O debate sobre Inteligência Artificial (IA) nas empresas entra agora em uma nova e promissora fase: nunca se construiu tantos agentes, abrindo um espaço sem precedentes para evolução e captura de valor em escala. Chatbots, copilotos e assistentes já se disseminam por diferentes áreas, criando uma base rica de capacidades que, quando conectadas aos fluxos reais de negócio, têm potencial para transformar operações de ponta a ponta. O próximo passo dessa jornada é justamente a integração e orquestração desses agentes, permitindo sair de ganhos pontuais para uma geração de valor mais consistente, escalável e alinhada ao retorno esperado dos investimentos em IA.
Segundo um levantamento, apenas 34% das companhias estão de fato transformando seus negócios com IA, enquanto a maioria ainda se concentra em aplicações superficiais ou experimentais. Em paralelo, outro estudo mostra que só 18% das organizações conseguem medir o ROI das iniciativas de IA. Ou seja: a adoção cresceu, mas o impacto real, nem tanto.
O problema, todavia, não está nos agentes em si, mas na forma como estão sendo pensados e adotados. A maior parte das empresas ainda trata agentes como soluções individuais de produtividade, quando o verdadeiro potencial da IA está na transformação end-to-end dos processos. Um agente que automatiza uma etapa específica pode gerar eficiência local. Já uma arquitetura que orquestra múltiplos agentes ao longo de toda a cadeia de valor tem potencial de multiplicar esse ganho, redefinindo como o processo funciona.
Essa diferença é fundamental. No modelo atual, os agentes operam de forma episódica: executam tarefas pontuais e perdem contexto. No modelo emergente, passam a atuar como sistemas coordenados e persistentes. A própria evolução do mercado aponta nessa direção: mais de 50% das organizações já estão testando ou implementando agentes, mas ainda de forma restrita a funções isoladas. A próxima fronteira é conectar essas iniciativas.
Essa transição exige uma mudança de mentalidade. Não se trata de adicionar IA sobre processos existentes, mas de redesenhá-los – considerando que os fluxos atuais foram concebidos com o humano no centro e agora podem ser repensados sob a perspectiva de agentes autônomos. O erro mais comum hoje é automatizar um fluxo ruim, algo que apenas escala ineficiências. Como apontam análises recentes de mercado, a IA tende a amplificar a qualidade do processo: se ele é bem estruturado, o ganho é exponencial; se é desorganizado, o problema também escala.
Os exemplos práticos já começam a se consolidar no mercado atual. No crédito, agentes podem atuar desde a coleta e validação de dados até a análise de risco e decisão. Em seguros, o processamento de sinistros pode ser automatizado de ponta a ponta. No atendimento, múltiplos agentes podem colaborar para resolver demandas complexas e tratar exceções – justamente o ponto mais crítico das experiências atuais.
Entretanto, essa evolução traz novos desafios. À medida que agentes deixam de ser ferramentas e passam a operar como infraestrutura, a governança se torna central. Uma pesquisa aponta que apenas cerca de 30% das empresas têm maturidade adequada em governança e controle de IA, mesmo com a adoção acelerada. Ao mesmo tempo, riscos como imprecisão (74%) e cibersegurança (72%) já são considerados críticos.
Além disso, surge uma oportunidade clara de capturar escala de forma estruturada. Quando cada área cria seus próprios agentes, surgem redundâncias, inconsistências e aumento de custos. Isso acontece em um momento em que o uso de IA cresce rapidamente: 88% das organizações já utilizam a tecnologia em ao menos uma função, mas poucas conseguem transformá-la em vantagem competitiva sustentável.
Outro ponto crítico é o dado. A nova geração de agentes depende de contexto, memória e integração. Isso exige plataformas de dados preparadas para IA, algo que ainda é um gargalo. Pesquisas mostram que qualidade e validação de dados são hoje uma das principais barreiras para escalar sistemas inteligentes em tempo real.
A discussão, portanto, não é tecnológica: é estratégica. A pergunta não deveria ser quantos agentes uma empresa possui, mas quanto de sua cadeia de valor foi efetivamente transformada por eles. Por isso, fica claro que o próximo passo já está colocado. À medida que os ganhos iniciais de produtividade se consolidam, a pressão por escala aumenta. E essa escala não virá de mais agentes isolados, porém da capacidade de conectá-los, governá-los e colocá-los para operar como um sistema de múltiplos agentes integrados.
A vantagem competitiva, como se vê, não estará em quem constrói mais agentes, mas em quem consegue fazer com que eles trabalhem juntos. E isso não é nada trivial – estimativas preveem que as organizações que orquestrarem agentes de IA de forma mais eficiente e endereçarem os desafios e riscos associados podem crescer 15% a 30% acima das projeções atuais, chegando a US$ 45 bilhões até 2030.
Mais do que um produto, o agente de IA deve ser visto como vantagem competitiva. A eficiência operacional real não nasce da ferramenta em si, mas do desenho de uma jornada onde a IA Agêntica é o fio que tece um novo modelo de negócio.
*Por Eduardo Villela, Diretor de Dados & IA no Brasil da GFT Technologies.
