Segundo o Gartner, 70% dos sistemas multiagentes utilizarão agentes altamente especializados até 2027. Essa especialização tende a aumentar a precisão, mas também amplia a complexidade de coordenar diferentes agentes dentro de um mesmo fluxo.

A projeção ajuda a dimensionar uma mudança na forma como as empresas utilizam inteligência artificial. Em vez de apenas gerar conteúdo ou apoiar tarefas específicas, agentes começam a colaborar entre si, acessar diferentes sistemas e assumir etapas de processos corporativos.

Com isso, a discussão deixa de estar concentrada apenas no que pode ser automatizado e passa a incluir como distribuir decisões entre pessoas e sistemas, mantendo governança, segurança e controle sobre a execução.

O que são agentes inteligentes?

Agentes inteligentes são sistemas de inteligência artificial capazes de executar processos completos de forma autônoma, utilizando contexto, regras de negócio e integração entre diferentes aplicações. Sua adoção muda a forma como as empresas operam porque permite distribuir decisões entre pessoas e sistemas, reduzindo atividades repetitivas e ampliando a capacidade operacional sem perder controle sobre a execução.

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IA generativa, assistentes e agentes inteligentes: qual é a diferença?

Embora esses conceitos apareçam juntos com frequência, eles representam níveis diferentes de autonomia dentro das empresas.

A IA generativa tem como principal função produzir conteúdo a partir de um comando. Ela escreve textos, resume documentos, gera imagens ou cria código. Sua atuação normalmente se encerra com a entrega de uma resposta ao usuário.

Os assistentes de IA ampliam essa capacidade ao apoiar pessoas durante uma atividade. Eles pesquisam informações, organizam tarefas, sugerem respostas e ajudam na execução do trabalho. A decisão e a condução do processo continuam sob responsabilidade humana.

Os agentes inteligentes têm maior autonomia e conseguem executar processos completos. Um agente pode consultar informações em diferentes sistemas, interpretar regras de negócio, tomar decisões dentro dos limites definidos pela empresa, acionar outros agentes e concluir um fluxo operacional sem depender de intervenção humana em cada etapa.

A inteligência artificial agora é capaz de coordenar processos

Os agentes inteligentes hoje conseguem executar sequências completas de trabalho.

Um processo comercial, por exemplo, raramente depende de um único sistema. As informações circulam entre CRM, plataformas financeiras, ERPs, ferramentas de comunicação e aplicações específicas de cada negócio. Quanto maior for a integração, maior o valor que um agente consegue entregar.

Essa tendência tem se acelerado com a evolução das principais plataformas do mercado. A Salesforce ampliou recentemente o Agentforce, permitindo que agentes executem fluxos completos utilizando dados corporativos e integrações com diferentes aplicações. A Microsoft também incorporou agentes ao Microsoft 365 Copilot, enquanto a OpenAI vem expandindo os recursos voltados à execução de tarefas em ambientes corporativos.

O diferencial passa a ser a arquitetura operacional

Criar um agente pode ser relativamente simples. Colocá-lo em funcionamento em uma operação crítica ainda é um desafio.

Quanto mais autonomia um agente recebe, maior é sua dependência da qualidade dos dados, das integrações disponíveis e das regras que orientam sua atuação.

O desempenho de um agente está diretamente ligado à infraestrutura que sustenta suas decisões, e não apenas ao modelo de linguagem utilizado.

Esse tema apareceu diversas vezes ao longo de 2026 em pesquisas de mercado e também nos conteúdos produzidos pela MATH. No artigo Toda IA parece inteligente até encontrar uma operação crítica, Marcel Ghiraldini, CSO da MATH, mostra que o desafio aumenta quando os agentes deixam os ambientes de demonstração e passam a atuar em processos reais, nos quais erros têm efeito prático e afetam clientes, receita e conformidade.

O mesmo raciocínio aparece no artigo Integração, custo e dados: como escalar IA com a MATH AI Platform, que analisa como a fragmentação entre sistemas, os custos e a privacidade dos dados ainda limitam a adoção corporativa. O conteúdo mostra que conectar modelos, dados, APIs e processos em uma camada governada é parte central dessa estrutura.

O valor dos agentes aparece na operação

A diferença entre um piloto e uma operação em escala fica evidente quando observamos projetos corporativos.

Um dos exemplos é o portal B2B desenvolvido pela MATH, que suporta mais de R$ 1,5 bilhão em transações digitais. O ganho não veio apenas da automação de etapas isoladas. O resultado surgiu da integração entre dados comerciais, processos operacionais e diferentes aplicações que sustentam toda a jornada do cliente.

O mesmo princípio aparece em projetos de integração entre Salesforce e SAP, nos quais agentes conseguem consultar informações comerciais, disponibilidade de produtos, condições financeiras e histórico de relacionamento antes de executar uma ação. A inteligência artificial deixa de atuar como uma ferramenta separada da operação e passa a fazer parte dela.

Outro exemplo é o desenvolvimento de experiências utilizando WhatsApp B2B com Agentforce. Em vez de responder a perguntas previamente cadastradas, agentes consultam sistemas corporativos, interpretam contexto e executam diferentes ações durante uma mesma conversa, reduzindo tempo de resposta e eliminando etapas manuais.

A governança é parte da operação

Quanto maior a autonomia dos agentes, maior é a necessidade de definir limites claros para sua atuação.

Esse tema ganhou ainda mais relevância com o avanço de iniciativas regulatórias, como o AI Act europeu, que reforça requisitos de transparência, rastreabilidade e gestão de riscos para sistemas de inteligência artificial utilizados em ambientes corporativos.

A governança também influencia diretamente a eficiência operacional, para além dos requisitos regulatórios.

Sem mecanismos para registrar decisões, monitorar exceções e controlar permissões, agentes podem executar tarefas corretamente na maior parte do tempo e criar riscos relevantes quando encontram situações inesperadas. Em operações financeiras, industriais ou de saúde, pequenas inconsistências podem gerar impactos muito superiores aos ganhos proporcionados pela automação.

Na News MATH #096, O fim da segurança declarativa em sistemas de inteligência, mostramos que, quando agentes passam a interagir com sistemas reais, segurança deixa de ser uma configuração estática e passa a depender de ambientes controlados, monitoramento contínuo e capacidade de auditoria. Essa mudança acompanha o amadurecimento da IA nas empresas e reforça que autonomia e governança precisam evoluir juntas.

Pessoas continuam responsáveis pelas decisões mais complexas

A participação humana continua necessária mesmo com a ampliação da capacidade operacional proporcionada pelos agentes inteligentes. Na prática, essa tecnologia altera a distribuição das responsabilidades.

Enquanto atividades repetitivas e baseadas em regras passam a ser executadas automaticamente, profissionais assumem funções relacionadas à supervisão, à definição de políticas, ao tratamento de exceções e à melhoria contínua dos processos.

Esse movimento aparece em diferentes episódios do DoTheMATH.

No episódio com Marco D'Urbano, CIO da Pirelli América Latina, fica evidente que projetos de transformação tecnológica geram resultados quando evoluem junto com processos, pessoas e modelos de gestão. A tecnologia acelera a execução, e a liderança continua responsável pela condução da mudança organizacional.

Erros que limitam projetos de agentes inteligentes

Grande parte das iniciativas consegue criar agentes, mas encontra dificuldades relacionadas à estrutura que os sustenta.

Entre os problemas mais recorrentes estão:

• utilizar agentes sobre dados incompletos ou desatualizados;
• manter CRM, ERP e demais aplicações desconectados;
• permitir que agentes executem ações sem critérios claros de supervisão;
• automatizar processos pouco estruturados antes de revisar o fluxo operacional;
• medir apenas produtividade, sem acompanhar impacto sobre eficiência, risco e qualidade das decisões.

Projetos bem-sucedidos normalmente seguem o caminho inverso. Primeiro estruturam dados, integrações e governança. Depois distribuem decisões entre agentes e equipes.

Essa abordagem reduz retrabalho, facilita auditorias e permite escalar a operação com mais segurança.

A nova vantagem competitiva está na coordenação entre agentes, dados e pessoas

Organizações que conseguem integrar dados, conectar aplicações e estruturar processos consistentes criam um ambiente em que diferentes agentes trabalham de forma coordenada, compartilhando contexto e executando atividades complementares.

Essa coordenação reduz retrabalho, acelera decisões e amplia a capacidade operacional sem aumentar proporcionalmente o esforço das equipes. Essa visão orienta a MATH AI Platform.

A MATH AI Platform funciona como uma camada de orquestração capaz de integrar dados, sistemas, agentes e regras de negócio. Com essa base, as empresas conseguem incorporar inteligência artificial aos processos corporativos com mais controle, rastreabilidade e visibilidade sobre a execução.

Na prática, integrar dados, aplicações, pessoas e critérios de supervisão prepara a empresa para distribuir decisões entre agentes e equipes sem comprometer a gestão do processo. Por isso, o ponto de partida deve ser o desenho dessa estrutura e a definição de como sistemas, informações e regras se relacionam.

Para construir esse modelo, o ponto de partida é desenhar a estrutura da operação e definir como sistemas, informações e regras se relacionam.

Saiba como a MATH AI Platform ajuda empresas a estruturar esse modelo operacional e converse com nossos especialistas para avaliar a maturidade da sua organização na adoção de agentes inteligentes.