Por Alessandra Montini* – Há alguns anos, quando eu dava aula sobre inteligência artificial, a pergunta mais comum em sala era “isso vai substituir meu trabalho?”. Hoje a pergunta mudou e, na minha opinião, ficou mais interessante: “como eu supervisiono algo que já não precisa de mim o tempo todo?”. É essa mudança de pergunta que resume, para mim, o que está acontecendo com os agentes autônomos em 2026.

Passei os últimos meses lendo relatórios de mercado, conversando com colegas de pesquisa e, principalmente, testando essas ferramentas com meus próprios olhos — e o que vejo não é hype vazio. É uma virada estrutural, com números que sustentam o discurso.

O que realmente mudou (e por que não é só marketing)

Costumo dizer para meus alunos: desconfiem de qualquer “revolução” que não vem acompanhada de números. Então vamos aos números, porque eles contam uma história consistente.

No Brasil, 75% dos líderes empresariais já esperam ter agentes de IA operando com autonomia em processos críticos até o fim deste ano. Isso não é projeção distante — é agora.

Globalmente, a IDC estima que metade das empresas do mundo vai implementar agentes de IA até 2027. Quando um prazo assim aparece em pesquisa de mercado, geralmente significa que a tecnologia já saiu do estágio de experimentação.

O crescimento anual composto do setor de IA agêntica está em 33,6% — uma taxa que, historicamente, só vemos em tecnologias que atravessaram o “vale da desilusão” e entraram na fase de adoção real.

E o dado que mais me chama atenção como pesquisadora: a previsão é que a IA agêntica represente quase metade de todo o investimento em IA até 2029. Isso é uma inversão de prioridade e tanto estamos saindo de “modelos que respondem” para “sistemas que executam”.

O que um agente autônomo faz de diferente

Um chatbot é como um estagiário que só faz o que você pede, palavra por palavra. Um agente autônomo é mais parecido com um analista júnior de confiança — você dá o objetivo, ele planeja as etapas, consulta os sistemas que precisa, toma pequenas decisões no caminho e só volta até você quando algo realmente exige seu julgamento.

Isso está acontecendo, na prática, em áreas bem concretas:

• Atendimento ao cliente, resolvendo o problema de ponta a ponta em vez de só direcionar para um humano;
• Finanças e vendas, tomando iniciativas para otimizar recursos, não apenas gerando relatórios;
• Logística, respondendo a eventos em tempo real na cadeia de suprimentos;
• E o que considero o desenvolvimento mais elegante tecnicamente: sistemas multiagentes, onde vários agentes especializados — um pesquisa, outro executa, outro verifica — trabalham coordenados, como uma pequena equipe digital.

A parte que eu, como professora, insisto em destacar

Toda vez que dou uma palestra sobre esse tema, alguém no público pergunta sobre empregos. E eu sempre respondo com o mesmo cuidado: os dados não apontam para substituição em massa, apontam para reestruturação.

Estudos indicam que mais de 40% das habilidades exigidas hoje devem mudar até o fim da década — o que é diferente de dizer que 40% dos empregos vão sumir. Ao mesmo tempo, projeções de mercado sugerem que plataformas de “IA nativa” podem permitir que até 80% das organizações operem com equipes de engenharia bem menores e mais ágeis. Isso é real, e eu não vou suavizar esse ponto para soar mais confortável — mas também não é o apocalipse do emprego que às vezes vejo sendo vendido por aí.

Como alguém que estuda essa área há tempo suficiente para ter visto pelo menos duas ondas de hype indo e voltando, faço questão de terminar com um pé no freio: o próprio mercado está começando a exigir provas de retorno financeiro real, não só engajamento e promessas. Isso é saudável. Significa que estamos saindo da fase “vamos automatizar tudo porque é 2026” e entrando na fase “vamos automatizar o que realmente compensa, com governança e dados confiáveis por trás”.

Se eu pudesse deixar uma frase para quem está lendo isso e decidindo se vale a pena investir tempo entendendo agentes autônomos agora: sim, vale — mas entendam o processo antes de confiar cegamente no resultado. É a mesma lição que eu dou desde a primeira aula sobre IA: a ferramenta é tão boa quanto a supervisão que colocamos sobre ela.

* Alessandra Montini é diretora do LabData, da FIA e escreve mensalmente a coluna Montini Insights no Tele.Síntese

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