Os agentes de IA estão se consolidando como a grande tendência de 2025. Enquanto muitas empresas estão lançando suas versões desses agentes, demos um passo atrás para explorar como essas ferramentas funcionam — e como podem agregar valor real por meio de estudos de caso úteis.
Agente de IA: Definição
Um agente de IA é um programa capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma. Ele utiliza inteligência artificial para analisar dados, aprender com a experiência e interagir com humanos ou sistemas. No ambiente corporativo, os agentes de IA apoiam a automação de processos, aprimoram o atendimento ao cliente e fortalecem a tomada de decisões.
Segundo a Grand View Research, o mercado global de agentes de IA deve atingir US$ 70,5 bilhões até 2030, com uma taxa de crescimento anual composta de 45%. Esse crescimento reforça o imenso potencial desses agentes.
Agentes de IA vs. Assistentes de IA
Agentes de IA são diferentes de assistentes de IA. Enquanto assistentes são reativos e executam tarefas sob comando, os agentes de IA agem por conta própria e funcionam como colegas virtuais treinados para pensar e operar de forma autônoma.
Breve história e evolução dos agentes de IA
O conceito de agentes de IA não é novo. Nos anos 1950, Arthur Samuel desenvolveu um dos primeiros programas autodidatas — uma IA que jogava damas. Já nas décadas de 1960 e 1970, ferramentas como Eliza e DENDRAL introduziram sistemas conversacionais e especialistas.
O ritmo desacelerou durante o chamado “inverno da IA”, devido às limitações de processamento da época. Mas, nos anos 1980 e 1990, o aprendizado de máquina e a melhora no poder computacional reacenderam a inovação. Em 1996, o Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, marcando um ponto de virada.
Mais recentemente, os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) permitiram que máquinas compreendessem e respondessem à linguagem humana natural. O GPT-2, lançado em 2022, tinha um QI estimado de 120. O GPT-4, lançado em 2025, obteve 152 em um teste de QI verbal-linguístico—figurando entre os 0,1% mais altos do mundo.
Apesar disso, os limites cognitivos da IA ainda são claros. Agentes são ótimos em análise de dados, mas têm dificuldades com cálculo avançado e compreensão contextual profunda. Ainda assim, suas aplicações práticas estão se expandindo rapidamente.
Como os agentes de IA funcionam
Sem entrar em jargões técnicos, aqui está uma explicação simplificada de como os agentes de IA operam:
Percepção
Os agentes coletam e interpretam dados em tempo real — como o comportamento dos usuários em seu site.
Imagine um agente de IA conectado ao seu site de marketing. Ele observa constantemente como os visitantes navegam, quais páginas acessam e por quanto tempo permanecem nelas.
No setor de vendas, um agente pode monitorar e-mails recebidos, identificando palavras-chave e o grau de urgência.
Raciocínio
Com base nesses dados, o agente analisa o que está acontecendo e o que deve ser feito em seguida.
Se muitos visitantes abandonam uma página específica de produto, ele pode "pensar": “Essa página pode ter informações confusas ou um link quebrado”.
Se um e-mail contém palavras como “urgente” e “orçamento”, ele pode priorizá-lo para um follow-up imediato.
Ação
Com base nesse entendimento, o agente de IA pode realizar tarefas ou sugerir ações. Por exemplo, ele pode iniciar automaticamente um teste A/B na página com desempenho ruim, alterando o título ou o botão. Ou pode enviar um e-mail personalizado com informações relevantes sobre o produto a um lead prioritário.
Esse ciclo se repete continuamente, com os agentes se autoaperfeiçoando por meio de aprendizado constante. Muitos já usam técnicas como Search-Augmented Generation (RAG) para buscar informações atualizadas na web, melhorando sua precisão e relevância.
Se você se interessa por automação com IA, visite nosso blog para saber como conectar suas ferramentas favoritas, como HubSpot, Mailchimp e Google Sheets através da Albato.
Tipos de agentes de IA
Especialistas classificam os agentes de IA com base em seu nível de autonomia:
- L1. Assistentes básicos (ex.: ChatGPT, Gemini) – Sistemas atuais como ChatGPT (OpenAI) e Gemini (Google) respondem a comandos, mas ainda exigem supervisão humana.
- L2–L3. Agentes semiautônomos (ex.: Operator, da OpenAI) – O recém-lançado “Operator”, da OpenAI, está entre os níveis L2 e L3. Ele executa tarefas online e toma decisões por conta própria, mas ainda requer supervisão.
- L4–L5. Agentes totalmente autônomos (ainda teóricos) – À medida que a tecnologia de IA avança, poderemos observar níveis mais elevados de autonomia.
Alguns especialistas preveem que, até 2033, poderemos ter uma IA totalmente autossuficiente.
Quando os modelos de base superaram a barreira da linguagem natural, iniciaram uma transformação nos sistemas tecnológicos: na forma como os projetamos, usamos e operamos. ― Accenture CTO Karthik Narain
Um estudo recente da Accenture aponta que, até 2030, os principais usuários dos sistemas digitais internos das empresas serão os agentes — e não as pessoas.
Estudos de caso com agentes de IA
Aqui estão alguns estudos de caso de IA agêntica em diferentes países e setores.
Conteúdo: Chatsonic
A Writesonic oferece um agente de AI chamado Chatsonic, que vai além dos chatbots tradicionais, integrando dados em tempo real e auxiliando em várias tarefas de marketing. Ao contrário de bots com respostas pré-programadas, o Chatsonic acessa informações atualizadas constantemente.
Para equipes de marketing, ele pode ajudar a gerar ideias de conteúdo, redigir textos publicitários e até fazer pesquisas básicas de SEO com base em dados ao vivo.
Educação: Squirrel AI Learning
A chinesa Squirrel AI Learning opera uma plataforma de tutoria baseada em IA que atua como um professor virtual para estudantes, com mínima orientação humana. Presente em mais de 2.000 centros de ensino em 200 cidades, o sistema da Squirrel AI oferece aulas individualizadas em disciplinas como matemática, inglês e física.
O agente de IA avalia o conhecimento e as lacunas de habilidade de cada aluno por meio de quizzes e interações. Ele também ajusta dinamicamente o currículo e os exercícios conforme o nível do estudante.
Esse agente basicamente toma muitas das decisões que um tutor humano tomaria – identificando erros, oferecendo dicas e selecionando novos problemas – mas faz isso de forma automática e personalizada para cada aluno. Professores humanos supervisionam várias sessões remotamente e intervêm apenas quando necessário.
Marketing e vendas: Agentforce
A Salesforce oferece o Agentforce como uma plataforma para criação e implantação de agentes autônomos de IA. Esses agentes foram projetados para serem mais independentes do que os copilotos de IA tradicionais, sendo capazes de tomar decisões e executar ações com base no entendimento de tarefas e dados disponíveis.
Para equipes de vendas, o Agentforce pode permitir que agentes de IA qualifiquem leads de forma autônoma, respondam a dúvidas detalhadas sobre produtos e até agendem reuniões, liberando os representantes para focar em atividades mais estratégicas.
No marketing, esses agentes podem gerenciar respostas de campanhas, personalizar interações com clientes em vários canais e até ajustar os parâmetros das campanhas em tempo real com base no desempenho.
Música: Endel para geração musical
Na indústria da música, uma IA chamada Endel foi contratada pela Warner Music e pela Universal Music Group para criar álbuns de música ambiente. A Amazon também fez parceria com a Endel para oferecer músicas personalizadas para usuários da Alexa. Essencialmente, a Endel é um algoritmo (apresentado como um app de música para estados de espírito) que gera paisagens sonoras personalizadas para relaxamento, foco e sono.
Usando dados como hora do dia, clima, batimentos cardíacos e preferências do usuário, a IA decide em tempo real quais tons e ritmos tocar, sem repetir sessões idênticas.
O agente musical autônomo da Endel mostra como empresas de entretenimento podem usar IA para criar novos conteúdos continuamente, com pouca intervenção humana.
Atendimento ao Cliente: Agente de IA da Intercom
A Intercom oferece um agente de IA chamado Fin, projetado para automatizar interações de suporte ao cliente com capacidades semelhantes às humanas. Diferente dos chatbots tradicionais, o Fin consegue conduzir conversas completas do início ao fim, fornecendo respostas instantâneas e precisas ao usar a base de conhecimento existente da empresa. Isso reduz a carga de trabalho dos agentes humanos, permitindo que eles se concentrem em problemas mais complexos ou inéditos.
O Fin se integra perfeitamente à plataforma de atendimento da Intercom, atuando em canais como chat ao vivo, e-mail e redes sociais. Ele aprende continuamente com as interações e o conteúdo disponível, aumentando sua precisão e eficiência com o tempo.
Varejo: Centros de distribuição automatizados da Ocado
A Ocado, um supermercado online do Reino Unido, opera centros de distribuição gigantes organizados por enxames de robôs. Em vez de prateleiras fixas, os produtos são armazenados em caixas empilhadas dentro de uma grande grade (“colmeia”) do tamanho de vários campos de futebol.
Milhares de robôs percorrem o topo da grade como peças de xadrez, movendo-se por trilhos para levantar e transportar as caixas conforme necessário. A IA do sistema coordena os robôs em tempo real para atender aos pedidos – os robôs colaboram como um enxame, permitindo que a Ocado separe um pedido com 50 itens em poucos minutos.
A participação humana é mínima: os trabalhadores só intervêm nas estações de separação ou para manutenção, enquanto a IA otimiza as rotas dos robôs e a organização das caixas em tempo real. Esse alto nível de autonomia permite à Ocado escalar os pedidos rapidamente e operar com baixíssimos índices de erro.
Saúde: Mercy Hospital Jefferson
O Mercy Hospital Jefferson, no Missouri (EUA), utiliza robôs autônomos de cerca de 90 cm de altura para lidar com tarefas rotineiras no hospital. Esses robôs móveis entregam refeições às unidades de pacientes, transportam medicamentos da farmácia, carregam roupas sujas e até levam o lixo para os contêineres.
Eles se movimentam pelos corredores e elevadores de forma autônoma, usando rotas pré-mapeadas e sensores, com a operação monitorada remotamente pela empresa. Ao assumirem essas tarefas repetitivas, os robôs liberam enfermeiros e auxiliares para se dedicarem mais ao cuidado dos pacientes.
Concluindo
Esses casos de uso com agentes de IA ilustram como as empresas estão utilizando a inteligência artificial para automatizar tarefas e aumentar a eficiência. Embora a IA não substitua a percepção humana, ela é extremamente valiosa para funções repetitivas e demoradas.
Na Albato, somos apaixonados por combinar automação inteligente com criatividade humana. Nossa plataforma conecta mais de 800 apps a ferramentas de IA, ajudando você a trabalhar de forma mais inteligente e fazer mais com menos esforço.
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