A inteligência artificial está deixando de apenas responder a comandos para também executar tarefas e participar de processos de trabalho. Os agentes de IA são sistemas capazes de receber um objetivo, interpretar o contexto, planejar etapas, acionar ferramentas e executar uma sequência de ações com diferentes níveis de autonomia. Em vez de apenas responder a uma solicitação, eles podem participar da realização do trabalho.
Mas este é um movimento que ainda está na fase de expansão. Na pesquisa global da McKinsey publicada em agosto de 2026, 40% dos respondentes de empresas com receita anual superior a US$ 1 bilhão afirmaram que suas organizações já estavam escalando agentes de IA, ante 27% no ano anterior. Entre empresas menores, o percentual permaneceu em 22%. TI, gestão do conhecimento e engenharia de software estão entre as áreas com maior utilização.
A mudança interessa às empresas porque amplia o alcance da automação. Um fluxo que antes dependia de uma pessoa para consultar informações, tomar decisões intermediárias e operar diferentes sistemas pode ser dividido entre agentes especializados, ferramentas de software e profissionais responsáveis por supervisionar o processo.
O que são agentes de IA?
Segundo a IBM, um agente de IA é um sistema de software desenvolvido para perseguir um objetivo e executar as ações necessárias para alcançá-lo. Para isso, combina um modelo de IA com acesso a dados, ferramentas, aplicações e regras que determinam o que pode ou não fazer.
A AWS define um agente como um sistema autônomo que utiliza um modelo de linguagem como mecanismo de raciocínio para perceber o contexto, planejar ações, executar tarefas e adaptar seu comportamento em busca de um objetivo. A diferença em relação a uma aplicação convencional está justamente na capacidade de realizar múltiplas etapas, utilizar ferramentas externas, manter estado e tomar decisões sem exigir uma instrução humana a cada passo.
Na prática, isso significa que um agente pode receber uma solicitação como “analise os chamados de suporte que chegaram hoje e encaminhe os casos que precisam de atendimento especializado”. A partir daí, o sistema pode consultar uma base de dados, classificar as solicitações, identificar padrões, executar o encaminhamento e registrar o resultado.
O nível de autonomia, porém, depende da arquitetura e das permissões concedidas. Agente de IA não significa um sistema com liberdade irrestrita para tomar qualquer decisão. E esse é um ponto bem importante. As empresas precisam definir quais ferramentas podem ser acessadas, quais ações podem ser executadas automaticamente e em quais situações é obrigatória a intervenção humana.
Agente de IA não é apenas um chatbot
A distinção está no que acontece depois da resposta. Um chatbot tradicional pode receber uma pergunta e produzir um texto. Um agente pode receber um objetivo e executar uma sequência de operações para chegar ao resultado.
A IBM descreve os agentes como sistemas capazes de realizar tarefas de forma autônoma, incluindo tomada de decisão, resolução de problemas, interação com ambientes externos e execução de ações. A tecnologia utiliza modelos de linguagem, mas também pode recorrer a ferramentas externas para obter informações atualizadas e realizar etapas do fluxo.
Essa diferença aproxima a inteligência artificial de sistemas de automação já utilizados pelas empresas. Uma das diferenças dos agentes atuais está na capacidade de interpretar instruções em linguagem natural, lidar com situações menos estruturadas e decidir qual ferramenta ou etapa deve ser acionada dentro de um determinado fluxo.
Por isso, um agente pode funcionar conectado a um CRM, sistema financeiro, plataforma de atendimento, repositório de código, banco de dados ou aplicação corporativa.
Embora existam diferentes arquiteturas, um fluxo básico pode ser dividido em cinco etapas:
- Definição do objetivo: o usuário ou sistema informa o resultado esperado.
- Interpretação do contexto: o agente consulta informações disponíveis e identifica quais dados são relevantes para a tarefa.
- Planejamento: o sistema divide o objetivo em etapas e determina quais ferramentas precisa utilizar.
- Execução: o agente realiza ações em aplicações ou sistemas conectados, podendo avaliar os resultados intermediários e ajustar o próximo passo.
- Supervisão e conclusão: o processo termina quando o objetivo é atingido ou quando uma regra exige a intervenção de uma pessoa.
Em sistemas mais complexos, diferentes agentes podem assumir funções específicas. Um agente pode pesquisar informações, outro analisar os dados, um terceiro executar uma ação e outro verificar o resultado. A arquitetura pode formar uma espécie de rede de agentes coordenados por um sistema de orquestração.
Essa estrutura ajuda a explicar por que o avanço dos agentes está diretamente relacionado à evolução do software corporativo. A tendência é que quanto mais sistemas estiverem conectados e quanto mais estruturados forem os dados disponíveis, maior é o conjunto de ações que um agente pode executar.
Onde os agentes já estão sendo usados?
A aplicação mais concreta aparece em tarefas digitais que possuem processos relativamente definidos, mas exigem várias etapas.
Desenvolvimento de software
O GitHub já oferece um exemplo de agente trabalhando de forma assíncrona. O Copilot coding agent recebe uma tarefa, trabalha em um ambiente próprio, modifica o código e abre um pull request para revisão humana. Entre as atividades que pode executar estão implementação de funcionalidades, correção de bugs, redução de dívida técnica, ampliação de testes e atualização de documentação.
O modelo também mostra um aspecto importante da utilização corporativa de agentes: autonomia não elimina a governança. No caso do GitHub, o trabalho produzido pelo agente passa por revisão antes de ser incorporado ao código. A empresa também mantém controles de segurança e proteção dos repositórios.
Atendimento ao cliente
O atendimento é outra área em que agentes podem executar uma sequência de tarefas. A Salesforce, por exemplo, utiliza o Agentforce para responder perguntas de clientes, consultar informações e encaminhar casos mais complexos para profissionais humanos.
Em um exemplo disponibilizado pela empresa, o agente pode verificar a identidade do cliente e consultar informações de pedidos. A arquitetura utiliza subagentes especializados para diferentes etapas do processo.
Vendas e relacionamento com clientes
Agentes também podem atuar antes da interação entre vendedor e cliente. Em uma análise sobre novas formas de organização do trabalho, a McKinsey descreve o caso de uma empresa global de tecnologia que utiliza diferentes agentes para priorizar contas, realizar contatos iniciais, classificar respostas, agendar reuniões e encaminhar oportunidades para especialistas humanos. Nesse modelo, a IA executa etapas iniciais do processo comercial, enquanto os profissionais concentram seu tempo nas situações que exigem negociação e relacionamento.
A lógica é semelhante à de uma equipe digital especializada: em vez de um único sistema tentar executar todo o processo, diferentes agentes assumem tarefas específicas e trabalham de forma coordenada.
O que muda para quem trabalha?
O impacto mais imediato não está necessariamente na substituição de uma profissão inteira, mas na redistribuição das tarefas que compõem cada função. Uma pessoa responsável por vendas, por exemplo, pode deixar para um agente a pesquisa inicial de contas, a organização de informações e o agendamento de reuniões. Um desenvolvedor pode delegar parte da implementação e dos testes de código. Em atendimento, tarefas repetitivas podem ser executadas automaticamente antes de um caso chegar a um profissional.
A pesquisa da McKinsey de 2026 mostra essa diferença entre produtividade individual e transformação organizacional. 80% dos entrevistados afirmam que a IA melhorou sua produtividade individual, mas apenas 37% relatam impacto positivo sobre o EBIT da empresa. Apenas 6% se enquadram, na pesquisa, como organizações de alto desempenho em IA.
Isso indica que colocar uma ferramenta de IA à disposição dos funcionários não é suficiente para transformar o modelo de trabalho. O ganho depende de como processos, sistemas, responsabilidades e indicadores são reorganizados.
O desafio está na integração
A expansão dos agentes também cria uma questão de infraestrutura de software. Para executar tarefas, o sistema precisa acessar informações e ferramentas. Isso envolve APIs, bancos de dados, sistemas corporativos, identidade e controle de acesso, observabilidade e mecanismos de segurança. Dados desorganizados ou sem regras claras de acesso podem limitar o funcionamento dos agentes.
A McKinsey aponta que a expansão da IA agentiva exige transformar dados não estruturados em ativos governados e reutilizáveis, capazes de ser interpretados pelos sistemas. A infraestrutura de TI passa, nesse contexto, a funcionar como uma base para a coordenação do trabalho realizado por agentes.
O avanço também ocorre no desenvolvimento de plataformas específicas para esse tipo de arquitetura. Microsoft, Google, Salesforce e outras empresas de tecnologia vêm criando ferramentas para construir, orquestrar, monitorar e controlar agentes dentro dos ambientes corporativos.
Uma das próximas etapas é a utilização de sistemas multiagentes. Nesse modelo, não existe necessariamente um único agente responsável por todo o processo. Uma tarefa complexa pode ser dividida entre sistemas especializados. Um agente pesquisa, outro analisa, um terceiro executa e um quarto verifica. Um mecanismo de orquestração coordena essas atividades.
Esse modelo pode ser útil em processos que atravessam diferentes departamentos. Uma solicitação de compra, por exemplo, poderia envolver agentes responsáveis por consultar estoque, comparar fornecedores, verificar regras de orçamento e preparar a documentação para aprovação humana. A tecnologia, entretanto, não elimina a necessidade de desenhar o processo. Quanto maior a autonomia, maior também é a necessidade de definir limites, responsabilidades e mecanismos de controle.
O que esperar dos agentes de IA nas empresas?
Os dados da McKinsey indicam que os agentes já passaram da fase experimental em parte das grandes empresas, embora a adoção ainda seja desigual. Outro dado ajuda a dimensionar a mudança no desenvolvimento de software: 32% dos respondentes da pesquisa afirmaram que suas organizações decidiram não comprar pelo menos um produto ou funcionalidade porque poderiam desenvolvê-los internamente com ferramentas de programação baseadas em agentes.
O avanço, portanto, não depende apenas da capacidade dos modelos de IA. Ele envolve a disposição das empresas para redesenhar processos e conectar dados e sistemas.
Os agentes podem assumir parte crescente das etapas operacionais, mas a definição dos objetivos, a supervisão de decisões críticas e a responsabilidade pelos resultados continuam sendo questões empresariais.
