Experimento da Andon Labs, em San Francisco, loja gerida por agente de IA acumula US$ 25,4 mil em receita e US$ 26,7 mil em custos de tokens de IA
Um experimento de varejo em San Francisco (EUA) começa a revelar um dos desafios econômicos da adoção de agentes de inteligência artificial: quanto custa para uma IA tomar decisões em relação ao valor que essas decisões geram para uma empresa? Na Andon Market, loja criada pela empresa de pesquisa em segurança de IA Andon Labs, os números registrados em um painel público indicam que o custo de processamento dos modelos já superou a receita acumulada com as vendas.
O empresário e investidor brasileiro Lucas Montanini, cofundador da SH Squads, empresa especializada em soluções financeiras e inteligência operacional, visitou a loja gerida por agente de IA nesta sexta-feira (18/9), durante sua participação no UDAX, programa de aceleração realizado na Universidade da Califórnia em Berkeley. Segundo os números exibidos no painel da operação, desde 4 de março de 2026, a loja havia registrado US$ 25.397 em receita, provenientes de 819 compras, contra US$ 26.733 em custos de processamento dos modelos de inteligência artificial, calculados a partir do consumo de tokens, unidade utilizada para medir e cobrar o uso de modelos de IA. O tíquete médio das compras era de aproximadamente US$ 31.
O painel também mostrava saldo inicial de US$ 100 mil e US$ 3.424 em caixa na data do registro. O saldo acumulado representava uma redução de US$ 96.576, ou 96,6% do capital inicial. A própria Andon Labs ressalta que a evolução do caixa não reflete apenas o desempenho da IA, já que despesas como aluguel também impactam o resultado da operação.
Mais do que uma loja automatizada, a Andon Market funciona como um experimento de autonomia empresarial. A operação é conduzida por uma agente de IA chamada Luna, que, segundo a Andon Labs, participa de decisões que vão da seleção e precificação dos produtos aos horários de funcionamento, comunicação e contratação de funcionários. A empresa mantém trabalhadores humanos na loja para executar tarefas físicas que a IA não consegue realizar diretamente.
Durante a visita, Montanini realizou uma compra utilizando o telefone conectado ao sistema da loja e pediu atendimento em português. Luna mudou de idioma, recebeu os pedidos por voz, registrou os produtos e encaminhou o pagamento. A atendente humana permaneceu atrás do balcão durante a operação.
Para Montanini, o experimento coloca em evidência uma questão que tende a ganhar importância à medida que empresas passam a incorporar agentes capazes de executar tarefas de forma autônoma: o custo da inteligência precisa ser proporcional ao valor econômico da decisão tomada pelo agente.
“O atendimento já funciona na ponta. O problema é a conta: a loja gerida por agente de IA está consumindo recursos em uma atividade de baixo tíquete. Um agente só se paga quando o valor econômico das decisões que toma supera o custo de processamento, infraestrutura e operação. Uma venda de US$ 31 no balcão tem uma margem limitada para absorver esse custo”, afirma Montanini.
Na avaliação do empresário, isso ajuda a explicar por que aplicações de agentes de IA podem encontrar oportunidades de maior retorno em setores nos quais cada decisão movimenta valores mais altos ou reduz custos operacionais relevantes.
“Uma loja física ainda depende de pessoas para repor produtos, organizar o espaço e executar tarefas no mundo físico. Em uma operação financeira, boa parte dos processos já é digital. Crédito, conciliação, atendimento, análise documental, compliance e backoffice podem ser executados por agentes em ambientes nos quais uma única decisão pode representar um valor muito maior do que uma venda de varejo”, afirma.
A tese está alinhada à atuação da SH Squads, que desenvolve squads dedicados de engenharia, automação e agentes de IA para fintechs, bancos e empresas do setor financeiro. A companhia atua na construção de software financeiro e na automação de processos, incluindo aplicações relacionadas a atendimento, crédito, compliance e operações de backoffice.
Para Montanini, o caso da Andon Market não significa que agentes de IA não possam funcionar no varejo. O experimento mostra que a viabilidade econômica depende do tipo de atividade delegada à tecnologia, do valor gerado por cada decisão e do custo computacional necessário para executá-la.
A Andon Labs apresenta a Andon Market como um laboratório para estudar o comportamento de agentes de IA quando recebem recursos financeiros, ferramentas e responsabilidades de uma operação real. A empresa busca compreender as capacidades atuais desses sistemas e os mecanismos de segurança necessários para colocá-los em situações do mundo real.