Agentes autônomos: o que esperar quando a IA começa a agir por conta própria

Imagine que você é um dos 1,5 milhão de funcionários da maior rede varejista online do mundo. Um dia, em uma carta pública, o CEO da companhia faz uma previsão reveladora: nos próximos anos, a expectativa é que o número de funcionários seja reduzido. Não por uma crise financeira ou pelo encerramento de projetos, mas pelo ganho de eficiência trazido pela Inteligência Artificial e pelos agentes autônomos, sistemas que, como o nome sugere, são capazes de executar tarefas por conta própria.

O exemplo descrito não é hipotético. Trata-se da Amazon, empresa fundada por Jeff Bezos e comandada atualmente por Andy Jassy. No comunicado, publicado em junho, o executivo detalhou a visão de futuro da empresa diante do avanço da IA e fez um chamado para que os funcionários se capacitem nessa área para se manterem relevantes. “Muitos desses agentes ainda não foram desenvolvidos, mas não se engane, eles estão chegando, e chegando rápido”, escreveu.

Assim como define o CEO no texto, os agentes autônomos são “como sistemas de software que usam IA para executar tarefas em nome de usuários ou outros sistemas”. Diferentemente dos modelos de IA generativa mais comuns, nos quais o usuário insere comandos e recebe os resultados, esses sistemas são projetados para agir de forma independente.

Ao receber um objetivo ou uma instrução inicial, eles são capazes de planejar os passos necessários, tomar decisões, interagir com ferramentas ou bancos de dados e, então, executar as tarefas de ponta a ponta. Enquanto um chatbot tradicional responde a perguntas sobre serviços bancários, por exemplo, um agente pode monitorar as finanças do cliente, identificar uma cobrança incorreta, acessar os canais necessários para abrir um chamado e acompanhar seu andamento.

Entre a adoção desses assistentes para tarefas pontuais e a implementação em larga escala, automatizando funções inteiras, como projeta a Amazon, ainda há um caminho a se percorrer. Mas essa transição já começou e deve mudar de forma profunda o modo como indivíduos e empresas irão trabalhar, produzir e interagir nos próximos anos.

Da evolução à disseminação

O conceito de agente não é novidade na computação. Desde os anos 1990, já existiam programas capazes de realizar tarefas de forma automatizada. Entre suas funções estavam executar comandos pré-definidos, detectar anomalias ou simular cenários. Porém, esses sistemas dependiam de regras rígidas, exigindo que fossem desenvolvidos e treinados para tarefas muito específicas.

Com o avanço da IA, esses agentes ganharam uma nova camada de autonomia. Ao serem treinados com grandes volumes de dados não estruturados, deixaram de executar apenas comandos isolados para planejar, decidir e agir de forma contínua e responsiva, inclusive em cenários que não foram programados. Além disso, a possibilidade de interagir com esses sistemas por meio de linguagem natural democratizou seu uso, permitindo que profissionais sem conhecimento técnico também se beneficiem da tecnologia.

Assim como ocorreu com outras ferramentas de IA, essa tecnologia se difundiu inicialmente nos bastidores corporativos e agora começa a chegar às mãos dos usuários comuns. Um exemplo é a Manus, plataforma desenvolvida pela empresa chinesa Butterfly Effects. Lançado em março deste ano, o site se popularizou ao oferecer uma espécie de marketplace de agentes autônomos, com versões capazes de construir um site do zero, analisar ações de uma empresa ou planejar uma viagem, por exemplo.

Empresas de tecnologia já consolidadas também investiram fortemente nessa área. A Microsoft, por exemplo, criou um ecossistema que inclui desde agentes voltados à produtividade, como os que operam dentro do Copilot Studio, até agentes especializados em segurança, dados e desenvolvimento. Já a Salesforce investiu no Agentforce, um agente integrado ao seu CRM para executar tarefas de atendimento, vendas e marketing. Segundo a empresa, 84% das demandas recebidas no seu site de suporte ao cliente já são resolvidas por esses sistemas, e apenas 2% requerem intervenção humana.

Outra vertente desse movimento consiste em oferecer a infraestrutura necessária para que empresas desenvolvam, personalizem e incorporem a tecnologia. A OpenAI, desenvolvedora do ChatGPT, por exemplo, oferece ferramentas para que companhias criem seus próprios agentes, com APIs que permitem automatizar desde buscas na web até a execução de tarefas complexas. Já o chinês Ant Group lançou um protocolo que permite que agentes se integrem diretamente a plataformas de pagamento como o Alipay, automatizando transações e serviços financeiros.

Uma pesquisa do Distrito com líderes de 31 empresas brasileiras mostrou que 74% já testaram aplicações de agentes autônomos e 67% os utilizam em seus processos internos, sobretudo em atendimento ao cliente, automação de processos e inteligência de dados. Em nível global, um relatório da Deloitte estima que, ainda em 2025, um quarto das empresas que já usam IA generativa lançará pilotos ou provas de conceito relacionados a agentes autônomos. A projeção é que essa parcela chegue a 50% até 2027.

O interesse das empresas por essa tecnologia vem se refletindo nos números do mercado. Nos últimos dois anos, mais de US$ 2 bilhões foram investidos em startups focadas em IA agêntica, especialmente as voltadas a aplicações corporativas, segundo um levantamento do CB Insights. De acordo com projeções da Global Market Insights, o mercado de agentes autônomos e IA autônoma deve saltar de US$ 6,8 bilhões em 2024 para US$ 93,7 bilhões até 2034, impulsionado por uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 30,3%.