Agentes de inteligência artificial ampliam a automação de tarefas no ambiente de trabalho

A expansão dos agentes de inteligência artificial

Os agentes de inteligência artificial estão assumindo um papel cada vez mais relevante na transformação digital das empresas. Diferentemente das ferramentas tradicionais, que normalmente respondem a comandos ou produzem conteúdo, esses sistemas podem planejar etapas, utilizar ferramentas digitais e executar sequências de tarefas para atingir objetivos específicos.

O avanço ocorre em um momento em que organizações de diferentes setores procuram aumentar a produtividade, reduzir atividades repetitivas e melhorar a eficiência de suas operações. Com a evolução dos modelos de IA e sua integração aos sistemas corporativos, a tecnologia começa a ser utilizada não apenas para auxiliar profissionais, mas também para executar partes de processos empresariais.

De acordo com o relatório The State of AI in 2026, publicado pela McKinsey em 25 de agosto de 2026, 40% dos participantes de grandes organizações com receita anual superior a US$ 1 bilhão afirmaram que suas empresas estavam ampliando o uso de agentes de IA em pelo menos uma função. No levantamento anterior, essa proporção era de 27%.

O resultado indica uma expansão da adoção entre grandes empresas, embora a implementação varie conforme o setor, a infraestrutura tecnológica e a capacidade de integrar esses sistemas às operações existentes.

Como os agentes de IA funcionam

Os agentes de inteligência artificial combinam modelos de IA com instruções, ferramentas digitais, acesso a informações e mecanismos de execução de tarefas. Dependendo de sua configuração, podem dividir um objetivo em etapas, consultar documentos, analisar dados, utilizar aplicativos e verificar os resultados obtidos.

Em um departamento comercial, por exemplo, um agente pode organizar informações sobre clientes, preparar uma proposta inicial e atualizar registros em um sistema de gestão. Em uma equipe de tecnologia, pode analisar código, sugerir correções, executar testes e ajudar a documentar alterações.

A principal diferença está na capacidade de encadear ações. Enquanto um chatbot convencional pode explicar como realizar uma atividade, um agente devidamente configurado pode executar parte dessa atividade utilizando ferramentas autorizadas.

Isso não significa que todos os agentes operem de forma totalmente autônoma. Muitos ainda dependem de instruções humanas, permissões específicas e aprovação antes de realizar ações importantes. Seu desempenho também está sujeito a erros, limitações dos modelos e qualidade dos dados disponíveis.

Empresas ampliam a adoção da tecnologia

A adoção empresarial está avançando de experiências isoladas para aplicações mais integradas aos processos de trabalho. Segundo a McKinsey, 44% dos participantes de sua pesquisa de 2026 afirmaram que suas organizações estavam ampliando a utilização da inteligência artificial em toda a empresa, contra 38% no ano anterior.

Entre as organizações com receita anual superior a US$ 1 bilhão, 54% relataram ampliar a utilização corporativa da IA. O levantamento também identificou uma presença relevante de agentes em tecnologia da informação, gestão do conhecimento e engenharia de software.

Os resultados demonstram que as empresas estão explorando aplicações que vão além da geração de textos e imagens. A automação de fluxos de trabalho, a análise de informações e o desenvolvimento de software estão entre as áreas nas quais esses sistemas podem desempenhar funções operacionais.

Ainda assim, a adoção de agentes não deve ser confundida com uma transformação completa das operações. Implementar uma ferramenta é diferente de reorganizar processos, responsabilidades e indicadores para aproveitar seus benefícios.

Produtividade e redução de custos operacionais

Um dos principais incentivos para a adoção de agentes de IA é a possibilidade de executar determinadas atividades com menos intervenção manual. Processos que envolvem a leitura de documentos, organização de dados, elaboração de relatórios e encaminhamento de solicitações podem ser parcialmente automatizados.

Em operações empresariais, essa capacidade pode diminuir o tempo gasto em tarefas repetitivas e permitir que os profissionais concentrem esforços em atividades de maior complexidade. Também pode acelerar o atendimento, melhorar a consistência de determinados procedimentos e facilitar o processamento de grandes volumes de informações.

A pesquisa da McKinsey aponta que 80% dos participantes relataram melhora na produtividade individual com o uso da inteligência artificial. Entretanto, apenas 37% afirmaram que a tecnologia havia produzido algum impacto positivo no resultado operacional medido pelo EBIT, indicador que representa o lucro antes de juros e impostos.

A diferença evidencia um desafio importante: ganhos individuais de produtividade não se transformam automaticamente em resultados financeiros para a organização. Para isso, as empresas precisam avaliar se o tempo economizado reduz despesas, aumenta a capacidade de atendimento, melhora a receita ou permite executar atividades que antes não eram economicamente viáveis.

Além disso, a operação dos agentes envolve custos com modelos, processamento, licenças, integração, monitoramento e segurança. Em determinadas aplicações, essas despesas podem reduzir ou até eliminar a economia esperada.

Quais setores podem ser mais beneficiados

O potencial de automação varia conforme a natureza das atividades, o grau de digitalização e os riscos envolvidos em cada setor.

Tecnologia e desenvolvimento de software: agentes podem auxiliar na produção e revisão de código, execução de testes, documentação e identificação de falhas. Algumas empresas também estão utilizando essas ferramentas para desenvolver internamente funcionalidades que antes seriam adquiridas de fornecedores externos.

Atendimento ao cliente: sistemas automatizados podem classificar solicitações, consultar informações, preparar respostas e resolver questões padronizadas. Casos complexos ou sensíveis ainda podem exigir a intervenção de profissionais.

Marketing e vendas: agentes podem apoiar pesquisas de mercado, organização de contatos, preparação de campanhas, análise de resultados e elaboração de propostas comerciais.

Finanças e administração: a tecnologia pode auxiliar na classificação de documentos, conciliação de informações, preparação de relatórios e acompanhamento de indicadores. Operações financeiras relevantes exigem controles adicionais e validação apropriada.

Logística e cadeia de suprimentos: agentes podem ajudar a monitorar estoques, identificar atrasos, analisar pedidos e sugerir ajustes operacionais com base em dados disponíveis.

Em todos esses setores, o resultado depende da qualidade da implementação. Tarefas bem delimitadas, com regras claras e resultados verificáveis, tendem a ser pontos de partida mais adequados do que processos críticos que exigem julgamento complexo ou envolvem riscos elevados.

Impactos sobre empregos e profissões

A expansão dos agentes de IA também levanta questões sobre o futuro do trabalho. À medida que sistemas automatizam determinadas atividades, algumas funções podem passar por mudanças significativas, enquanto outras podem ter parte de suas responsabilidades reduzida ou reorganizada.

O impacto não ocorre necessariamente pela substituição integral de uma profissão. Em muitos casos, a tecnologia automatiza tarefas específicas dentro de um cargo, modificando a combinação de competências exigidas dos trabalhadores.

Atividades administrativas repetitivas, produção de documentos padronizados e determinadas etapas de análise de informações estão entre as tarefas que podem ser afetadas. Por outro lado, supervisão de sistemas, integração tecnológica, análise crítica, gestão de riscos e resolução de problemas podem ganhar importância.

A pesquisa da McKinsey também identificou uma preocupação crescente com possíveis reduções no emprego: 39% dos participantes esperavam uma diminuição do quadro total de funcionários de suas organizações em razão da IA durante os 12 meses seguintes. Trata-se de uma expectativa dos entrevistados, e não de uma confirmação de que essas reduções efetivamente ocorrerão.

O ritmo e a dimensão das mudanças dependerão da evolução tecnológica, das decisões empresariais, da demanda por produtos e serviços e da capacidade de adaptação dos profissionais. A qualificação contínua tende a ser importante em um ambiente no qual as ferramentas digitais assumem uma parcela crescente da execução operacional.

Os riscos da automação e a necessidade de supervisão

Apesar das possibilidades, agentes de IA introduzem riscos que precisam ser considerados antes de sua implantação em larga escala. Um sistema pode interpretar incorretamente uma instrução, utilizar informações desatualizadas ou executar uma ação inadequada quando recebe permissões excessivas.

Em ambientes corporativos, esses erros podem resultar em registros incorretos, exposição de dados, falhas de atendimento ou decisões operacionais prejudiciais. Quanto maior o acesso do agente a sistemas e informações sensíveis, maior a importância de controles adequados.

As empresas precisam estabelecer limites de acesso, registrar as ações executadas, avaliar a qualidade dos resultados e definir quando a aprovação humana é obrigatória. Também é importante testar os sistemas em ambientes controlados antes de permitir que realizem operações reais.

A governança deve acompanhar o desenvolvimento da tecnologia, e não ser adicionada somente depois que os agentes começam a operar. Isso inclui definir responsáveis, mecanismos de interrupção, procedimentos de auditoria e critérios para medir erros e desempenho.

O desafio de transformar tecnologia em resultados financeiros

O avanço dos agentes de IA abre oportunidades de eficiência, mas também exige decisões estratégicas sobre investimentos. A aquisição de ferramentas, por si só, não garante aumento de competitividade ou crescimento dos lucros.

Para obter resultados sustentáveis, as organizações precisam identificar processos com potencial real de automação, comparar os custos antes e depois da implementação e acompanhar indicadores como tempo de execução, taxa de erros, despesas operacionais e qualidade do serviço.

Outro fator importante é a reorganização do trabalho. Se uma empresa apenas acrescentar agentes aos processos existentes, sem rever etapas desnecessárias ou responsabilidades, poderá aumentar a complexidade em vez de reduzir custos.

O desafio consiste em combinar tecnologia, dados confiáveis, processos bem definidos e profissionais capacitados. A vantagem competitiva poderá surgir não apenas da utilização de sistemas mais avançados, mas da capacidade de integrá-los de maneira eficaz à operação empresarial.

Perspectivas para o mercado de inteligência artificial

A evolução dos agentes aponta para uma fase na qual a inteligência artificial poderá participar de uma parcela maior das atividades operacionais das empresas. Sistemas especializados poderão colaborar entre si, utilizar diferentes aplicações e executar fluxos de trabalho mais extensos, sempre dentro dos limites técnicos e das permissões estabelecidas.

Esse movimento também pode criar oportunidades para empresas que desenvolvem agentes especializados, plataformas de integração, soluções de segurança, serviços de implementação e ferramentas de monitoramento. Para fornecedores e empreendedores, o potencial dependerá da capacidade de resolver problemas concretos e demonstrar retorno econômico aos clientes.

Entretanto, a expansão do mercado não elimina as incertezas. Custos de operação, confiabilidade, segurança de dados, regulamentação e dificuldade de mensurar resultados podem limitar a velocidade de adoção.

A tendência central é que as organizações passem a avaliar a inteligência artificial não apenas como uma ferramenta de apoio, mas como parte da estrutura de execução de seus processos. O alcance dessa transformação dependerá da capacidade de converter avanços tecnológicos em ganhos mensuráveis de produtividade, qualidade e rentabilidade.

Conclusão

Os agentes de inteligência artificial representam uma nova etapa da automação empresarial, com potencial para modificar processos, redistribuir tarefas e criar oportunidades de negócios. Embora a adoção esteja avançando, a geração de valor econômico continua condicionada à qualidade da implementação, ao controle de riscos e à capacidade das empresas de transformar ganhos de produtividade em resultados financeiros concretos.