Depois da explosão dos chatbots e copilotos, empresas passam a priorizar agentes de IA capazes de consultar dados, acionar ferramentas e executar processos, elevando a pressão por resultados, governança e responsabilidade

Escrever uma mensagem, resumir um relatório ou sugerir uma resposta já não é suficiente para muitas empresas que investem em inteligência artificial. Após a popularização dos chatbots e copilotos, o mercado passa a buscar agentes de IA capazes de consultar dados, acionar ferramentas e executar processos completos. A mudança inaugura uma nova fase da inteligência artificial corporativa, em que o foco deixa de ser a qualidade das respostas e passa a ser a capacidade de gerar resultados mensuráveis.

Durante os primeiros anos da inteligência artificial generativa, a maioria das soluções corporativas foi desenvolvida para apoiar profissionais na produção de conteúdo, na pesquisa de informações e na análise de dados. Chatbots e copilotos transformaram a forma como pessoas escrevem textos, resumem documentos, elaboram apresentações, geram códigos e pesquisam informações. Apesar desses avanços, a responsabilidade por executar as tarefas continuou concentrada no usuário.

Os agentes de IA representam uma mudança nesse modelo. Em vez de apenas responder perguntas, eles recebem um objetivo, planejam etapas, consultam dados autorizados, utilizam ferramentas corporativas, executam tarefas, verificam resultados e encaminham exceções para validação humana quando necessário. A inteligência artificial deixa de atuar apenas como assistente e passa a funcionar como um executor de processos dentro das organizações.

Para Fábio Tiepolo, CEO da StaryaAI, essa transição representa a maior mudança desde a chegada da inteligência artificial generativa ao ambiente corporativo.”Durante a primeira onda da IA generativa, o mercado mediu a qualidade das respostas. Agora, começa a medir a capacidade de entregar resultados. A diferença entre um chatbot e um agente não está apenas na conversa, mas na possibilidade de transformar uma intenção em uma sequência de ações executadas com segurança, governança e responsabilidade”, afirma.

Na prática, essa evolução altera a lógica de funcionamento da IA nas empresas. Enquanto um chatbot responde a uma solicitação e um copiloto auxilia o profissional durante uma atividade, um agente recebe um objetivo e coordena diferentes etapas para alcançá-lo. Em vez de produzir apenas conteúdo ou recomendações, passa a consultar sistemas, acessar informações autorizadas, acionar ferramentas e executar partes do fluxo de trabalho.

Essa transformação já aparece nas projeções das principais consultorias globais. O Gartner define a IA agêntica como sistemas capazes de planejar e executar ações de forma autônoma para atingir objetivos definidos pelo usuário e incluiu essa tecnologia entre as principais tendências estratégicas do mercado. A mudança não está apenas na evolução dos modelos de linguagem, mas na integração entre raciocínio, dados, ferramentas e capacidade de execução.

A pressão por esse novo modelo também reflete a necessidade das empresas de justificar os investimentos realizados em inteligência artificial. Depois de um período marcado por projetos-piloto e experimentações, cresce a cobrança por aplicações capazes de reduzir custos, acelerar processos, aumentar receitas e melhorar indicadores operacionais.Segundo levantamento da McKinsey, embora o uso da inteligência artificial continue avançando, poucas organizações ainda conseguem perceber impacto relevante da tecnologia sobre os resultados financeiros do negócio. O cenário faz com que o mercado deixe de perguntar “o que essa IA consegue produzir?” para questionar “qual processo ela consegue executar ou melhorar?”.

Na avaliação do executivo, esse movimento representa uma mudança de mentalidade das empresas. “Os copilotos continuam sendo importantes, mas normalmente dependem do usuário para transformar uma recomendação em ação. Os agentes reduzem essa distância porque conseguem consultar sistemas, executar etapas autorizadas e acompanhar processos. O valor da inteligência artificial deixa de estar apenas na produtividade individual e passa a ser medido pelo impacto operacional que ela gera para o negócio”, explica.

Esse avanço ocorre em um momento de rápida expansão da IA agêntica. Pesquisa global da McKinsey mostrou que 62% das organizações já experimentavam agentes de IA em 2025, embora a maior parte ainda permanecesse em fase piloto ou de expansão limitada. No mesmo período, o Work Trend Index 2025, da Microsoft, apontou que 46% dos líderes afirmavam utilizar agentes para automatizar processos em áreas como atendimento ao cliente, marketing e desenvolvimento de produtos.

As expectativas para os próximos anos indicam aceleração desse movimento. O Gartner projeta que 40% das aplicações corporativas deverão incorporar agentes específicos para execução de tarefas até o fim de 2026. A consultoria também estima que mais da metade das empresas poderá substituir soluções baseadas apenas em assistência por plataformas orientadas à execução de resultados até 2028.

Apesar das projeções otimistas, especialistas alertam que a adoção de agentes inteligentes ainda enfrenta desafios relacionados à integração de sistemas, qualidade dos dados, segurança, governança e definição de responsabilidades. A evolução tecnológica ocorre em ritmo mais acelerado do que a capacidade das organizações de redesenhar processos e preparar estruturas para operar esse novo modelo. De acordo com Tiepolo, esse é justamente o ponto que separa projetos experimentais de iniciativas capazes de gerar valor real. “O mercado não precisa de agentes que apenas impressionem em demonstrações. Precisa de sistemas capazes de resolver problemas concretos, operar com dados confiáveis, respeitar limites de autonomia e entregar resultados mensuráveis. Quanto maior a capacidade de execução, maior também deve ser o nível de governança e observabilidade sobre cada decisão tomada pela IA”, conclui.   

Quando a IA evoluí a responsabilidade humana aumenta

A evolução dos agentes de IA, no entanto, também amplia a responsabilidade das organizações. Quanto maior a autonomia concedida aos sistemas, maior passa a ser a necessidade de estabelecer mecanismos claros de supervisão, auditoria e prestação de contas. A discussão deixa de ser apenas tecnológica e passa a envolver governança, gestão de riscos e definição de limites para decisões automatizadas.

Enquanto um chatbot produz uma resposta inadequada que pode ser corrigida pelo usuário, um agente pode executar uma sequência inteira de ações em diferentes sistemas. Por isso, especialistas defendem que a autonomia precisa ser proporcional ao risco de cada processo. Atividades repetitivas, estruturadas e facilmente reversíveis podem operar com maior independência. Já decisões com impacto financeiro, regulatório ou reputacional continuam exigindo validação humana.

Outro desafio é evitar o chamado “agent washing”, prática em que fornecedores classificam como agentes soluções que continuam funcionando apenas como chatbots ou automações convencionais. “Um agente não pode ser definido apenas porque conversa de forma mais natural. Ele precisa compreender um objetivo, acessar sistemas autorizados, executar ações, respeitar políticas da organização e produzir resultados que possam ser medidos. Se a inteligência artificial apenas responde perguntas, provavelmente estamos falando de um chatbot mais sofisticado, e não de um agente”, avalia o CEO.

Na prática, os agentes já encontram aplicações em diferentes áreas das empresas. No atendimento ao cliente, podem identificar usuários, consultar contratos, verificar políticas internas, executar ações autorizadas e registrar automaticamente o histórico da interação. Em vendas, conseguem qualificar oportunidades, analisar informações comerciais, atualizar o CRM e agendar contatos. No setor financeiro, automatizam conferências, classificam documentos, identificam inconsistências e encaminham exceções para análise humana. Em recursos humanos, acompanham solicitações internas, consultam políticas e organizam aprovações. Já nas operações, monitoram indicadores, identificam desvios e executam ações previamente autorizadas.

Apesar dessas possibilidades, o sucesso da IA agêntica depende menos da tecnologia e mais da forma como as organizações estruturam sua operação. Dados confiáveis, integrações entre sistemas, critérios claros de autorização e indicadores de desempenho tornam-se elementos indispensáveis para que agentes operem de forma segura e gerem impacto real nos negócios. “O erro mais comum é começar pela tecnologia. Empresas que obtêm melhores resultados começam pelo processo que precisa ser resolvido, definem métricas de sucesso, estabelecem limites de autonomia e acompanham continuamente o desempenho do agente. A inteligência artificial só cria valor quando melhora indicadores concretos do negócio”, completa Fábio Tiepolo.