Se ainda pensa que a «estratégia digital» começa e acaba na otimização do seu site e de uma aplicação móvel, está na altura de atualizar a sua perspetiva. A nova porta de entrada está a tornar-se uma conversa.
A OpenAI confirmou que os programadores podem submeter aplicações para análise e publicação no ChatGPT e que já existe um Diretório de Aplicações no produto, onde os utilizadores podem consultá-las e descobri-las. A OpenAI lançou também um SDK de Aplicações (beta/pré-visualização) para criar experiências nativas de conversação.
Em termos empresariais, as «aplicações do ChatGPT» introduzem uma nova camada de distribuição e interação:
Os utilizadores não navegam por páginas e menus: pedem e a aplicação faz.
Os fluxos de trabalho tornam-se nativos de conversação: conversas orientadas que podem obter informações, executar ações e concluir tarefas.
A publicação começa a assemelhar-se ao modelo de uma «loja». Os metadados, a qualidade, a segurança e os requisitos de avaliação passam a determinar a capacidade de captar atenção.
As primeiras notícias sugerem que o lançamento será gradual ao longo do novo ano e que os programadores poderão gerir onde as aplicações ficam disponíveis (útil para quem pondera lançamentos distintos no Reino Unido/UE, na Ásia e nos EUA). A escala já é suficiente para levar as empresas a pensar de outra forma: os números mais recentes da OpenAI, divulgados no DevDay, apontavam para cerca de 800 milhões de utilizadores ativos semanais do ChatGPT.
Durante duas décadas, o pressuposto foi simples: levar as pessoas ao seu site ou aplicação e depois ajudá-las a encontrar aquilo de que precisam. Num mundo centrado no agente, ser descoberto passa por dar a melhor resposta e permitir a ação mais rápida dentro do agente. Isto altera a forma como a procura é captada e como as empresas decidem lançar produtos no mercado:
Do SEO à «otimização para agentes»: o agente decide o que recomendar, o que comparar e que ação executar.
Da navegação à conclusão: menos cliques, menos desistências e menos «fadiga de navegação».
Dos funis às conversas: a intenção é expressa em linguagem corrente, em contexto e, muitas vezes, mais perto da compra.
Isto não significa que os sites desapareçam. Significa que deixam de ser a interface principal e passam a funcionar mais como backend, ponto de referência ou camada de execução.
Quando a interface baseada em IA consegue concluir a transação, grande parte da fricção habitual para o cliente desaparece.
As marcas de retalho pioneiras já encaram isto como um canal, e não como uma novidade. Nos EUA, a Target anunciou uma experiência de compras selecionada no ChatGPT, que inclui pesquisa de produtos, cestos com vários artigos e opções de entrega, apresentada como uma nova forma de comprar. A Walmart anunciou também uma parceria com a OpenAI para permitir compras centradas em IA através do ChatGPT.
Este é o sinal: as grandes marcas estão a preparar o ChatGPT como um canal de clientes, com estratégias próprias de merchandising, conversão e medição. Eis alguns exemplos que já começam a concretizar-se:
Um cliente pede no ChatGPT: «Preciso de tudo para um jantar vegetariano para dez pessoas no sábado. Dê-me receitas rápidas, sugestões de vinhos e horários de entrega depois das 18h.» Uma aplicação de compras nativa de conversação pode sugerir menus e substituições, criar um cesto num único fluxo, apresentar opções de entrega e concluir a compra, sem que o cliente alguma vez «entre» na experiência de um site tradicional. O mesmo fluxo funcionará para seguros, viagens, vestuário, entre outros setores.
O cliente deixa de navegar por vários sites e obtém o resultado pretendido com o mínimo de fricção possível.
Um consultor financeiro independente está numa reunião com um cliente e utiliza o ChatGPT ligado a uma plataforma de fundos. O consultor fará, com e para o cliente, um planeamento de cenários apoiado por IA, interagindo em linguagem corrente antes de simplesmente dizer: «Agora, mude de Equilibrado para Defensivo, aumente a reserva de liquidez para cobrir 18 meses de levantamentos e reequilibre os investimentos entre a ISA e o SIPP. Redija a nota de adequação e prepare a ordem para aprovação.»
Nesse momento, a aplicação pode converter a conversa em ações na plataforma: propor transações, verificar as restrições do mandato e as regras de adequação, assinalar eventuais questões de conformidade e encaminhar a etapa final para aprovação humana. Depois de aprovadas, as ordens são submetidas diretamente na plataforma de fundos.
A principal mudança é que o aconselhamento, a documentação e a execução decorrem num único fluxo contínuo, em vez de alternarem entre ferramentas de modelização, ficheiros PDF, correio eletrónico e ecrãs de negociação separados. A sua presença digital passa a depender da facilidade com que o seu produto pode ser avaliado e utilizado numa camada de agente.
Dentro das organizações, as aplicações do ChatGPT podem tornar-se uma camada orientada de «faça o meu trabalho», assente nas políticas, bases de conhecimento e sistemas específicos da empresa, sem comprometer a governação.
Os percursos internos de elevado valor são previsíveis:
Fluxos de trabalho de RH/TI: integração de novos colaboradores, pedidos de acesso, configuração de dispositivos e benefícios
Tratamento de casos: triagem, redação de respostas, consulta de casos anteriores e sugestão dos passos seguintes
Apoio às vendas: resumos de contas, propostas, perguntas e respostas de RFP e fichas de argumentação comercial
Políticas/PON: «Qual é o processo aprovado para X na UE e na região Ásia-Pacífico?»
O ganho de produtividade está a passar do tempo até à resposta para o tempo até à ação: menos transferências, menos ciclos de «está bem, agora já sei que sistema utilizar» e uma execução mais fluida dos processos habituais.
Uma vez que as aplicações são criadas com comportamentos e ligações definidos, é possível conceber controlos de acesso, capacidade de auditoria e limites claros para aquilo que a aplicação pode ou não fazer.
Avançar cedo permite criar vantagens reais enquanto este espaço ainda está a formar-se.
Torna-se a escolha predefinida: quando os utilizadores exploram um novo diretório, as primeiras aplicações que encontram tendem a permanecer. Mais do que apenas outra opção, será a primeira que experimentam e em torno da qual criam os seus hábitos.
Descobre aquilo de que as pessoas realmente precisam: verá as perguntas reais dos clientes, como se exprimem e onde encontram dificuldades. Assim, pode desenvolver com base em comportamentos reais, em vez de fazer suposições.
Cria hábitos difíceis de quebrar: quando a sua aplicação se torna a forma mais rápida de concluir algo — seja comprar, reservar ou resolver um problema — as pessoas deixam de procurar alternativas.
Gasta menos na aquisição de clientes: quando o agente assume o trabalho mais exigente, deixa de ser necessário gastar tanto a orientar as pessoas por processos complexos que antes exigiam apoio humano.
Cria algo que os concorrentes não conseguem copiar facilmente: a verdadeira vantagem não está apenas em responder melhor às perguntas. Está nos seus dados específicos, nos seus fluxos de trabalho aperfeiçoados e no ciclo de feedback que continua a melhorar tudo.
Os riscos para quem fica para trás são igualmente concretos:
Desintermediação: o agente torna-se a interface; o seu site passa a ser uma ferramenta de backend.
Perda de controlo da narrativa: se terceiros explicarem melhor a sua oferta dentro do agente, perde o controlo do posicionamento.
Comparação indiferenciada e custos de aquisição mais elevados: se não estiver presente no canal do agente, pagará mais para reconduzir os utilizadores aos percursos tradicionais.
A abordagem pragmática consiste em começar com dois percursos, um externo e outro interno, para desenvolver competências e confiança.
Escolha um ou dois percursos de elevado valor: por exemplo, um percurso do cliente desde a descoberta até ao cesto/orçamento e à compra/captação de contactos, e um percurso do colaborador, como a integração, fluxos de políticas para ações ou tratamento pelo service desk.
Defina antecipadamente as métricas de sucesso: adoção, conversão ou qualidade dos contactos, tempo de resolução/taxa de encaminhamento evitado e tempo de conclusão.
Confirme a disponibilidade e a responsabilidade pelos dados: que fontes são necessárias (catálogo, regras de preços, PON, base de conhecimento)? Quem é responsável pela exatidão e pelas atualizações? O que fica excluído dos primeiros projetos-piloto?
Defina limites: o que pode funcionar autonomamente e o que exige aprovação, vias de escalamento para pessoas e requisitos de registo e monitorização.
Projeto-piloto > medição > iteração > expansão: lance rapidamente e trate a primeira versão como um ciclo de aprendizagem instrumentado, não como uma migração integral de uma só vez.
Somos uma consultora estratégica e de engenharia especializada em IA. Temos conhecimento e experiência aprofundados, sustentados pela nossa equipa interna de I&D, que trabalha em estreita parceria com a I&D da OpenAI. Concebemos e desenvolvemos soluções de IA «pioneiras a nível mundial» no âmbito da transformação de IA dos nossos clientes. As aplicações do ChatGPT fazem parte desse trabalho, com fluxos de agentes para a produtividade interna e as experiências dos clientes. Eis como funciona normalmente um ciclo «da ideia ao lançamento» em 8 a 12 semanas:
Semana 1: enquadramento do caso de utilização, métricas de sucesso e auditoria de dados/conhecimento
Semana 2: protótipo da experiência, estruturação de conteúdos e design de interação
Semanas 3 a 9: desenvolvimento, integração, testes e verificações de governação
Semanas 9 a 12: lançamento do projeto-piloto, plano de medição e lista de iterações pendentes
Se tiver interesse, entre em contacto.
Assim, se está a elaborar o seu roteiro tecnológico para 2026, a principal questão já não é como otimizar o seu site ou aplicação, mas sim: «Com que eficácia podem clientes e colaboradores obter resultados através de uma interface de agente, de forma segura, rápida e à escala?»