Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) integrou-se ao dia a dia de milhões de trabalhadores, especialmente como recurso auxiliar. Solicitamos à IA que produzisse um texto, resumisse um documento, fizesse análises de dados, criasse uma imagem, explicasse um tema ou ajudasse com programação. Atualmente, uma nova transformação está se consolidando: a IA está saindo do papel de simples respondente para se tornar executora de tarefas. É nesse sentido que surgem os agentes de IA.

Em vez de ter uma única pessoa responsável por cada etapa de uma tarefa, esses sistemas podem receber um objetivo, elaborar um plano do que é necessário, usar ferramentas, consultar dados e executar uma sequência de ações. Essa transformação pode ser vista apenas como um avanço da IA generativa. Na prática, ela inicia uma nova fase de automação do trabalho ao escolher ações com base em metas ou em critérios de desempenho.

 

Afinal, o que é um agente de IA?

O conceito de agente não surgiu com ferramentas como o ChatGPT. Na Inteligência Artificial, agentes são estudados há décadas como sistemas capazes de perceber um ambiente, processar informações, tomar decisões e executar ações para atingir objetivos específicos. Com os modelos de linguagem atuais, essa ideia ganhou novas possibilidades.

Um agente pode combinar capacidades como raciocínio, planejamento, memória e uso de ferramentas. E existe uma diferença importante em relação a um chatbot convencional: depois de agir, ele pode observar o resultado, incorporar novas informações e decidir o que fazer em seguida. Em termos simples, um chatbot responde a uma solicitação. Um agente recebe um objetivo e tenta executar as etapas necessárias para alcançá-lo.

Imagine, por exemplo, uma atividade comercial. Com uma IA assistiva, um profissional pode pedir ajuda para pesquisar uma empresa, analisar informações, elaborar uma abordagem e preparar um e-mail. Cada etapa depende de novas instruções.

Um agente, conectado às ferramentas adequadas, poderia receber um objetivo como: “identifique potenciais clientes deste segmento e prepare uma lista priorizada para análise”. A partir daí, poderia pesquisar informações, aplicar critérios, organizar os resultados e preparar a análise. É a passagem de pedir ajuda à IA para, em determinados contextos, delegar tarefas a ela.

 

Quando a automação deixa de ser apenas uma tarefa isolada.

Automação não é novidade. Empresas utilizam softwares há décadas para realizar cálculos, atualizar estoques, encaminhar solicitações e enviar mensagens. A diferença é que grande parte dessas automações depende de regras previamente definidas: se acontecer A, faça B. Os agentes ampliam essa lógica porque podem atuar em atividades menos estruturadas, nas quais é necessário interpretar informações, escolher entre alternativas e decidir qual etapa executar em seguida.

Por isso, o impacto potencial não está apenas em automatizar tarefas isoladas, mas também em automatizar partes de um fluxo de trabalho. Pense em uma equipe administrativa que recebe documentos, identifica solicitações, registra informações em sistemas, encaminha demandas e acompanha pendências. Ou em uma equipe de atendimento que precisa compreender a dúvida de um cliente, consultar procedimentos internos, localizar dados e preparar uma resposta. Em vez de automatizar apenas uma dessas ações, os agentes podem começar a coordenar várias delas.

 

E o que acontece com a produtividade?

Os primeiros estudos sobre IA generativa já mostram ganhos relevantes. Em um experimento com tarefas de escrita profissional, participantes que utilizaram IA concluíram as atividades cerca de 40% mais rápido, com aumento de 18% na qualidade dos resultados. Em outro estudo, no atendimento ao cliente, o uso de assistência por IA esteve associado a um aumento de aproximadamente 15% na produtividade.

Um aspecto particularmente interessante é que os ganhos não aparecem de forma igual para todos. Em alguns estudos, profissionais menos experientes foram os que mais se beneficiaram, o que indica que a IA pode ajudar a disseminar práticas adotadas pelos profissionais de melhor desempenho.

Com os agentes, porém, a discussão sobre produtividade ganha outra dimensão. A pergunta deixa de ser apenas “quanto tempo a IA economiza nesta tarefa?” e passa a incluir: “quantas etapas desse processo podem ocorrer sem exigir atenção humana constante?”. Isso muda a própria relação entre pessoas e automação.

 

O profissional passa de executor a supervisor?

Em algumas atividades, sim — pelo menos parcialmente. 

Se agentes puderem executar etapas de pesquisa, organização, análise e preparação, parte do trabalho humano pode migrar para atividades como definir objetivos, estabelecer critérios, validar resultados, lidar com exceções e tomar decisões. Isso não significa simplesmente substituir pessoas por máquinas.

Um estudo recente que analisou mais de 800 tarefas em mais de 100 ocupações revela um cenário mais complexo. Algumas atividades apresentam maior potencial de automação; em outras, os próprios trabalhadores preferem manter a participação humana; e há situações em que a IA funciona principalmente como um instrumento para ampliar as capacidades profissionais.

A Organização Internacional do Trabalho também aponta nessa direção: embora uma parcela significativa das ocupações esteja exposta à IA generativa, a tendência predominante é de transformação do trabalho, e não necessariamente de eliminação completa das profissões. Por isso, talvez seja mais útil analisar tarefas do que perguntar quais empregos desaparecerão.

Uma profissão reúne atividades muito diferentes. Algumas podem ser automatizadas; outras podem ser ampliadas pela IA; e outras continuarão dependendo fortemente de julgamento, comunicação, criatividade, negociação e responsabilidade humana.

 

Quanto mais autonomia, maior a necessidade de controle

Existe ainda uma diferença importante entre uma IA que recomenda uma ação e outra que pode executá-la. Uma ferramenta que sugere um e-mail apresenta um determinado nível de risco. Um agente autorizado a enviar esse e-mail diretamente ao cliente apresenta outro. O mesmo vale para sistemas capazes de alterar registros, acessar bancos de dados, executar código ou transferir informações entre diferentes ferramentas.

Por isso, os agentes exigem atenção a temas como permissões, segurança, proteção de dados, registro das ações, validação dos resultados e responsabilidade. Em muitos casos, o modelo mais adequado provavelmente não será a autonomia completa.

O agente poderá executar determinadas etapas sozinho e solicitar aprovação humana antes de realizar uma ação crítica. Quanto maior a autonomia operacional da IA, mais importantes se tornam a supervisão e a governança.

 

Saber usar IA também está mudando

A popularização da IA generativa chamou muita atenção para uma nova habilidade: saber escrever bons prompts. Ela continua sendo útil, mas os agentes apontam para um conjunto mais amplo de competências.

Profissionais precisarão saber identificar quais atividades podem ser delegadas, definir objetivos e limites, avaliar resultados, compreender os dados utilizados e reconhecer situações em que a decisão deve permanecer com uma pessoa. Para gestores, surge outro desafio: não automatizar simplesmente porque é possível.

Antes de implementar um agente, é preciso entender o processo: onde está o problema, quais decisões estão envolvidas, quais dados são necessários, quais erros são aceitáveis e em quais momentos a participação humana é indispensável. Automatizar um processo mal desenhado pode apenas fazê-lo funcionar pior, mais rapidamente.

 

O futuro do trabalho pode ser mais “orquestrado”

Talvez essa seja uma das melhores maneiras de entender o que está acontecendo. A primeira onda recente da IA generativa colocou copilotos ao lado dos profissionais: sistemas que escrevem, resumem, analisam e sugerem. Os agentes acrescentam outra possibilidade: sistemas que também planejam e agem.

No futuro próximo, uma pessoa pode trabalhar coordenando diferentes agentes: um pesquisa informações, outro acompanha indicadores, outro organiza documentos e outro identifica situações que exigem atenção humana. O profissional deixa de ser responsável por executar manualmente todas as etapas e passa, em determinados contextos, a orquestrar o trabalho entre pessoas, softwares e agentes de IA.

Isso não significa que chegamos a um cenário de autonomia total. Os agentes atuais ainda apresentam limitações importantes quanto à confiabilidade, segurança e capacidade de lidar com situações inesperadas. 

Mas a direção da mudança já está mais clara. Quando a IA começa a executar tarefas, a discussão deixa de ser apenas sobre a geração de conteúdo ou sobre o ganho de velocidade. Ela passa a envolver delegação, autonomia, supervisão e reorganização do trabalho.

Por isso, talvez a pergunta mais importante não seja: “a IA vai substituir o meu trabalho?”, mas: “quais partes do meu trabalho podem ser automatizadas, quais podem ser ampliadas pela IA e quais decisões precisam continuar nas mãos das pessoas?”

Entender essa diferença pode ser um dos passos mais importantes para trabalhar com Inteligência Artificial nos próximos anos.

Por Adriana Silva e Marcelo Viana | Educacional Facti

Referências

BRYNJOLFSSON, E.; LI, D.; RAYMOND, L. Generative AI at Work. 2023.

NOY, S.; ZHANG, W. Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence. Science, 2023.

OIT. Generative AI and Jobs: A 2025 Update. 2025.

SHAO, Y. et al. Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce. 2025.

XI, Z. et al. The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey. 2023.