado e conversão via Pix na volta às aulas, e o resultado positivo levou à expansão para que o agente conduzisse a venda do início ao fim.
O que é o recurso WhatsApp Coexistence (CoEx)?
É uma solução que permite conectar o WhatsApp Business à API oficial da plataforma sem que a loja precise trocar o número já utilizado com seus clientes, mantendo histórico de relacionamento e gerando relatórios de desempenho por meio de inteligência artificial.
Esse tipo de tecnologia é aplicável apenas a grandes marcas?
Não. Os cases apresentados no fórum incluem marcas de portes e segmentos variados, de moda a brinquedos, materiais de construção e refrigeração industrial, o que indica que a automação conversacional já é aplicável a operações de diferentes tamanhos e categorias de produto.
Por que começar pela recuperação de carrinho abandonado é uma estratégia comum entre essas marcas?
Porque é uma dor específica, de impacto financeiro claro e mensurável, que permite validar o resultado da automação antes de expandir para outras etapas da jornada de compra, reduzindo o risco de investir em uma solução completa sem antes comprovar seu retorno em um caso de uso mais restrito.
