Inteligência artificial
IA Agente: O Próximo Jogo de Eficiência de Um Trilhão de Dólares
De LLMs a Agentes de IA
O desempenho da IA mudou a forma como percebemos a capacidade dos sistemas artificiais de interagir com as pessoas, em grande parte graças à fala quase humana dos LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) como o ChatGPT.
Já com esse nível de capacidade, a IA pode auxiliar ou até substituir humanos em tarefas como tradução, busca de dados, programação, etc. No entanto, um novo nível de capacidade da IA está sendo desbloqueado com os Agentes de IA. A ideia central dos agentes de IA é criar IAs que possam operar independentemente em um determinado ambiente. Isso permite que eles tomem ações por conta própria, sem precisar de confirmação ou supervisão constante.
Isso lhes confere papéis práticos muito diferentes dos da IA generativa como LLMs ou geradores de imagens, que são principalmente reativos a prompts criados por humanos.
Nesse contexto, “ambiente” pode significar tanto situações específicas no mundo real — como um carro na estrada para um agente de condução autônoma — quanto um “lugar” totalmente virtual, como um conjunto específico de softwares ou interface digital.
Este é o passo onde a IA evolui de “Conversar” para “Fazer”. Ao contrário dos LLMs generalistas, os agentes de IA costumam ter um escopo mais limitado e restrito. Isso os ajuda a ser mais eficientes e confiáveis ao tomar decisões autônomas, enquanto uma IA generalista poderia facilmente seguir um caminho inesperado.
Os agentes de IA são o próximo passo para tornar a IA útil na melhoria da eficiência de inúmeros processos.
Agentes de IA Explicados
Deslize para rolar →
| Capacidade | Bots | Assistentes de IA | Agentes de IA |
|---|---|---|---|
| Autonomia | Nenhuma | Baixa | Alta |
| Ação Proativa | Não | Limitada | Sim |
| Tomada de Decisão | Baseado em regras | Assistido | Independente |
| Consciência do Ambiente | Estática | Contextual | Dinâmica |
Os Agentes de IA são uma Nova Descoberta ou uma Evolução?
Essas características colocam os agentes de IA um passo acima das iterações anteriores de ferramentas de IA, como assistentes e bots, graças a habilidades mais proativas, autonomia e a capacidade de lidar com tarefas complexas e de múltiplas etapas.
Como uma verdadeira inteligência, eles podem se auto‑refinar: aprendem com a experiência, ajustam seu comportamento com base em feedback e aprimoram continuamente suas capacidades de desempenho ao longo do tempo.
Portanto, enquanto bots e assistentes de IA podem cumprir partes das tarefas atribuídas a um agente de IA, a autonomia, a abordagem proativa e o alto nível de complexidade distinguem os agentes dos níveis anteriores de automação. Isso os torna muito mais próximos de um trabalhador humano real, pelo menos para a tarefa específica para a qual foram treinados.
Como os Agentes de IA Autônomos Escalarão em Diversos Setores
A vida moderna está repleta de tarefas repetitivas que são ligeiramente complexas demais para scripts de automação simples, mas tediosas para humanos. Isso torna os agentes de IA especialmente relevantes para fluxos de trabalho altamente repetitivos e baseados em julgamento — desde conduzir um cliente por um algoritmo de solução de problemas até dirigir caminhões em rodovias.
Ao contrário dos humanos, esses agentes de IA podem trabalhar 24/7 e escalar instantaneamente sem custos adicionais.
Existem muitas maneiras de classificar o nível que alcançamos nas habilidades da IA. No geral, as métricas tendem a comparar a capacidade da IA com a população humana geral. Os agentes de IA mais recentes estão alcançando habilidades de 50‑90% da população em tarefas específicas de domínio restrito.
Esses agentes de IA “Nível 2‑3” são geralmente considerados um ponto médio no progresso da IA, e apenas o começo para AGI (Inteligência Artificial Geral).
A arquitetura emergente é construir muitos agentes de IA especializados e deixá‑los lidar com tarefas específicas em um nível comparável ao de um trabalhador humano. Para fluxos de trabalho mais complexos, uma série de agentes de IA atuará sucessivamente, colaborando para executar o trabalho maior ao dividi‑lo em subtarefas menores.
Agentes personalizados, desenvolvidos internamente com a ajuda de plataformas de IA, também tendem a se tornar mais comuns à medida que agentes de codificação reduzem a complexidade do desenvolvimento de aplicativos empresariais.
Aumentando a Eficiência de IA e Humanos ao Mesmo Tempo
Outra vantagem dos agentes de IA sobre IA mais geral é a eficiência. Enquanto eles se destacam em uma tarefa, não são sobrecarregados por capacidades extrínsecas.
Por exemplo, um agente de IA dedicado pode ser capaz de dirigir um carro como um humano, sem possuir as demais capacidades humanas de raciocínio. Ele pode “entender” estradas, mas não será bom em conversas, não saberá gerar uma imagem a partir de um prompt, nem lidar com grandes bancos de dados.
Como tal, o modelo requer menos memória e poder de computação para operar. Isso, por sua vez, reduz os requisitos de hardware e a energia consumida para executar sua tarefa.
Quanta Autonomia?
A maior autonomia dos agentes de IA é sua maior força, mas também pode ser uma barreira à adoção.
Mesmo um agente de IA altamente competente e confiável pode não ser totalmente confiado para tomar decisões que tenham alto impacto no mundo real. É uma coisa configurar um chatbot aprimorado para lidar com atendimento ao cliente; é outra deixá‑lo processar a folha de pagamento de milhares de funcionários.
É provável que o crescimento paralelo na qualidade das decisões de IA e na familiaridade com elas permita que as autoridades concedam mais latitude à tomada de decisão por IA. Isso, porém, abre questões legais e éticas interessantes sobre a responsabilidade das ações da IA.
Um quadro legal claro precisará ser definido. Por exemplo, se um carro autônomo colidir, o provedor do agente de IA é responsável? À medida que a autonomia aumenta, as decisões impactam pessoas reais e se tornam questões de responsabilidade caras.
Isso também cobre o problema do uso indevido, como roubo de identidade ou fraude automatizada. São questões legislativas, mas o progresso tecnológico costuma superar a regulação.
O Futuro dos Agentes de IA
Os Agentes de IA Podem se Tornar Generalistas Restritos?
Como explicado, os primeiros agentes de IA são restritos para serem eficientes e confiáveis. Contudo, agentes de IA de nível superior precisarão entender contexto, memorizar decisões passadas e manter a continuidade da tarefa.
Inicialmente, isso pode ser feito com a ajuda de um humano, que se torna mais um “condutor” das IAs agente do que quem executa a tarefa. Claro, remover a mão‑de‑obra humana da equação é o objetivo final para melhorar a eficiência.
Por exemplo, uma IA que realiza um diagnóstico em um hospital precisará analisar imagens médicas, entender texto ou voz descrevendo sintomas, integrar resultados de exames médicos e histórico do paciente, e encontrar literatura científica relevante — tudo ao mesmo tempo. Ela deve então combinar esses dados de forma inteligente.
Aplicações Financeiras
Alguns setores são céticos quanto à remoção de humanos do ciclo de decisão, particularmente manufatura ou saúde, onde erros podem ser mortais. No entanto, um setor está adotando agentes de IA com entusiasmo: finanças.
A maior parte do mundo financeiro já utiliza altos níveis de automação, de sistemas de negociação a detecção de fraude. Fintechs são ainda mais abertas à IA agente, já que sua existência depende da automação da eficiência financeira. Melhorar a eficiência em uma indústria que lida com trilhões pode rapidamente se transformar em expansão de margem lucrativa.
Por exemplo, um agente pode focar na tarefa que consome tempo de reconciliação (comparar extratos bancários, planilhas e livros‑razão). Empresas de médio porte podem gastar mais de 300 horas por ano apenas em reconciliação bancária. Embora planilhas possam automatizar partes disso, são frágeis. A IA agente oferece maior flexibilidade e capacidade de raciocínio para lidar com exceções e dados não estruturados.
Investindo em IA Agente
ServiceNow
(NOW )
A ServiceNow é uma plataforma de computação em nuvem fundada em 2003, dedicada à criação e gestão de fluxos de trabalho empresariais automatizados. Partindo de uma base estabelecida de clientes de automação de negócios, a empresa migrou totalmente para IA agente.
Permite que as empresas utilizem seus agentes de IA, bem como os personalizem ou criem novos do zero usando low‑code e “vibe coding” (deixando uma IA escrever o código a partir de prompts humanos).
O principal ponto de venda da ServiceNow é que ela não está “casada” a nenhuma tecnologia de IA em particular e pode integrar-se às ferramentas digitais e fluxos de trabalho existentes das empresas. Também fornece uma interface confiável para centralizar a gestão de um número crescente de agentes de IA.
A governança de IA é redefinida, com um hub central para gerenciar, monitorar e otimizar Agentes de IA — sejam nativos ou de terceiros. E ao contrário de ecossistemas fechados, a ServiceNow é agnóstica a LLMs e profundamente integrada com NVIDIA, hyperscalers e um ecossistema de IA vibrante — dando às empresas controle total para futurizar sua estratégia de IA.
O foco desses agentes é melhorar as margens das empresas ao torná‑las mais eficientes — automatizando tarefas de TI, simplificando RH, atendendo solicitações rotineiras de clientes e acelerando o desenvolvimento de aplicativos.
A empresa, com mais de 20 anos, ainda está crescendo rapidamente, com mais de 20% de crescimento de receita ano a ano no final de 2025. Notavelmente, as coortes de clientes existentes estão consistentemente aumentando seu uso, levando ao crescimento do ACV (Valor Anual de Contrato). As taxas de renovação permanecem consistentemente entre 95%‑97%, tornando as receitas altamente previsíveis.
A empresa conseguiu criar margens operacionais sólidas e fluxo de caixa livre, refletindo sua base de custos relativamente baixa em comparação com suas receitas recorrentes.
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