Os agentes de IA já conseguem encontrar serviços, validar credenciais e realizar pagamentos dentro de limites predefinidos. Contudo, o principal desafio surge após a liquidação. Nesse momento, o consumidor pode exigir reembolso por uma entrega considerada insatisfatória.

O Bedrock AgentCore Payments, da Amazon, desenvolvido com Coinbase e Stripe, permite que agentes descubram serviços pagos. Eles também podem usar stablecoins, x402 e outros meios de pagamento. Porém, a confirmação financeira não prova que o fornecedor entregou o resultado prometido.

Edgars Nemse, CEO da GenLayer Foundation, afirmou que o pagamento é simples porque segue regras determinísticas. Em contrapartida, avaliar o cumprimento de um serviço exige julgamento. Esse problema cresce especialmente fora das grandes plataformas.

Automação reduz o custo das disputas

De acordo com Nemse, os sistemas de contestação dependem de uma premissa pouco visível: reclamar de uma cobrança precisa exigir esforço. Entretanto, a IA reduz esse atrito. Como resultado, o volume de solicitações pode crescer rapidamente.

As reclamações ao Consumer Financial Protection Bureau dobraram para 6,6 milhões em 2025. O órgão também alertou para o risco de modelos de linguagem e softwares autônomos enviarem registros duplicados. Assim, esses sistemas podem sobrecarregar os canais de atendimento.

Um estudo da Nature Human Behaviour estimou que os LLMs elevam em 6,9 pontos percentuais a chance de reparação favorável no CFPB. Ainda assim, os dados abrangem sistemas de reclamação ligados principalmente a registros de crédito. Portanto, eles não medem diretamente as disputas do comércio agêntico.

Chargebacks podem elevar custos operacionais

Uma previsão da Mastercard e da Datos apontou 324 milhões de chargebacks globais até 2028. Além disso, um parâmetro da Mastercard estimou US$ 128 por contestação para comerciantes dos Estados Unidos. O cálculo considera custos internos e taxas de terceiros.

Esse valor não inclui mercadorias ou serviços perdidos. Como exercício ilustrativo, uma alta de 5% acrescentaria 16,2 milhões de chargebacks e cerca de US$ 2,1 bilhões em despesas. Já um avanço de 15% somaria 48,6 milhões de casos e aproximadamente US$ 6,2 bilhões.

Nemse observou que as filas de análise, inclusive as mantidas pela Amazon, ainda dependem de profissionais. Por isso, um aumento acelerado das contestações pode pressionar as equipes. A revisão humana, então, pode se tornar o principal gargalo.

Reguladores avaliam responsabilidade e custos

O resumo de 6 de outubro do Banco da Reserva da Austrália reuniu contribuições de 75 participantes em uma consulta sobre pagamentos. Comerciantes, emissores e prestadores apontaram responsabilidade indefinida quando um agente supera sua autorização. Também indicaram que o comércio agêntico pode aumentar os custos dos varejistas.

Ao mesmo tempo, as redes podem ter dificuldade para confirmar se o agente cumpriu as instruções do cliente. Um participante citou relatos de uma cobrança adicional de 4% em compras assistidas por IA. A autoridade pretende anunciar suas prioridades regulatórias até o fim de 2026.

Para o consumidor, um agente pode iniciar uma disputa com custo quase nulo. Por outro lado, o comerciante precisa apresentar comprovantes logísticos, registros e dados do processador. Dessa forma, a automação cria uma assimetria entre reclamar e responder.

Plataformas preservam interface e arbitragem

A Amazon bloqueou o agente de compras Muse, da Meta, sob a justificativa de acesso não autorizado e violação de suas políticas. Na avaliação de Nemse, o conflito envolve o controle da interface com o consumidor. A plataforma reconheceria a capacidade de compra do agente, mas não desejaria atuar apenas como uma API externa.

Esse modelo faria a Amazon ceder a relação com clientes, os dados e o espaço publicitário. Nemse acredita que o Google enfrenta o mesmo dilema e tende a bloquear agentes externos enquanto lança soluções próprias. Em contraste, pequenos comerciantes podem ganhar visibilidade porque os agentes procuram a melhor solução, não o maior anunciante.

“Sem isso, seu agente encontra o pequeno comerciante, e você ainda volta para a Amazon.”

Uma pesquisa da CI&T com 1.011 consumidores americanos identificou 27% de conforto com compras totalmente conduzidas por IA. Para Nemse, o limite do comércio agêntico depende da perda que os consumidores aceitam sem possibilidade de recurso. Assim, plataformas com arbitragem estabelecida ainda mantêm uma vantagem relevante.

Modelos buscam julgar decisões automatizadas

AP2, do Google, Agent Pay, da Mastercard, e Intelligent Commerce, da Visa, concentram seus mecanismos na autorização. Esses sistemas usam mandatos assinados, credenciais tokenizadas, controles de gastos e identificação do agente. Todavia, um mandato comprova a instrução do comprador, mas não demonstra a qualidade da entrega.

Nesse contexto, Nemse propõe validadores que executem modelos de IA e alcancem consenso sobre o resultado. A blockchain aplicaria a decisão e permitiria recursos no modelo desenvolvido pela GenLayer Foundation. Conforme a organização, casos comuns podem ser finalizados em cerca de 30 minutos, enquanto disputas escaladas levam aproximadamente três horas.

Taxas, depósitos de garantia ou punições reputacionais podem desencorajar disputas sem fundamento. Enquanto isso, os validadores analisariam recibos, rastreamento de entregas e especificações da tarefa. Os recursos poderiam corrigir decisões equivocadas, embora elevassem o prazo e o custo.

Um veredito on-chain alcança somente os fundos mantidos em custódia. Portanto, ele não determina automaticamente um reembolso comum de cartão. Se comerciantes e redes adotarem mandatos verificáveis, registros de evidências e custódia, os agentes poderão negociar com contrapartes desconhecidas.

Caso isso não ocorra, taxas maiores e restrições podem limitar a expansão desse mercado. Consequentemente, compradores podem retornar às plataformas consolidadas, que já oferecem mecanismos de recurso. A definição de responsabilidade será decisiva para a escala do comércio agêntico.

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