Também é importante dizer que, na minha visão, este movimento não tem objetivo de substituição de profissionais qualificados por algoritmos, mas sim a integração de agentes autônomos em fluxos de trabalho específicos que tragam ROI. Muito se foca em automatizar tarefas repetitivas e complexas, como a reconciliação financeira em tempo real ou a triagem avançada de suporte técnico para direcionar somente o que é realmente complexo para os atendentes humanos. Mas veja, o humano continua no processo de forma mais estratégica e menos operacional.

O panorama dos Agentes em 2026

Indo contra o senso comum, de forma prática, os agentes de IA não substituíram os engenheiros de software ou analistas de negócios. Pelo contrário, eles se tornaram ferramentas autônomas especializadas que operam dentro de domínios específicos para garantir precisão e velocidade excepcionais. É possível observar uma aplicação massiva de projetos de AI Agents em setores que exigem alta conformidade, como a processos financeiros. Nesses cenários, os agentes processam volumes massivos de dados, identificando discrepâncias que levariam dias para serem notadas por humanos. Vou me dar o direito de repetir o que já escrevi antes, essa automação é tirar trabalho que nem é trabalho. Gastar tempo de uma pessoa fazendo um “cara-crachá” é jogar dinheiro fora!

Em outras áreas, como a de TI, a triagem de suporte técnico foi acelerada por sistemas que não apenas categorizam tickets, mas resolvem problemas simples e rotineiros de forma autônoma. Essa abordagem libera os profissionais para focarem em problemas complexos, além de  poder trabalhar com o que é estratégico para a empresa. A integração desses sistemas nas operações de negócios ocorre de forma modular e focada no ROI imediato. Assim, pelo que me parece, o mercado parou de buscar uma “Super IA Generalista” para investir em múltiplos agentes coordenados que resolvem dores latentes do cotidiano corporativo. É mais apropriado ter um batalhão de especialistas do que um monolito único que se propõe a fazer tudo.

A automação da codificação

Não vou fazer juízo de valor sobre o tanto de Layoffs que estão acontecendo na área de TI nos últimos anos atribuídos, principalmente, à uso da IA para substituir devs e afins. Contudo, é nítido que uma das atividades que mais impactam o mercado de TI hoje é a automação de codificação através de agentes especializados. Recentemente li que o Spotify e a Anthropic não tem mais “gente codificando”, tudo é feito com IA. Também vejo diversas notícias, além das conversas que tenho com outros executivos, que as áreas de negócios estão investindo em fazer os sistemas sem depender da TI. Tenho um monte de ressalvas com isso, já falei sobre elas em outras situações, mas que isso muda o jogo é real!

Bom, esses Agentes de IA para codificação transformaram profundamente a percepção sobre o trabalho dos engenheiros de software modernos. Diferente dos antigos assistentes de preenchimento automático (como os Code-Snippets ou Auto-Complete), os agentes de codificação atuais conseguem entender o contexto completo de um repo do Git. Eles realizam refatorações mais amplas, escrevem testes unitários e sugerem melhorias de performance de forma proativa e consistente. Conseguem construir documentação de ponta a ponta.

Com isso, o papel do desenvolvedor mudou de um “escritor de código” para um “revisor e arquiteto de soluções”. Esta mudança de paradigma permite que equipes menores entreguem produtos com uma complexidade que anteriormente exigiria times muito maiores. Manter o time de dev do tamanho que tinha antes, e utilizando essas ferramentas que dão produtividade, podem aumentar a velocidade das suas entregas de forma absurda. Isso porque o uso de agentes de codificação reduz drasticamente o tempo de lançamento para o mercado (time-to-market). Como resultado, as empresas conseguem validar hipóteses de produto com uma velocidade que redefine os padrões de agilidade da indústria de software.

Governança e observabilidade com AgentOps

Para que essa autonomia seja segura, a implementação de práticas de AgentOps (eu sei, ninguém aguenta mais um Ops para nos preocuparmos!) tornou-se obrigatória nas operações para garantir essas infraestruturas modernas de tecnologia. Sem uma operação estruturada, o uso de agentes pode gerar riscos de segurança e custos inesperados para a organização. Similar ao que já estudamos há anos como DevOps, MLOps, AIOps, LavaSecaCozinhaConstroiVendeOps, o conceito de AgentOps foca em manter os ambientes de execução sob rigorosa governança corporativa. Isso inclui o monitoramento em tempo real de cada ação tomada pelo agente, garantindo que ele não exceda seus limites de autorização. Isso ajuda, inclusive, a evitar erros de vender um carro de 80 mil dólares por apenas 1 dólar!

De forma complementar, a observabilidade permite rastrear o raciocínio da IA, facilitando a depuração de falhas em sistemas autônomos. Ferramentas de AgentOps fornecem logs detalhados e métricas de desempenho que são essenciais para auditorias de conformidade e segurança. O controle de custos, na vertente do FinOps, é um pilar que não pode ser desprezado dentro das operações de agentes autônomos. Através de dashboards integrados, os gestores conseguem visualizar o consumo de tokens e o processamento computacional de cada agente individualmente.

A importância das métricas de Autonomia

O sucesso de uma estratégia de IA depende diretamente da capacidade da empresa em medir a eficácia dessas ferramentas. Sem as métricas de performance não se sabe onde há gargalo, e não é de agora que se fala: “Só conseguimos evoluir o que é medido”. Sem metrificações apropriadas, o impacto dos agentes nos negócios pode ser negativo ou mascarar ineficiências graves. A avaliação da autonomia dos agentes deve ser feita através de critérios que se alinhem entre as necessidades de negócios e as possibilidades de TI. É necessário medir, por exemplo, quantas tarefas o agente concluiu sem intervenção humana e qual foi a precisão final dessas entregas em produção. Também é interessante entender até que ponto a autonomia do agente resolveu problemas dos clientes.

Se um agente requer supervisão constante para tarefas simples, ele deixa de ser um ganho de produtividade, ancorando a produtividade ao invés de impulsioná-la. Por isso, medir a taxa de sucesso por tarefa é interessante para justificar o investimento tecnológico. Diversas empresas utilizam frameworks de pesquisa para testar os limites de seus agentes antes de escalá-los. Essa prática diminui alucinações de modelos e, de certa forma, garante que a automação contribua efetivamente para o crescimento sustentável da organização.

Para fechar

Resumindo… Vou separar em grupos a minha forma de ver/ler o cenário atual.

• Devs, o domínio e gestão dessas ferramentas não é mais opcional, mas um requisito para manter o emprego. Reparem que o mercado passou a valorizar a orquestração de sistemas acima da execução manual.
• Para a sociedade isso trás serviços digitais mais rápidos e precisos, em contra partida, exige mais uma camada de responsabilidade técnica das empresas que estão fornecendo.
• O impacto no mercado de trabalho é claro: Já há mudanças! É saudável ter profissionais que saibam desenhar fluxos onde a IA e o humano colaboram de forma conjunta e segura.

Em geral, a implementação de agentes de IA exige equilíbrio entre autonomia técnica e controle operacional. Parece clichê, mas desafio de negócio hoje não é mais “se” devemos usar IA, mas sim como medir e governar esses sistemas para evitar que a automação se transforme em um custo invisível e descontrolado. Sem estratégias de AgentOps e métricas de desempenho validadas, as empresas correm o risco de implementar soluções que aumentam a complexidade sem resolver o problema central de eficiência. É o que falo de Tech-by-Tech, e isso geralmente joga grana pelo ralo. Investir na compreensão profunda de como esses agentes operam é o único caminho para garantir que a tecnologia sirva ao propósito de crescimento e inovação sustentável da organização.

E lembre-se, nem sempre você precisa de um Agente de IA para seu projeto. Mas, para o que realmente faz sentido, vai te trazer benefícios absurdos!

 

Imagem de capa criada com Nano Banana 3, utilizando o prompt: Um retrato suave e cinematográfico de um escritório de engenharia de software moderno e sofisticado em 2026. No centro da composição, um engenheiro e uma engenheira de software conversam de forma colaborativa, gesticulando em direção a uma projeção holográfica de um agente de IA representado por uma forma fluida e luminosa. Ao fundo, em uma parede de concreto aparente, há um grande monitor de alta resolução exibindo painéis de métricas complexas, gráficos de autonomia, logs de AgentOps e indicadores de ROI em tempo real. O estilo é “Retrato Suave”, com uma iluminação difusa vinda de janelas laterais, criando um contraste elegante entre a luz natural e o brilho tecnológico azulado. A atmosfera transmite profissionalismo, harmonia e foco, mostrando que a IA é uma ferramenta de suporte integrada ao trabalho humano, e não uma substituta. Renderização fotorrealista com profundidade de campo rasa para destacar a interação humana.

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Há um movimento de parte do mercado que segue abandonando modelos de interação passiva em favor de equipes coordenadas de agentes. Processos esses que gerenciam ciclos de vida inteiros de aplicações, desde a concepção até a manutenção.

O principal motivo para essa mudança refletir nos projetos reside na capacidade desses sistemas de reduzir o tempo de entrega de meses para dias. Essa mudança trás vários benefícios, mas o que gosto de destacar é que especialistas foquem na estratégia e na arquitetura. A parte operacional, e muitas veze repetitiva, é realizada por ferramentas especializadas nestas tarefas.

Da lógica determinística à fluidez da GenAI

O desenvolvimento de software tradicional sempre se baseou em uma lógica determinística, onde entradas específicas geram saídas previsíveis através de regras rígidas. De maneira análoga, os projetos de dados evoluíram para organizar grandes volumes de informação, buscando padrões claros para suportar decisões de negócio. Contudo, a introdução de ferramentas de Inteligência Artificial mudou essa dinâmica, movendo a computação para um campo onde a flexibilidade dos dados substitui as regras engessadas nas camadas de negócios.

Fazendo uma rápida linha do tempo, há poucos anos, interagimos com chatbots passivos. Estes eram limitados a fluxos de perguntas e respostas pré-programadas que frequentemente frustravam o usuário por sua falta de contexto. Mais recentemente, surgiram os chatbots conversacionais, que trouxeram maior fluidez na linguagem natural e uma interação mais humana.

Enquanto isso, projetos de Machine Learning consolidaram o paradigma probabilístico, focando em prever resultados com base em estatísticas e dados históricos. Atualmente, a IA Generativa representa o ápice desse interesse, sendo a tecnologia mais procurada por sua capacidade de criar conteúdo inédito e complexo.

Aplicações reais e a hierarquia da IA

A IA Generativa expandiu as fronteiras do possível, permitindo aplicações que vão desde a automação de revisões jurídicas até a criação de plataformas de B2B2C complexas. Para navegar nesse novo ecossistema, é fundamental distinguir as diferentes categorias de ferramentas disponíveis no mercado atual.

• Um Assistente de IA atua como um colaborador que sugere melhorias ou completa tarefas simples sob demanda direta;
• Já um Agente de IA possui maior autonomia, sendo capaz de planejar e executar fluxos de trabalho completos para atingir um objetivo;
• A evolução natural desse conceito nos leva à IA Multiagente, onde diferentes especialistas digitais trabalham em paralelo, coordenados por um orquestrador central;
• Por fim, a IA Agêntica descreve sistemas de longo prazo que operam por dias ou semanas, mantendo a coerência e adaptando-se a falhas sem intervenção constante.

Conhecer essa estrutura de ferramentas permite que engenheiros atuem como orquestradores, focando em “o que” construir, enquanto a IA cuida do “como” implementar. Esta mudança de papel aumenta o volume de entrega e permite que empresas corrijam pequenas falhas que antes seriam ignoradas por falta de tempo.

Já falei disso outras vezes, mas nunca é demais relembrar. A IA é uma ferramenta, trate ela como tal. Dependendo do tipo de projeto que está desenvolvendo, é fundamental ter um Human-in-the-Loop para “aprovar” ou “rejeitar” uma determinada ação que a ferramenta tomou. Volto a falar destas questão de risco mais pra frente neste texto.

A Importância das métricas e do ROI

Para que esses projetos agênticos tragam resultados positivos, a implementação de métricas de acompanhamento rigorosas são prioridades estratégicas. Não basta medir apenas a velocidade de execução, as organizações precisam avaliar a autonomia do agente e a precisão de suas decisões.

Um estudo da Harvard Busines Review (que está referenciado no relatório da Anthropic) mostrou que, embora a IA seja usada em 60% do trabalho, a taxa de delegação total (% de quanto os devs delegam para IA fazer) ainda é baixa, variando entre 0% e 20%. Isso reforça a necessidade de métricas que quantifiquem a eficácia da colaboração humano-IA e o tempo economizado por interação.

A atenção deve estar voltada para a criação de sistemas de controle de qualidade que identifiquem vulnerabilidades antes que elas cheguem à produção. Empresas que ignoram essa etapa correm o risco de criar gargalos técnicos ou introduzir falhas de segurança críticas em seus sistemas.

Monitorar o volume de tarefas “totalmente delegadas” versus tarefas “colaborativas” ajuda a ajustar as expectativas de produtividade do time. Inclusive, recomendo a leitura deste outro material da Anthropic, Measuring AI agent autonomy in practice.

Preocupações críticas de segurança e supervisão humana

Voltando ao ponto dos riscos, a implementação de agentes exige uma postura de segurança em primeiro lugar, dado que a tecnologia possui natureza de uso duplo. O mesmo agente que automatiza defesas pode, se mal configurado, ser explorado por atacantes para escalar ameaças em velocidade de máquina.

Além disso, a supervisão humana não deve ser negligenciada, mas sim escalada através de sistemas de revisão automatizados. O objetivo é fazer com que a expertise humana conte onde ela é mais valiosa: em decisões estratégicas e casos de complexos.

Outra preocupação essencial é evitar que a autonomia dos agentes crie uma “caixa preta” organizacional, onde ninguém compreende as decisões tomadas pelo sistema. Agentes sofisticados devem ser projetados para reconhecer incertezas e pedir ajuda quando o impacto nos negócios for elevado. Sem esse guardrail, o risco operacional pode anular os ganhos de produtividade obtidos com a automação.

O impacto na sociedade e no mercado

A IA vai tomar meu emprego? Bom, já falei disso algumas vezes. Te convido a ler o que penso sobre o assunto aqui neste post.

A transição para sistemas agênticos não é apenas uma mudança de ferramenta, mas uma reconfiguração da economia do desenvolvimento de software. Projetos que antes eram inviáveis devido ao alto custo de manutenção ou débito técnico acumulada, agora tornam-se factíveis através do trabalho autônomo de agentes.

Isso democratiza o acesso à tecnologia, permitindo que área de negócios que são especialistas de domínios como jurídico, marketing e vendas construam suas próprias soluções sem depender exclusivamente de equipes de engenharia, que muitas vezes, estão atolados até o pescoço em demandas represadas.

Para os desenvolvedores, o impacto é uma evolução forçada para o papel de arquiteto e orquestrador. A capacidade de aprender novos contextos em horas, em vez de semanas, permite uma alocação de talentos muito mais dinâmica e resiliente.

Na sociedade, isso se traduz em serviços digitais mais eficientes, como triagens em poucas horas e respostas jurídicas quase em tempo real. A medição de sucesso, contudo, dependerá de como as empresas gerenciam o paradoxo da colaboração: usar a IA para o trabalho tático enquanto preservam o julgamento humano para o que realmente importa.

Não precisamos de agentes para “tudo”, mas sim para as tarefas que escalam nossa capacidade de resolver problemas reais. O grande desafio de negócio não é a substituição do capital humano, mas a superação da ineficiência operacional que consome o tempo estratégico das lideranças.

Pense nisso!

Imagem de capa feita utilizando Google Nano Banana, com o prompt: Crie uma imagem com qualidade de foto 4k, de retrato suave, com iluminação de estúdio. A composição deve ter uma aura de orquestra contendo 7 robôs regida por um ser humano. O humano e os robôs estão vestidos apropriadamente, só que ao invés de tocarem instrumentos os robôs estão realizando tarefas em uma linha de produção. Todos robôs estão conectados por fios em um computador a frente do regente humano. A foco é explicar a ideia de IA Agêntica

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