Agentes de IA: automatizar tarefas ou reorganizar o trabalho?

Observo que muitas organizações estão caindo em uma armadilha bastante comum na adoção de Inteligência Artificial↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI →, que é usar IA para acelerar tarefas isoladas sem redesenhar o processo no qual essas tarefas estão inseridas.

É possível obter ganhos de produtividade dessa forma. Em alguns casos, eles podem até serem relevantes. Mas, quando a IA é adicionada apenas como uma camada sobre processos existentes, o impacto econômico tende a ser limitado pelo próprio desenho do processo.

O maior potencial aparece quando a organização deixa de perguntar “onde podemos colocar IA?” e passa a redesenhar o fluxo de trabalho como um todo, combinando pessoas, software determinístico, modelos de IA, agentes e, quando fizer sentido, robótica.

Isso não significa substituir automaticamente pessoas por máquinas. Significa distribuir cada etapa do processo para o recurso mais adequado, mantendo supervisão humana onde julgamento, responsabilidade, contexto ou controle são necessários.

É aí que começa a verdadeira transformação. Mas a execução prática enfrenta obstáculos que frequentemente aparecem de forma simplificada nos discursos sobre produtividade.

O primeiro é o mito da automação direta. Estimar que determinada parcela das horas de trabalho poderia, em princípio, ser automatizada não significa que essa automação seja imediatamente implementável, segura ou economicamente justificável.

Empresas carregam décadas de sistemas legados, processos fragmentados, integrações frágeis, exceções não documentadas, dados inconsistentes e regras de negócio espalhadas por diferentes sistemas. Um agente pode ser tecnicamente capaz de executar uma tarefa, mas isso não significa que consiga fazê-lo de maneira confiável dentro do ambiente real da empresa.

Existe, portanto, uma diferença fundamental entre potencial de automação e automação operacionalmente viável. Quanto mais complexa e regulada a operação, maior tende a ser essa distância.

O segundo é a armadilha do custo variável. A IA altera a estrutura econômica de muitas aplicações. Em vez de apenas custos relativamente previsíveis de software e mão de obra, passamos a incorporar custos de inferência, tokens, armazenamento de contexto, chamadas de ferramentas, processamento e infraestrutura.

Isso não significa que IA necessariamente custará mais que pessoas. Em muitos casos, a economia pode ser substancial. Mas significa que produtividade não pode ser medida sem considerar o custo total da operação automatizada. Uma aplicação que reduz horas de trabalho, mas exige milhões de chamadas de modelo, contextos excessivamente grandes ou múltiplas etapas agentivas pode apresentar uma economia muito menor do que a inicialmente estimada. Daí a importância de práticas de AI FinOps: medir custo por tarefa, por processo e por resultado, e não apenas custo por token ou por chamada.

O terceiro ponto é menos discutido: a formação dos profissionais. Se agentes assumirem uma parcela significativa das tarefas tradicionalmente executadas por profissionais iniciantes, podemos alterar a própria maneira como as organizações formam talentos.

As competências seniores são construídas justamente pela exposição gradual a problemas reais, como investigar erros, lidar com exceções, conversar com usuários, entender sistemas legados e tomar decisões em situações ambíguas.

Se essa camada de aprendizagem desaparecer ou for drasticamente reduzida, existe o risco de criar uma lacuna de experiência. A empresa pode ganhar produtividade no curto prazo e, simultaneamente, enfraquecer sua capacidade de formar profissionais capazes de supervisionar sistemas complexos no futuro.

Não significa que a automação deva ser evitada. Significa que formação profissional precisará ser redesenhada.

Há ainda um quarto obstáculo: governança e segurança. Quanto maior a autonomia concedida aos agentes, maior a necessidade de identidade, controle de acesso, isolamento, observabilidade↳Observabilidade11 conteúdosObservabilidade para APIs: os desafios e benefícios dessa abordagemDev (Back & Front) · jan 2025Falhas em Observabilidade afetam os Apps e a Segurança das OrganizaçõesDev (Back & Front) · nov 2023ADK Java 1.0: O Google quer que você pare de gambiarra Python no seu backendMarketing Tech · abr 2026Ver tudo em DevSecOps →, auditoria, avaliação contínua e mecanismos de interrupção. Um agente que apenas produz um rascunho representa um risco diferente de outro que pode alterar dados, movimentar recursos ou executar operações em produção. Portanto, a questão não é apenas quanto trabalho podemos automatizar, mas quanto risco estamos dispostos a automatizar junto.

Tudo isso está mudando a natureza da vantagem competitiva. Durante boa parte da primeira fase da IA generativa, o diferencial parecia estar no acesso aos melhores modelos. Isso continua sendo relevante em determinadas aplicações, mas dificilmente será suficiente como vantagem sustentável.

Modelos estão se tornando mais acessíveis, mais numerosos e, em muitos casos, suficientemente bons para aplicações empresariais. O diferencial tende a migrar para dados proprietários, integração com processos, arquitetura de execução, conhecimento de domínio, segurança e capacidade de operar IA de forma eficiente em escala.

Isso cria uma mudança importante de perspectiva. A vantagem competitiva não será obtida por quem utilizar o modelo mais sofisticado, mas por quem conseguir transformar capacidade de IA em processos melhores, custos menores, maior qualidade e resultados mensuráveis.

Por isso, vejo quatro fatores como determinantes para a próxima fase:

1.infraestrutura preparada,

2. dados confiáveis,

3. disciplina econômica e

4. segurança operacional.

A velocidade com que novos modelos são anunciados continuará impressionando. Mas o ritmo real da transformação empresarial provavelmente será determinado por algo muito menos chamativo, que é a capacidade das organizações de limpar sua infraestrutura, redesenhar processos, estruturar seus dados, controlar custos e assumir responsabilidade pelos sistemas que colocam em produção.

Não devemos falar apenas de quantas tarefas a IA consegue executar. Mas, de quanto valor econômico conseguimos criar depois de redesenhar o trabalho em torno dela, e quanto desse valor permanece depois de contabilizar infraestrutura, riscos, governança, treinamento e custos de operação.

Essa é uma questão muito mais difícil do que simplesmente medir quantos minutos uma ferramenta de IA economizou. E, provavelmente, muito mais próxima do verdadeiro ROI.