O uso de agentes de IA, sistemas inteligentes autônomos que realizam tarefas específicas sem intervenção humana, deve ser amplificado nos próximos anos e não faltam razões para isso. De acordo com Gustavo Araújo, cofundador do Distrito, esse tipo de inteligência artificial já aguenta até duas horas de trabalho em tarefas complexas sem alucinar, ou seja, sem gerar informações incorretas. E mais: esse desempenho que já é bom vem sendo dobrado a cada sete meses.
Os números citados por Araújo, que está à frente de um dos maiores ecossistemas de startups do país, foram retirados do relatório AI 2027 e indicam que os agentes de IA têm aumentado o padrão de qualidade em vários setores. Na área comercial, por exemplo, eles não geram informações como a IA convencional, mas avançam para ações como a construção de campanhas de negócios dentro de plataformas de relacionamento com clientes (CRMs) ou estão conectados a bancos de dados das empresas e criando informações de qualidade. “Os agentes pedem comandos e têm acesso a sistemas que profissionais humanos também possuem”, resume.
Araújo lembra que o título 2027 do relatório mostra uma das duas janelas que a tecnologia vai escalar nos próximos anos. A segunda se abre em 2030. De acordo com os especialistas, os agentes de IA completamente autônomos devem ser considerados confiáveis a partir de abril de 2026. Em 2027, os recursos alcançariam o conceito de inteligência geral de QI médio, similar a um humano produtivo na faixa de 30-40 anos. Em outras palavras: um nível sênior de execução de tarefas.
Entre 2027 e 2030, a evolução continuaria e a expectativa, de acordo com Araújo, é que os agentes de IA possam alcançar um QI semelhante ao de Einstein, trabalhando de forma autônoma, inclusive como pesquisadores acadêmicos.
Falta de conectividade pode barrar IA
Enquanto o cenário previsto não se concretiza, o Brasil tem casos reais de aplicação, mostrados na Futurecom 2025, entre os quais o da fabricante de equipamentos pesados John Deere. Aristides de Almeida Neto, gerente de TI, destacou exemplos como a colheitadeira com câmeras que fazem a “leitura” do solo em tempo real, processando as informações localmente (na borda). Com base no cruzamento de dados, como tipo de solo, o equipamento pode se autoajustar e ter ganhos médios de 20% em produtividade.
Do outro lado da empresa, nos escritórios, a IA vem sendo usada para organizar a abertura de ações para corrigir falhas. Nessa jornada, os agentes acionam outros agentes de IA ainda mais especializados até resolver o problema. Caso não consigam, eles acionam um profissional humano que vai “orquestrar” uma solução final baseada nos diagnósticos realizados.
Orquestração, aliás, é um conceito cada vez mais difundido nas discussões sobre agentes de IA. Trata-se de um processo de coordenar e gerenciar vários agentes para que trabalhem em conjunto. Essa evolução apontada em várias frentes pode ser barrada por alguns problemas, entre eles, a conectividade. Sem cobertura em áreas rurais, o processo não avança. Aristides lembra exemplos positivos como o da parceria com a Claro empresas, que levou a infraestrutura de 190 antenas para cobrir milhares de hectares numa iniciativa que envolveu as duas empresas em um ecossistema maior.
Outro desafio, na avaliação dele, é de qualidade dos dados. Sem isso, o especialista alerta que os agentes não vão funcionar adequadamente. Da mesma forma, a governança e transparência são condições necessárias para o círculo virtuoso.
O uso interno e externo dos agentes de IA não é exclusivo da John Deere, como mostra Rafael Siqueira, partner da McKinsey. A experiência da consultoria envolve a organização de agentes de IA para a transformação em grandes empresas.
iFood quer ter 7 mil agentes de IA
Internamente, a consultoria usa os agentes de IA para organizar conteúdos próprios, tomando o cuidado de focar em conceitos e não nomear os clientes envolvidos nas soluções. Esse levantamento tem muita orquestração humana nas etapas finais ou “last mile”, como destaca Siqueira.
O conteúdo proprietário, inclusive com dados sensíveis, também é preocupação da Doctoralia, marketplace da área de saúde que faz a interface entre profissionais do setor e pacientes. Pedro Prado, CFO e diretor de Novos Negócios da companhia, destacou que seus clientes potenciais são resistentes a IA.
Para avançar nesse mercado, ele defende a ideia que os agentes devem atuar como ferramentas que auxiliem a prática médica, ajudando em tarefas como a transcrição da consulta e sua relação com os prontuários. São recursos que incluem gravação e organização das informações. Adicionalmente à resistência médica, a questão da regulação pesa na área de saúde, principalmente a privacidade dos dados. A proposta dos agentes de IA nessa área é tornar a decisão médica cada vez mais assertiva e fluida.
Num mercado completamente diferente, o iFood quer amplificar significativamente seus agentes de IA. Hoje, eles são mil, enquanto os times humanos envolvem 6 mil profissionais. A meta da empresa é que cada um deles – humanos e atuais agentes de IA – tenha seu próprio agente até março de 2026.
Na avaliação de Thiago Cardoso, diretor de Dados e IA da companhia, os agentes deverão ter diferentes graus de senioridade e ajudar a escalar as ações junto aos mais de 400 mil parceiros no Brasil. Esse suporte é considerado importante principalmente em momentos críticos, como o aumento de pedidos em horário de almoço em dias de eventos climáticos extremos.
IA aumentou fidelidade de cliente
Na Claro empresas, a jornada de adoção de agentes de IA igualmente acontece em duas frentes – interna e externa. Rodrigo Assad, diretor de inovação do beOn, hub de inovação da Claro, explica que é fundamental entender o desenho ideal e o posicionamento de cada aplicação.
Pela experiência interna na empresa, Assad destacou que das centenas de casos de aplicação potencial, 70% deveriam ser direcionados para aplicações de automação de processos robóticos (RPA) e não necessariamente uma IA agêntica.
“A IA generativa é um brinquedo caro e a conta sempre chega”, explicou sobre a seriedade de entender quais áreas realmente teriam ganhos significativos e adequação para ter seu próprio agente de IA. Na Claro, o processo envolveu casos de uso interno, sem expor o cliente, mas que poderiam ter melhorias importantes. Ele relatou exemplos onde o Net Promoter Score (NPS), métrica que mede satisfação e lealdade de clientes, cresceu 20 pontos.
Na área de conectividade, ele também prevê grandes aperfeiçoamentos com um novo sistema de gestão de rede da operadora, onde todos os equipamentos são monitorados.
As duas iniciativas, segundo Assad, têm uma receita de acertos: os agentes de IA devem ser usados inicialmente dentro de casa, com foco no aumento de eficiência operacional. “Separe os casos de uso, pense grande, erre rápido e cresça”, resumiu.
Rafael Cavalcanti, CDO do Bradesco, mostrou a realidade do setor financeiro e respondeu que a adoção de agentes de IA tem uma velocidade diferente de outras ferramentas de inteligência artificial exatamente porque não pode alucinar. Muito menos em áreas críticas como os bancos.
O executivo adiantou que, entre os desafios, o Bradesco demorou três meses para escalar um de seus agentes do ambiente interno para um grupo controlado de 1 mil clientes. Essa jornada envolveu uma série de medidas de segurança e a participação de várias áreas, do marketing à gestão das redes de telecomunicações e TI.
GenAi obsoleta
A cibersegurança focada pelo banco brasileiro também foi ponto de atenção de outro painel sobre IA na Futurecom 2025, nesse caso discutindo IA generativa (GenAI). O debate reuniu a experiência de cinco especialistas: Eduardo Paranhos, líder de IA da Associação Brasileira das Empresas de Software (Abes), Valter Andrade, diretor de Data Science da Visa, Amanda Pereira, gerente de Tecnologia da Womcy e Rodrigo Picada, líder em cibersegurança da John Deere.
Para Andrade, da Visa, muitas empresas estão num processo de ajustes da ferramenta e há dificuldade em mostrar soluções tangíveis para adoção da tecnologia. Migotto, da Cielo, destacou que é importante avançar de forma escalável, mas sem improvisação.
Assim como a Visa, que tem adotado a GenAI em iniciativas antifraude, a Cielo tem aplicado o recurso na análise de documentação, como um co-piloto. Os dois especialistas e mais Amanda, da Womcy, ressaltaram a importância de estabelecer limites para eliminar o perigo da geração de informações incorretas (alucinação). O termo guardrail – mureta de proteção famosa nas corridas automobilísticas – foi recorrente entre eles.
A etapa de ajustes (fine tuning) no caso da farmacêutica Womcy foi de dois anos, envolvendo pilotos com a análise de documentação técnica. Um dos aprendizados, segundo Amanda, é que o profissional humano não é a parte mais fraca da cadeia, e sim a mais forte. A especialista argumentou que os modelos de GenAI bem treinados precisam ser validados pelos profissionais experientes.
Picada, da John Deere, lembrou do papel importante da GenAI na antecipação de ameaças cibernéticas e ressaltou que a obsolescência é um fato para a tecnologia, que deve ser continuamente atualizada. Os ataques do passado – reconhecidos por erros básicos de gramática – foram aposentados pelos cibercriminosos com uso de GenAI.
Andrade, por sua vez, lembrou que a atualização tecnológica reduz a obsolescência da GenAI, mas o mais importante é focar nas pessoas, que precisam entender e ter um mindset de evolução contínua.
“Nas empresas, o uso de IA está mais na camada gerencial, mas no nível operacional não tem programas de IA. Um operador de fábrica pode colocar um pendrive que encontrou no chão e criar um caos em cibersegurança”, finaliza.
