Em meu último artigo para o Canaltech, discorri sobre a importância na evolução dos copilotos de IA e como estes podem representar uma virada de chave no cenário de implementação de inteligência artificial nas corporações – a partir, sobretudo, da colaboração com profissionais humanos e a cointeligência que resulta dessa interação.
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Na esteira dessa conversa – e aprofundando mais em um tema que tem sido amplamente discutido no mercado e na mídia –, os agentes autônomos representam o próximo degrau. Com as big techs realizando um movimento para construir um ecossistema completo para a criação, operação e escalonamento de agentes no universo corporativo, essas ferramentas estão deixando de ser exercícios acadêmicos e experimentos de laboratório para se tornarem, enfim, um ponto central de infraestrutura nas empresas.
O que isso significa para as organizações que estão na linha de frente da inovação e da transformação digital? Significa que, agora, podemos ver os agentes se tornando parte do core dos processos e da operação de negócios – trazendo não só uma automação inteligente, mas possibilitando, também, tomadas de decisão autônomas e a orquestração de fluxos de trabalho complexos.
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Neste artigo, vou discorrer mais sobre as evoluções recentes neste campo – e como estas se relacionam a uma nova postura por parte das big techs. Acompanhe a leitura!
Agentes corporativos em crescimento
Em um artigo que li recentemente sobre o tema, o autor do texto afirmava que, se a corrida de agentes de IA fosse um jogo de pôquer, a segunda metade de 2024 consistiria em gigantes da tecnologia, uma após a outra, apostando todas as suas fichas na mesa.
Agora, com o fim de 2025 se aproximando, estamos observando o resultado dessas apostas – com grandes expectativas em termos de evolução do setor. De acordo com informações da Gartner, até 2028 espera-se que 33% dos aplicativos de software corporativos incluirão agentes, permitindo, assim, que 15% das tomadas de decisões de trabalho sejam autônomas.
Além disso, cerca de 90% das empresas veem os agentes como uma fonte potencial de vantagem competitiva – por meio de aspectos como eficiência, tomada de decisão aprimorada ou escalabilidade. Avaliado em US$ 5,1 bilhões em 2024, a expectativa é que esse mercado atinja o valor de US$ 47 bilhões até 2030 – perspectiva de crescimento que, naturalmente, tem a ver com a postura estabelecida por parte das gigantes da tecnologia em tempos recentes.
Movimentações essenciais: Google, AWS e Oracle
No ano passado, o Google Cloud – plataforma de serviços de computação em nuvem da empresa – apresentou o Vertex AI Agent Builder, que permite a criação de agentes personalizados, tanto por meio de um console sem código ou via programação.
Com a ferramenta, é possível definir, por exemplo, o comportamento do agente, quais tarefas ele deve executar, quais dados acessar e como interagir com APIs externas. É interessante notar que, a partir do uso de prompting e orquestração. os agentes podem gerar respostas e consultar fontes sobre questões mais complexas – além da possibilidade de colaboração com outros agentes especializados. Ainda, por meio do Vertex AI Studio, pode-se aplicar aprendizado contínuo e ajustes finos, de modo que o agente melhore seu desempenho ao longo do tempo, incorporando dados e avaliações de usuários.
Paralelamente, outras big techs também têm realizado suas movimentações para adentrar no universo de aplicação de agentes nas corporações. A AWS (Amazon Web Services) desenvolveu duas soluções para a criação de agentes de IA que interagem com sistemas empresariais: Amazon Bedrock e Amazon SageMaker Unified Studio.
O primeiro é um sistema que oferece acesso a modelos de linguagem de alto desempenho de empresas líderes em IA, permitindo que desenvolvedores criem suas aplicações a partir de modelos de terceiros. Assim, os agentes do Amazon Bedrock utilizam a capacidade de raciocínio desses modelos para automatizar tarefas complexas e fornecer respostas precisas – a partir de consultas. Isso elimina a necessidade de engenharia de prompts ou treinamento de modelos.
O SageMaker, por sua vez, apresenta um ambiente integrado, com ferramentas para o desenvolvimento colaborativo de IA. Nesse espaço, usuários podem criar agentes que interagem com sistemas empresariais – a partir de integrações com serviços como AWS Lambda (serviço para execução de código) e Amazon API Gateway (serviço para gestão e criação de APIs) –, além de recursos que permitem criar agentes autônomos capazes de interagir com APIs e realizar tarefas programadas, de modo similar ao Vertex AI.
Outro ponto que pode representar uma virada no mercado de agentes de IA é a “parceria” entre a Oracle e a OpenAI, sobretudo para organizações que dependem de sistemas de ERP, CRM e cadeia de suprimentos. Em 2024, a OpenAI escolheu a Oracle como um dos provedores de sistemas para estender sua plataforma de IA, unindo, assim, três componentes considerados críticos: infraestrutura de IA de alta performance, software corporativo e a capacidade de integrar agentes autônomos nos processos transacionais. A proposta, portanto, é de integrar esses agentes já no coração da operação – em áreas como a de finanças, recursos humanos, suprimentos e produção.
Em março deste ano, a Oracle lançou a plataforma Oracle Generative AI Agentes, solução que busca capacitar as empresas na criação, implementação e gerenciamento de agentes de IA corporativos, capazes de operar dentro de contextos, interagir e se integrar com sistemas corporativos. Em tese, a ferramenta busca reduzir a complexidade técnica e de tempo para a construção de agentes prontos, além de permitir integração nativa com sistemas da Oracle – o que atribui mais segurança e confiabilidade à utilização de dados.
Conclusão
Como é possível depreender a partir do que foi apresentado neste artigo, a velocidade para colocar agentes corporativos em produção está acelerando. A gradativa integração da IA ao core dos processos corporativos transforma a tecnologia em parte essencial da infraestrutura do negócio – deixando de ser uma iniciativa segmentada ou pontual.
Ao mesmo tempo, paralelo a este avanço, torna-se ainda mais fundamental a necessidade de governança, métricas de impacto real e o entendimento sobre o papel desses agentes – e como eles podem e devem trabalhar, conforme apontado no último artigo, de modo colaborativo, criando o aspecto de cointeligência a partir dessa interação.
Em conclusão, essas movimentações apontam duas forças que têm se apresentado: primeiro, a commoditização da infraestrutura de agentes, com as big techs entregando infraestrutura para, assim, acelerar o processo; segundo, a industrialização das integrações da tecnologia com sistemas corporativos, o que, por sua vez, tende a reduzir barreiras para que a inteligência artificial execute tarefas reais no core da operação.
Assim, o próximo passo, talvez, seja menos sobre provar o valor da IA e suas aplicações e mais sobre quais organizações irão conseguir escalar sua aplicação de forma inteligente, sustentável e alinhada à estratégia do negócio – e integrada, portanto, com propósito, governança e impacto real.
Leia a matéria no Canaltech.
