Na corrida para dominar o cenário do comércio, muitas empresas estão cometendo um erro crítico: tentar injetar investimentos em um recipiente cheio de furos. Embora o apelo do comércio agêntico (baseado em agentes) e da personalização impulsionada por IA seja forte, esses recursos avançados não podem operar de maneira eficaz sobre dados fragmentados e arquiteturas legadas frágeis. É por isso que a revisão do stack de comércio não pode esperar. A dívida técnica que você tolera hoje impedirá a adoção das ferramentas agênticas de amanhã.
O custo oculto de “fazer funcionar”
Muitas empresas hoje estão presas em um ciclo de transformação digital à base de “gambiarras” ou remendos. Elas enfrentam uma tensão clara entre o desejo de inovação rápida e o peso pesado da dívida técnica. Frequentemente vejo marcas lutando contra quatro grandes armadilhas que esgotam seus recursos:
- Tecnologias legadas (Legacy): Stacks que eram de ponta anos atrás, hoje atuam como âncoras. Eles impedem que as marcas escalem ou adotem as arquiteturas modernas e modulares que o mercado atual exige. Essa inércia traz um imposto invisível sobre a produtividade: os desenvolvedores gastam até 42% do seu tempo lidando com dívidas técnicas em vez de focar no desenvolvimento de novas funcionalidades.
- A lacuna de implementação: A adoção de tecnologia em alta velocidade frequentemente cria uma divisão entre as ferramentas digitais e as pessoas que as utilizam. Quando as empresas correm para a implementação sem alinhar o software aos seus processos de negócios ou sem integrá-lo ao restante do seu stack tecnológico, criam inadvertidamente gargalos manuais e silos de dados. Em vez de acelerar o crescimento, esses sistemas desconectados tornam-se um fardo operacional que exige intervenção manual constante para preencher as lacunas.
- Preparação para Dados e IA: As marcas querem habilitar plataformas de comércio preparadas para a IA, mas carecem de dados limpos, governados e acessíveis necessários para alimentar esses modelos. Não é possível construir um assistente de compras de IA líder de mercado sobre uma base de informações desorganizadas e isoladas. O sentimento do mercado é absoluto em relação a isso: 96% dos líderes de IT e de negócios concordam que o sucesso dos agentes de IA depende fortemente de uma integração de dados fluida e livre de dívidas. Sem isso, o risco de falha é gritante. A Gartner prevê que, até 2026, as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA que não sejam apoiados por dados preparados para IA.
- Fricção de processos e governança: Muitas vezes, não é a tecnologia em si que falha. Em vez disso, fluxos de trabalho isolados e a falta de clareza na governança e na propriedade dos processos impedem a entrega eficaz da tecnologia e a excelência operacional.
O resultado desses problemas é que você acaba personalizando excessivamente e investindo em soluções que criam dívidas técnicas adicionais. Isso aumenta o seu custo total de propriedade (TCO), ao mesmo tempo em que reduz significativamente a sua agilidade.
Uma estrutura estruturada para resolução
Para parar de otimizar para o passado e começar a construir para o futuro, você precisa de mais do que uma solução rápida. É necessário um diagnóstico metódico e um check-up de saúde que revele os domínios técnicos e não técnicos. Não é um processo que acontece do dia para a noite, mas geralmente leva menos de um mês para avaliar totalmente o cenário e identificar onde a fricção realmente reside. O objetivo não é apenas gerar uma lista de problemas, mas construir um roteiro (roadmap) priorizado para o caminho a seguir. Descobri que focar em quatro pilares críticos é a maneira mais eficaz de garantir que o trabalho realmente se sustente:
- Revisão da arquitetura: É importante analisar o backend, as extensões de terceiros e as integrações de sistemas de acordo com as melhores práticas do setor. Isso inclui buscar maneiras de simplificar o stack tecnológico. Um diagnóstico comum é que os clientes podem aproveitar melhor os aplicativos de primeira linha (best of breed) ou recursos nativos (out-of-the-box) para simplificar sua arquitetura e reduzir custos. Isso pode envolver o uso de tecnologia de IA.
- Preparação para IA (AI Readiness): Embora as empresas estejam se movendo rapidamente para adotar a IA, o stack tecnológico existente muitas vezes acaba sendo o próprio fator que as segura. Vale a pena analisar friamente se existem lacunas fundamentais na arquitetura ou na preparação dos dados que possam travar uma implementação antes mesmo de ela começar. Com o mercado atualmente inundado de novas ferramentas, o desafio está mudando de encontrar uma opção de IA para escolher a certa. Trata-se menos de seguir o entusiasmo do momento (hype) e mais de avaliar as decisões de plataforma para garantir que elas realmente se encaixem na estratégia de longo prazo.
- Ajuste estratégico e da solução: É importante estabelecer uma avaliação do stack tecnológico atual em relação aos objetivos de negócios de longo prazo. É fundamental avaliar e determinar se os sistemas estão desenhados para se comunicarem de maneira eficaz ou se estão criando uma experiência fragmentada para os clientes.
- Revisão de gestão e governança: A revisão dos processos de gestão de produtos, padrões de garantia de qualidade e estruturas de equipe é frequentemente negligenciada, mas pode ser crítica para o bom funcionamento da modernização da tecnologia de comércio. Ao identificar lacunas na governança, você pode garantir que, uma vez resolvidos os problemas técnicos, estará realmente equipado para manter o aumento de desempenho desejado.
Achados de campo
Quando as empresas correm para inovar, muitas vezes caem em uma armadilha previsível. Em vez de construir uma arquitetura limpa e ponderada, elas empilham complementos (plugins) de terceiros em sua plataforma de comércio eletrônico como blocos de Jenga. Minha equipe e eu vemos esse padrão de falha com muita frequência. Uma marca quer um recurso rápido, então instala um aplicativo. Depois, instala outro aplicativo para corrigir uma limitação do primeiro. Em pouco tempo, uma dúzia de ferramentas diferentes estão lutando pelo controle do código da vitrine (storefront). Isso cria um ambiente frágil, onde uma pequena atualização em uma ferramenta quebra uma parte totalmente separada do site. É um imposto invisível sobre o crescimento que paralisa as equipes internas e destrói a velocidade do site.
Minha equipe e eu revisamos recentemente uma conta corporativa global que ilustra esse ponto de ruptura. Na superfície, o negócio estava pronto para o comércio agêntico. Nos bastidores, o excesso de aplicativos de terceiros havia arrastado a pontuação móvel deles para “Ruim” no Google PageSpeed Insights. Essa fragmentação também soterrou suas equipes administrativas sob uma enorme carga operacional, prendendo os funcionários em um ciclo constante de soluções manuais improvisadas apenas para manter a vitrine funcionando. Por exemplo, em vez de aproveitar os recursos modernos de automação de comércio, cada bloco de recomendação de produtos no site precisava ser configurado e atualizado de forma totalmente manual por um administrador. Tentar lançar experiências de cliente de comércio agêntico sobre uma arquitetura instável como essa é uma batalha perdida desde o primeiro dia.
Sua base está pronta?
O maior risco para as empresas hoje é ignorar as lacunas fundamentais enquanto saltam direto para os casos de uso de IA altamente visíveis no mercado. Enquanto grande parte do setor se move em direção a experiências agênticas, os líderes de amanhã já estão preparando seus dados e arquiteturas para essa próxima onda de disrupção. Se você não consertar a base hoje, seus concorrentes vão disparar na frente. Você ficará para trás, tentando correr atrás do prejuízo nos próximos anos.
Se você guardar apenas uma coisa deste artigo, que seja isto: a verdadeira transformação digital é desbloqueada quando os remendos terminam.
Sua organização está construindo recursos para o futuro ou está apenas colocando fita adesiva no passado?
Pare de adivinhar onde estão os furos no seu balde. No Commerce Studio da Globant, ajudamos marcas globais a superarem a cultura dos remendos, auditarem sua dívida técnica e construírem arquiteturas unificadas projetadas para a próxima onda de IA agêntica.
