Agente de IA em Ação: como os agentes de IA vão redesenhar os negócios em 2026

Nos últimos anos, todo mundo aprendeu a falar de IA generativa, chatbot, automação… Mas, na prática, o que está começando a mudar o jogo nos negócios são os agentes de IA – e é sobre eles que eu quero falar neste primeiro artigo da série “Agente de IA em Ação”.

Eu estou vendo, na rotina de projetos e conversas com executivos, uma mudança clara: as empresas estão saindo da fase do “teste de chatbot” e entrando na era dos agentes autônomos, que tomam decisões, executam tarefas e se conectam a sistemas de verdade.

E, se hoje isso ainda parece novidade para muita gente, em 2026 vai ser simplesmente parte da operação.

O que é, de fato, um agente de IA (e por que não é “só mais um chatbot”)

Antes de qualquer coisa, vamos alinhar conceitos.

Quando eu falo em agentes de IA, estou falando de sistemas que:

Percebem um contexto (dados, sistemas, histórico do cliente, regras de negócio);

Planejam o que fazer (quais passos, em qual ordem);

Executam ações em ferramentas reais (ERP, CRM, e-commerce, WhatsApp, e-mail, APIs etc.);

Aprendem com o resultado e ajustam o comportamento ao longo do tempo.

Ou seja: um agente de IA não é só um chatbot simpático respondendo perguntas.

Ele é muito mais parecido com um colaborador digital: um “analista”, um “atendente”, um “assistente de operações” que:

acessa sistemas,

busca informação,

toma decisões dentro de regras,

e entrega um resultado concreto.

Por isso essa expressão tem aparecido tanto lá fora como “agentic AI”: não é IA para gerar texto bonitinho, é IA agindo.

Essa discussão não está acontecendo só em laboratório. Relatórios recentes de mercado já apontam agentes de IA como a próxima grande onda da transformação digital. A Gartner, por exemplo, projeta que até o fim de 2026 cerca de 40% das aplicações corporativas vão incorporar agentes de IA específicos de tarefa, saindo de um cenário abaixo de 5% hoje. Isso é uma mudança de ordem de grandeza na forma como a tecnologia entra nos processos de negócio.

Por que o assunto explodiu agora?

Essa pergunta aparece bastante nas minhas palestras: “Guimas, por que eu só comecei a ouvir falar de agentes de IA agora?”

A resposta tem muito a ver com três movimentos ao mesmo tempo:

Maturidade dos modelos de linguagem (LLMs) Eles ficaram bons o suficiente para entender contexto complexo, lidar com instruções em linguagem natural e orquestrar várias etapas de um fluxo.

Integrações mais simples com sistemas de negócio Hoje é muito mais fácil plugar IA em CRM, ERP, plataformas de e-commerce, ferramentas de atendimento, RPA etc. Isso permite que o agente não fique preso a uma caixinha de chat – ele entra no fluxo real.

Pressão por produtividade e eficiência A conta não fecha mais com operação 100% manual. Quem está na linha de frente no varejo, na indústria, nos serviços e na saúde sabe: ou a gente ganha produtividade com automação inteligente ou fica para trás.

Quando você junta esses três pontos, agentes de IA deixam de ser laboratório de inovação e passam a ser peça estratégica da transformação digital.

Essa pressão por produtividade não é teórica. Em estudos recentes com executivos, mais da metade dos líderes de negócios dizem que têm entre 3 e 6 meses para definir uma estratégia clara de uso de IA e agentes de IA, ou vão perder competitividade. Em vários projetos que acompanho, o tom já não é mais “vamos testar IA”; é “como colocamos agentes de IA em produção com segurança e velocidade?”.

O que vai mudar nos negócios em 2026

O que eu vejo, conversando com empresas de diferentes setores, é um movimento bem parecido:

Hoje: muita gente ainda está testando IA em casos simples – FAQ, resumo de texto, geração de conteúdo.

em 2026: a conversa passa a ser “qual parte da minha operação pode ser assumida por agentes de IA?”.

E aí nascem perguntas como:

“Posso ter um agente de IA cuidando do meu pós-venda 24/7?”

“Um agente pode monitorar estoque, vendas e compras e sugerir pedidos automaticamente?”

“Na saúde, dá para ter agentes que acompanham o paciente desde o agendamento até o pós-consulta?”

“Na indústria, consigo ter agentes olhando para produção, logística e energia em tempo real?”

Spoiler: sim, dá. E é exatamente isso que eu vou detalhar nos próximos artigos da série, olhando para varejo, indústria e saúde.

Exemplos de agentes de IA que já fazem diferença

Para ficar mais concreto, deixa eu organizar do jeito que costumo explicar em consultoria. Na prática, eu enxergo três “níveis” de agentes de IA dentro de uma empresa:

1. Agente especialista (o “analista digital”)

É aquele agente que faz muito bem uma tarefa específica, por exemplo:

responder clientes sobre pedidos, trocas e prazos;

qualificar leads e encaminhar para o time certo;

analisar um relatório e gerar um resumo acionável;

criar campanhas ou conteúdos seguindo diretrizes da marca.

Ele não tenta fazer tudo. Ele faz uma coisa muito bem, de ponta a ponta.

2. Agente operador (o “estagiário incansável”)

Esse já começa a navegar entre sistemas:

recebe um pedido de ação (ex: “corrigir endereços com problema”),

coleta dados em diferentes fontes,

toma decisões simples baseadas em regras,

atualiza sistemas, planilhas ou envia comunicações.

Ele cuida de tarefas repetitivas que normalmente consomem o tempo da operação.

3. Agente orquestrador (o “coordenador digital”)

Aqui a coisa fica séria.

O agente passa a:

coordenar outros agentes;

gerenciar filas de tarefas;

balancear capacidade de atendimento;

abrir chamados, envolver humanos quando necessário;

monitorar indicadores e sugerir ajustes de rota.

Esse tipo de agente é o que eu vejo ganhando espaço em 2026 em operações maiores, principalmente em:

contact centers,

e-commerce com alto volume de pedidos,

operações industriais complexas,

grandes redes de saúde.

O que as empresas precisam fazer agora

Quando eu entro em um projeto de transformação digital hoje, eu já não pergunto se a empresa vai usar IA. A pergunta passa a ser:

“Onde faz mais sentido colocar agentes de IA em ação primeiro?”

Para mim, existem cinco passos bem práticos:

Mapear processos repetitivos e intensivos em pessoas Atendimento, backoffice, financeiro, logística, suporte interno… Quanto mais repetitivo, maior a chance de um agente assumir uma parte.

Organizar dados e integrações mínimas Agente bom não vive de “achismo”. Ele precisa acessar sistemas, regras e históricos. Se os dados estão espalhados e sem padrão, o primeiro passo não é o agente – é arrumar a casa.

Começar pequeno, mas com escopo real Não é fazer POC de laboratório que ninguém usa. É escolher um processo real (por exemplo: atendimento de pós-venda em um canal) e colocar um agente para atuar com indicadores claros.

Definir limites e governança Para onde o agente pode ir sozinho? Quando precisa chamar um humano? Como registramos o que ele faz? Governança é o que separa inovação responsável de caos.

Preparar as pessoas para trabalhar com agentes Agente de IA não substitui time – ele muda o trabalho do time. Em vez de apagar incêndio o dia inteiro, a equipe passa a cuidar de casos complexos, melhoria de processo e experiência.

O que vem nos próximos artigos da série “Agente de IA em Ação”

Esse primeiro texto é o “mapa da estrada”.

Nos próximos artigos, eu vou entrar em exemplos concretos de como isso já está acontecendo no Brasil. Varejistas que usam agentes de IA para resolver até 80% dos atendimentos sem humano, empresas industriais com mais de dez agentes diferentes rodando ao mesmo tempo e operações de saúde que reduziram em até 70% o tempo gasto em tarefas burocráticas graças a agentes de IA.

Agente de IA em Ação no Varejo Como agentes de IA estão transformando atendimento, e-commerce e omnichannel.

Agente de IA em Ação na Indústria Do chão de fábrica à logística, com agentes orquestrando eficiência.

Agente de IA em Ação na Saúde Da triagem ao pós-consulta, com agentes apoiando profissionais e pacientes.

A ideia é mostrar casos reais, tanto globais quanto brasileiros, e deixar claro onde o agente de IA entra na prática – e não só no discurso.

Se você lidera transformação digital, está em tecnologia, inovação, varejo, indústria ou saúde, eu posso afirmar com tranquilidade: em 2026, você vai ter que decidir como trabalhar com agentes de IA.

A boa notícia é que quem começa agora ganha tempo para aprender, errar pequeno, ajustar rota e colher resultado antes dos outros.