A Inteligência Artificial agêntica – aquela que não só responde, mas age – está saindo do laboratório para assumir o centro do palco na tecnologia empresarial. Em vez de apenas gerar textos ou sugerir relatórios, essa nova onda de IA passa a planejar, executar e ajustar processos inteiros, operando como uma espécie de “sistema nervoso digital” das organizações.
De ferramenta de apoio a infraestrutura de decisão
Estudos recentes mostram a velocidade dessa virada. O relatório Digital Trends 2026, da Softtek, indica que a Agentic AI pode responder por até 30% da receita global de software corporativo até 2035, com crescimento médio acima de 40% ao ano na próxima década. Como resume Jose Marcos Brum, vice‑presidente da Softtek, “estamos saindo da era em que a IA era uma ferramenta de consulta para uma era onde ela é uma força de execução operacional real”, em que líderes deixam de ser executores de tarefas para atuar como “curadores de agentes”.
Na prática, isso significa migrar de dashboards e relatórios estáticos para sistemas que tomam decisões continuamente: agentes que definem a próxima melhor oferta para um cliente, priorizam filas complexas de demanda ou reajustam preços e rotas logísticas em tempo real. O gargalo competitivo, como provoca Gustavo Araujo, CIO e um dos cofundadores do Distrito, deixa de estar na execução e passa para a decisão: “Muitas companhias são digitais na infraestrutura, mas analógicas na cognição. Elas executam rápido, mas pensam devagar.” A Agentic AI surge justamente como infraestrutura cognitiva – a camada que ajuda a empresa a interpretar contextos, simular cenários e decidir em escala.
Como isso funciona no dia a dia das empresas
Um jeito simples de entender a IA agêntica é imaginar “funcionários digitais” com mandato claro e acesso controlado aos sistemas da companhia. Em vez de um chatbot que apenas responde dúvidas, um agente pode:
- ler uma reclamação do cliente,
- consultar o histórico no CRM,
- verificar estoque no ERP,
- aplicar uma política de retenção,
- registrar a mudança de plano,
- agendar uma visita técnica –
tudo em uma única conversa, sem transferências nem filas.
Fabiano Amorim, Gestor da Unidade de Negócios de Customer Experience da Selbetti, descreve esse salto no Customer Experience: bots deixam de ser scripts engessados e passam a ser “arquitetos habilidosos de jornadas altamente personalizadas”, capazes de conduzir a jornada inteira de ponta a ponta. Pesquisas citadas por ele mostram que 70% dos consumidores já veem a IA como parte integrante do atendimento moderno e que, até 2029, 80% dos problemas comuns de suporte poderão ser resolvidos autonomamente, com redução de até 30% nos custos operacionais
Nos bastidores, agentes fazem algo parecido com o que gestores fariam, mas em tempo e escala impossíveis para humanos: monitoram fluxos, cruzam dados, sugerem priorizações, disparam ações e aprendem com os resultados. Araújo sintetiza essa nova fase como a passagem “de sistemas que executam para sistemas que pensam”, em que a tecnologia deixa de ser apenas ferramenta e passa a operar como camada cognitiva da empresa.
A nova arquitetura: AI‑First, APIs e AgentOps
Para que esses “funcionários digitais” funcionem, a casa precisa estar arrumada. A IA agêntica exige arquiteturas de TI API‑first, com sistemas de CRM, ERP, logística, billing e suporte expostos de forma segura e padronizada, para que os agentes consigam orquestrar dados e ações através de vários sistemas ao mesmo tempo.
Amorim destaca que, em uma jornada de atendimento, um único agente pode consumir múltiplas APIs e disparar transações em diferentes módulos, algo impossível em ambientes fragmentados ou com integrações frágeis. Do lado da Softtek, o relatório aponta o conceito de “AI‑First by Design”: em vez de adicionar IA depois, produtos e processos passam a ser desenhados desde a origem com inteligência embutida, permitindo aprendizado
Essa autonomia, porém, exige uma disciplina nova: o AgentOps. Brum defende métricas como “Taxa de Sucesso Autônomo” e “Explicabilidade das Decisões” e alerta que, sem governança robusta, a autonomia pode ampliar riscos regulatórios. Na prática, isso significa tratar agentes como “usuários digitais”:
- criar identidades e credenciais específicas,
- aplicar princípio do menor privilégio,
- registrar tudo o que o agente faz,
- manter inventário atualizado de agentes em operação e respectivos responsáveis humanos,
- auditar periodicamente permissões e comportamentos.
Empresas começam a adaptar práticas de DevOps e observabilidade: logs detalhados, rastreabilidade de decisões, monitoria em tempo real de fluxos e alarmes para comportamentos inesperados. Em ambientes regulados, isso não é opcional – é condição para escalar automação sem abrir brechas de segurança ou compliance.
Da transformação digital à transformação cognitiva
A ascensão da IA agêntica também marca o fim de uma era em que “ser digital” era suficiente para competir. Araújo argumenta que a transformação digital resolveu o problema da eficiência – fazer melhor, mais rápido, com menos custo – mas não responde ao novo desafio: decidir melhor, em menos tempo, em contextos mais complexos. “A transformação digital foi sobre fazer melhor. A transformação cognitiva é sobre pensar melhor”, escreve o executivo.
Nessa visão, empresas líderes serão as que conseguirem desenvolver capacidade cognitiva organizacional: entender o que está acontecendo, por que está acontecendo, quais opções existem, que decisão tomar e o que aprender com o resultado, em ciclos contínuos, distribuídos e apoiados por sistemas inteligentes. Isso implica revisar modelos de governança, arquiteturas de decisão, papéis de liderança e, sobretudo, a forma como o trabalho é organizado – humanos e agentes atuando em complementaridade, e não em competição.
O que muda para líderes e equipes
Se a IA generativa colocou todos para testar copilotos e assistentes de texto, a IA agêntica coloca CEOs, CIOs e heads de negócio diante de perguntas mais incômodas:
- que parte da decisão estou disposto a delegar a sistemas?
- com quais limites, métricas e salvaguardas?
- que decisões precisam continuar 100% humanas – e por quê?
Brum resume esse ponto ao afirmar que 2026 marca o momento em que “a IA deixa de ser uma ferramenta de apoio para se tornar a infraestrutura de decisão empresarial”, e que a questão central deixa de ser se a empresa vai adotar IA, para se tornar “qual nível de autonomia está preparada para delegar e sob quais critérios de controle”.
Do lado das equipes, a tendência é clara: tarefas repetitivas e altamente estruturadas migram para agentes; humanos se concentram em casos complexos, situações que exigem empatia e decisões com alto grau de ambiguidade ou impacto estratégico. Em vez de disputar espaço com máquinas, profissionais passam a desenhar, supervisionar e melhorar os agentes que executam boa parte do trabalho operacional.
No limite, como aponta relatório recente da Gartner, caminhamos para um cenário em que 40% das aplicações empresariais terão agentes de IA focados em tarefas específicas até 2026, e em que agentes serão responsáveis por cerca de 30% da receita de software corporativo em 2035.
Em outras palavras, a próxima década de tecnologia empresarial poderá ser menos sobre telas e cliques – e mais sobre orquestrar ecossistemas de agentes que pensam, decidem e agem em nome das organizações.
Para saber mais sobre o mundo da IA agêntica e outras novidades do mundo da tecnologia, confira a entrevista com o CIO do Distrito, Gustavo Araujo, que está organizando uma expedição para dois dos maiores eventos de tecnologia do mundo, o SXSW e o GTC, ambos nos EUA. A entrevista está disponível no podcast GZM Talks nas plataformas Spotify, YouTube e também no quadro abaixo. Vale conferir!
