A consolidação dos marketplaces como infraestrutura central do comércio digital trouxe avanços relevantes em escala, eficiência e experiência do usuário. O uso de sistemas autônomos de recomendação, capazes de analisar grandes volumes de dados e ajustar dinamicamente a priorização de produtos, consolidou novas formas de organização do ambiente competitivo interno.
Esses mecanismos otimizam conversão e aumentam previsibilidade comercial, mas também expandem de maneira significativa a zona de risco regulatório associada à operação da plataforma.
Os modelos algorítmicos que determinam visibilidade, ordenação e relevância de produtos estruturam a dinâmica concorrencial dentro do marketplace. Critérios de priorização precisam ser tecnicamente consistentes e juridicamente defensáveis, já que produzem efeitos concretos sobre oferta, competitividade e pluralidade. Configurações inadequadas podem gerar exclusões algorítmicas, concentrando exposição em poucos players ou limitando a visibilidade de determinados segmentos. Esse tipo de distorção, mesmo quando não intencional, tende a atrair análise de autoridades concorrenciais diante do risco de discriminação comercial.
Outro ponto sensível é a integração de anúncios pagos na lógica de recomendação. A sobreposição entre impulsionamento comercial e recomendação algorítmica exige clareza interna e externa. A ausência de distinção explícita entre conteúdo patrocinado e recomendações orgânicas cria opacidade sobre a natureza da priorização e pode gerar interpretações equivocadas sobre neutralidade, relevância e critérios de exposição.
Sistemas baseados em feedback do consumidor ou customer review representam outra camada de complexidade. A utilização de avaliações como parâmetro de ordenação, credibilidade ou destaque exige controles de autenticidade e mecanismos de mitigação de manipulação. Reviews falsos, avaliações produzidas por incentivos inadequados ou ataques coordenados podem distorcer o ranqueamento, afetar a performance da plataforma e gerar questionamentos sobre diligência operacional.
A dimensão de proteção de dados também é central. Modelos de recomendação geralmente utilizam dados pessoais dos usuários e, em alguns casos, dados sensíveis derivados. A conformidade com princípios de finalidade, necessidade, minimização e transparência não pode ser tratada como etapa isolada, mas como componente estrutural do ciclo de vida do algoritmo.
Sistemas autônomos de recomendação ainda trazem desafios próprios da inteligência artificial, como vieses estatísticos e falta de explicabilidade. Em plataformas de grande escala, a capacidade de prever riscos e monitorar impactos torna-se um requisito essencial para reduzir exposição regulatória
As recentes decisões do Supremo Tribunal Federal (STF) e Superior Tribunal de Justiça (STJ) sobre a responsabilidade civil das plataformas intensifica esse cenário. O STF recentemente reconheceu a inconstitucionalidade das limitações de responsabilidade previstas no Marco Civil da Internet e o STJ tem consolidado o entendimento de responsabilidade solidária e objetiva na cadeia de consumo para afirmar que plataformas, incluindo marketplaces, podem responder de forma objetiva pelos danos decorrentes das transações realizadas em seu ambiente.
Além disso, a ordem expedida pela Secretaria Nacional do Consumidor (Senacon), em maio de 2025, determinando que plataformas digitais removessem anúncios e ofertas de cigarros eletrônicos, reforçou a responsabilidade dos marketplaces. Na ocasião, a Senacon afirmou que, ao organizar o ambiente comercial, estruturar mecanismos de busca e recomendação e permitir a veiculação de produtos cuja venda é proibida pela Anvisa, as plataformas participam diretamente da cadeia de fornecimento e podem ser responsabilizadas por falhas de controle e prevenção.
A orientação administrativa indicou que não basta alegar que o seller é o responsável pela postagem: a plataforma deve adotar mecanismos eficazes de filtragem, bloqueio e resposta rápida, especialmente quando seus sistemas algorítmicos tendem a amplificar a visibilidade de itens irregulares. O episódio consolidou a compreensão de que a diligência das plataformas não é apenas contratual, mas estrutural, integrando sua governança e seus sistemas de recomendação.
Assim, na prática, além do risco de recomendação equivocada com efeitos concorrenciais relevantes, qualquer dano ao consumidor decorrente da transação pode ser exigido integralmente da plataforma, que posteriormente discute internamente o repasse ao seller. Isso altera o modelo tradicional de alocação de risco e aproxima marketplaces de regimes aplicados a fornecedores de serviços essenciais.
Para marketplaces, esses fatores combinados reforçam a necessidade de tratar algoritmos de recomendação como infraestrutura regulatória sensível. O desenho, o treinamento, os critérios decisórios e os mecanismos de governança precisam ser estruturados com atenção a riscos concorrenciais, de proteção de dados, de segurança do consumidor e de responsabilidade civil.
O contexto atual exige que plataformas compreendam que sistemas autônomos não são apenas componentes tecnológicos, mas estruturas capazes de gerar responsabilidade direta. A combinação entre decisões automatizadas, tratamento intensivo de dados e a expectativa regulatória de atuação diligente cria uma matriz de risco que amplia significativamente o potencial de responsabilização civil dos marketplaces.
Em um ambiente de crescente competitividade, escrutínio regulatório e padrões elevados de transparência e governança, marketplaces que tratam seus sistemas algorítmicos como parte estratégica da estrutura regulatória tendem a operar com menor risco e maior segurança jurídica, enquanto aqueles que negligenciam essa dimensão passam a assumir, na prática, o papel de garantes do ambiente de consumo que administram.
