Empresas migram de automações pontuais para agentes de IA que executam processos de ponta a ponta e assumem responsabilidade por resultados, apontam especialistas

O mercado de tecnologia entra em uma nova fase da inteligência artificial, marcada pela transição de chatbots e automações isoladas para agentes capazes de executar processos completos. Tal mudança, que deve se consolidar ao longo de 2026, redefine como empresas estruturam operações, escalam negócios e tomam decisões. A primeira geração de IA aplicada aos negócios ficou conhecida pelos chatbots, sistemas focados em conversação e respostas rápidas a perguntas específicas. Apesar do avanço, esse modelo mostrou limites claros ao depender sempre da interação humana. A nova fase desloca o papel da IA da interface para a execução, com agentes que recebem objetivos, compreendem contexto e atuam diretamente nos sistemas para gerar resultados concretos e facilitar o dia a dia das empresas.

Esse movimento explica por que empresas estão abandonando automações isoladas, como os chatbots, que são baseados em regras fixas e cenários previsíveis. De acordo com Danilo G. Moreira, CGO e cofundador da StaryaAI, na prática, processos reais lidam com exceções, dados incompletos e mudanças constantes. Algo com que a IA com padrões fixos não consegue lidar. Já os agentes de IA operam sobre o fluxo inteiro, ajustando decisões ao longo do caminho e reduzindo fricções operacionais. O foco deixa de ser quantidade de automações e passa a ser eficiência de ponta a ponta.

“A IA chatbot foi um avanço importante, mas superficial. Ela respondia bem, porém ficava presa à pergunta do usuário. Os agentes mudam esse eixo: não esperam comandos, recebem objetivos e executam. É a diferença entre alguém que responde mensagens e alguém que entra no escritório, entende o problema e resolve. Essa será a tendência esse ano, empresas buscando por maior eficiência em seus atendimentos, por consequência melhores resultados”, afirma Danilo.

Na prática, a diferença é operacional. Enquanto um chatbot responde dúvidas, um agente assume responsabilidade por um resultado. Ele analisa dados, decide próximos passos, executa ações em múltiplos sistemas, acompanha os efeitos e corrige a rota quando necessário. Esse modelo já impacta áreas onde o custo da ineficiência é elevado, como atendimento, vendas, marketing e operações, especialmente em setores como saúde, seguros e serviços financeiros.“Os agentes funcionam a partir de três fundamentos: objetivo, contexto e ação. Eles têm autonomia para trabalhar sozinhos, mas dentro de regras claras de governança e segurança. Isso garante velocidade sem perda de controle”, explica Vinicius Reis, CTO e fundador da StaryaAI.

Apesar das mudanças, os especialistas lembram que a adoção de agentes não significa substituição direta de pessoas, mas uma mudança estrutural no trabalho. Atividades repetitivas tendem a ser executadas por agentes, enquanto profissionais passam a atuar em decisão, supervisão, estratégia e relacionamento. Esse modelo cria times híbridos, formados por humanos e força de trabalho digital, com maior capacidade e menor sobrecarga.

“Para pequenas e médias empresas, o impacto é ainda mais significativo. Até 2026, agentes devem permitir que PMEs tenham acesso a níveis de organização, escala e inteligência operacional antes restritos a grandes corporações. Com processos mais estruturados desde cedo, essas empresas conseguem crescer sem inflar custos e competir em outro patamar”, completa Vinicius.