A corrida corporativa pela intelig\u00eancia artificial est\u00e1 entrando em uma nova fase. Ap\u00f3s os primeiros ciclos de investimento concentrados em ferramentas generativas voltadas \u00e0 cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado e produtividade individual, empresas passaram a priorizar sistemas capazes de executar processos completos de forma aut\u00f4noma, em busca de ganhos operacionais mais tang\u00edveis e retorno financeiro sobre os recursos aplicados nos \u00faltimos anos. Segundo um levantamento do Kyndryl Readiness Report, 61% dos l\u00edderes empresariais afirmam enfrentar hoje uma press\u00e3o maior para comprovar o retorno sobre os investimentos em intelig\u00eancia artificial do que h\u00e1 um ano.<\/p>\n
Ao mesmo tempo, o apetite por novos investimentos permanece elevado. Dados do estudo CIO Playbook 2026, conduzido pela IDC em parceria com a Lenovo na Am\u00e9rica Latina, mostram que 97% dos l\u00edderes de tecnologia da regi\u00e3o pretendem ampliar os aportes em intelig\u00eancia artificial ao longo deste ano. A expectativa \u00e9 que parte relevante desses recursos seja direcionada \u00e0 chamada IA ag\u00eantica, que s\u00e3o sistemas aut\u00f4nomos que executam tarefas completas sem supervis\u00e3o humana.<\/p>\n
A dimens\u00e3o do movimento j\u00e1 aparece nas proje\u00e7\u00f5es do setor. A Gartner estima que 40% das aplica\u00e7\u00f5es corporativas passar\u00e3o a incorporar agentes inteligentes at\u00e9 o final de 2026. A expans\u00e3o deve contribuir para um mercado global superior a US$ 22 bilh\u00f5es, segundo estimativas da consultoria Markets and Markets.<\/p>\n
Para especialistas, a transi\u00e7\u00e3o reflete a busca das empresas por aplica\u00e7\u00f5es mais pr\u00f3ximas da opera\u00e7\u00e3o e menos dependentes de intera\u00e7\u00f5es isoladas. A ado\u00e7\u00e3o da tecnologia j\u00e1 come\u00e7a a avan\u00e7ar em setores intensivos em processos operacionais. No turismo corporativo, agentes aut\u00f4nomos v\u00eam sendo utilizados para executar atividades que antes dependiam de m\u00faltiplas intera\u00e7\u00f5es humanas, como cota\u00e7\u00f5es, emiss\u00f5es, remarca\u00e7\u00f5es e reembolsos.<\/p>\n
“O setor de turismo trabalha com uma quantidade enorme de regras, integra\u00e7\u00f5es e atualiza\u00e7\u00f5es em tempo real. N\u00f3s desenvolvemos agentes capazes de executar essas tarefas diretamente nos sistemas utilizados pelo mercado, reduzindo custos operacionais e acelerando a resposta ao cliente”, afirma Rafael Cohen, CEO da Blis AI, startup de intelig\u00eancia artificial especializada em automa\u00e7\u00e3o operacional do setor de turismo.<\/p>\n
No relacionamento com consumidores, a expectativa \u00e9 que os agentes inteligentes substituam gradualmente os modelos tradicionais de atendimento baseados em fluxos pr\u00e9-programados. “O cliente espera resolver problemas, e n\u00e3o navegar por menus. Entendemos que os agentes aut\u00f4nomos representam um avan\u00e7o importante porque conseguem compreender contexto, acessar informa\u00e7\u00f5es em diferentes plataformas e conduzir jornadas completas de atendimento”, afirma Nicola Sanchez, CEO da Matrix Go, empresa de tecnologia pioneira em IA Ag\u00eantica, especializada em solu\u00e7\u00f5es de atendimento e relacionamento digital.<\/p>\n
A transforma\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m alcan\u00e7a \u00e1reas ligadas \u00e0 engenharia de software. Em vez de apenas sugerir linhas de c\u00f3digo, os novos agentes passam a participar de etapas mais amplas do desenvolvimento tecnol\u00f3gico. “At\u00e9 pouco tempo, a intelig\u00eancia artificial atuava como um apoio pontual ao programador. Agora j\u00e1 estamos desenvolvendo agentes capazes de compreender requisitos, gerar documenta\u00e7\u00e3o, apoiar a constru\u00e7\u00e3o de sistemas e reduzir significativamente o endividamento t\u00e9cnico das aplica\u00e7\u00f5es”, afirma Vin\u00edcius Guedes, CEO da Volund, startup pernambucana AI-native especializada em agentes de IA para engenharia de software.<\/p>\n
Outro campo que vem atraindo investimentos \u00e9 a intelig\u00eancia de dados. \u00c0 medida que as empresas acumulam volumes crescentes de informa\u00e7\u00e3o, cresce tamb\u00e9m a necessidade de acelerar a interpreta\u00e7\u00e3o desses dados para apoiar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas.<\/p>\n
“As organiza\u00e7\u00f5es possuem mais dados do que nunca, mas muitas vezes enfrentam dificuldades para transform\u00e1-los em informa\u00e7\u00e3o \u00fatil. Os agentes j\u00e1 s\u00e3o capazes de conectar diferentes fontes de informa\u00e7\u00e3o e entregar respostas estrat\u00e9gicas de forma r\u00e1pida e contextualizada, facilitando a gest\u00e3o de dados e as an\u00e1lises mais precisas”, afirma Carlos Schmiedel, CEO da Draiven, startup de intelig\u00eancia artificial especializada em transformar dados em insights para tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n
O movimento tamb\u00e9m chega \u00e0s \u00e1reas de compras corporativas e cadeia de suprimentos, que convivem com desafios relacionados \u00e0 volatilidade econ\u00f4mica, press\u00e3o sobre margens e necessidade de previsibilidade. “A gest\u00e3o moderna de Procurement e Supply Chain exige velocidade anal\u00edtica e capacidade de antecipa\u00e7\u00e3o. Observamos um avan\u00e7o consistente do uso de agentes inteligentes para apoiar decis\u00f5es relacionadas a fornecedores, riscos, demanda e efici\u00eancia operacional”, afirma Erick Boano, CEO da GEP Brasil, l\u00edder global em solu\u00e7\u00f5es de software, consultoria e outsourcing para Procurement e Supply Chain.<\/p>\n
Embora a tecnologia avance rapidamente, especialistas avaliam que a pr\u00f3xima etapa da ado\u00e7\u00e3o corporativa depender\u00e1 menos da evolu\u00e7\u00e3o dos modelos e mais da capacidade das empresas de estruturar governan\u00e7a adequada para sua utiliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Imagem: Copilot<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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