Do hype ao impacto: por que 2026 é o ano dos Agentes de IA?

Artigo escrito por Rafael Piassa – Professor de IA e Projetos na FIAP . Especialista e consultor em IA com foco em inovação, ensino e tecnologia aplicada a negócios.

Você já ouviu falar em IA Generativa e provavelmente já usa ao menos uma ferramenta. Essa tecnologia nos proporcionou modelos que melhoram nossas tarefas, impulsionam a produtividade e aumentam a eficiência operacional.

Desde o ChatGPT, que é o mais conhecido do público geral, até os modelos mais recentes e específicos (confira a lista de ferramentas ao final desse texto!), eles nos dão um poder enorme.

Mas não podemos esquecer que “com grandes poderes vem grandes responsabilidades”. Temos que reconhecer quando evoluir o uso e quais são os riscos disso.

Muitas empresas já estão colhendo os benefícios, ao incentivar e promover o uso de ferramentas de IA em seus ambientes de trabalho. Mas agora chegou a nossa hora de identificar o momento certo para evoluir o modelo básico para uma IA Generativa mais madura.

A forma mais comum de utilização, via chat e prompt, é excelente para provas de conceito rápidas (POCs), tarefas simples e ganhos imediatos de produtividade. É possível experimentar isso com baixo custo, explorando novas ideias, aprendendo rapidamente com o erro, criando rotinas básicas e provando valor sem escrever uma linha de código. E o melhor, sem a necessidade de altos investimentos com desenvolvimento.

Conceitos fundamentais de IA Generativa

Historicamente, a IA como teoria existe há cerca de sete décadas. Mas, quando falamos de IA Generativa, a virada começou com as descobertas e empreitadas desse século e principalmente no início da década de 2010, com o avanço do Deep Learning, das GANs e na combinação de GPUs programáveis, funções de ativação ReLU e o processo aprimorado de backpropagation, além de outras evoluções tecnológicas do período.

Temos grandes nomes que se tornaram notáveis pelos avanços em IA e por abrir caminho para a revolução que estamos vivendo hoje. Entre eles, estão Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Yann LeCun, Geoffrey Hinton, Demis Hassabis, Fei Fei Li e Joshua Bengio, para citar alguns dos principais.

Contudo, um dos marcos mais importante veio somente em 2017, em um artigo escrito por engenheiros da Google, intitulado Attention Is All You Need, que tem como grande achado a arquitetura Transformer, a mesma que dá nome ao ChatGPT (GPT vem de Generative Pre-Trained Transformer).

Esse foi um dos principais fatores para que os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) fossem possíveis; e entre 2018 e 2020, o pré-treino massivo elevou a capacidade desses modelos a outro patamar.

De 2021 em diante, modelos de difusão dominaram a geração de imagens e vídeo, progresso paralelo que viu o mundo mudar em 30 de novembro de 2022, quando a OpenAI fez o lançamento bombástico, popularizando de vez o diálogo dos humanos com as máquinas.

Entre 2023 e 2025 o mercado buscou se adequar a uma nova realidade. As Big Techs entraram na corrida para se posicionar e ter o seu próprio modelo de linguagem, depois de imagem, de vídeo e, assim, milhares de ferramentas surgiram com base nessas arquiteturas.

E não é exagero afirmar que são milhares: você pode olhar a enorme lista no site There’s An AI for That, que faz um trabalho muito interessante catalogando serviços de IA.

Em 2025, depois da febre de ferramentas, a onda seguinte foi o avanço na área da IA agêntica, trazendo ao palco os agentes de IA. Eles são sistemas que não só respondem como o ChatGPT tradicional, mas planejam passos, tomam decisões, executam tarefas e promovem ações.

O trabalho com os agentes de IA, porém, está só no início. 2025 foi uma fase de exploração, aprendizado e prova de conceito da aplicação em áreas como atendimento, vendas e marketing.

Na prática, observamos também um misto de entusiasmo e frustração por parte do mercado, dos negócios.

Pesquisas sérias mostraram que a IA generativa, em muitos projetos, não entregou ROI convincente. Isso aconteceu e é importante reconhecer.

Temos que ter dados importantes em mente quando falamos sobre o uso de IA generativa e a evolução dos agentes. Por exemplo:

• Um levantamento da RAND indicou que mais de 80% dos projetos de IA falham, um índice superior ao de projetos tradicionais de TI.

• Dados da S&P Global Market Intelligence revelam um aumento alarmante no fracasso de projetos de IA: 42% das empresas abandonaram a maioria das suas iniciativas de inteligência artificial em 2025, um aumento significativo comparado a 2024.

• O IBM Institute for Business Value (IBV) indicou, em um estudo, que apenas 16% das iniciativas de IA atingiram escala em nível corporativo.

• Tanto Gartner como Stanford falam de “dados de má qualidade”. Uma crise de dados, com informações dispersas, desorganizadas ou insuficientes para o treinamento das IAs.

Apesar disso, é cada vez mais perceptível que a tecnologia faz sentido para gerar benefício de negócios, e ainda há muito por vir. A partir do entendimento de casos de uso, da maturação de dados e da comparação de modelos, tem sido possível experimentar e ajustar a governança, que será um processo constante, acompanhando os próximos passos.

A AWS, por exemplo, assumiu publicamente o foco em IA e reforçou a leitura de que 2026 será o ano da implementação de agentes em múltiplas frentes de trabalho.

O movimento de outras big techs vai na mesma direção, com a Google lançando um Workspace agentificado, que responde a comandos em linguagem natural.

Não por acaso, a última Black Friday registrou recordes de vendas e de atuação de agentes autônomos, sinalizando que, em jornadas bem delimitadas, os agentes geram resultado superior ao de um “chat solto”.

Esses sistemas, porém, funcionam a partir dos mesmos modelos de IA Generativa e LLMs. Portanto, existem também riscos que exigem governança, como alucinações, viés, privacidade/LGPD, direitos autorais, sustentabilidade, segurança e custo, entre outros.

Uma adoção madura costuma seguir três movimentos: provar valor rapidamente com ferramentas generalistas, integrar modelos aos sistemas via API e RAG para fluxos mensuráveis e auditáveis. Só então, evoluir para agentes com telemetria e regras claras, caminho que vem sustentando os casos de ROI mais consistentes.

Generalistas, multimodais e especializados: o que usar e quando

Ao começarmos nossa exploração das ferramentas de IA Generativa o caminho ideal, para quem ainda não tem um grande conhecimento em tecnologia, é começar explorando o uso das ferramentas generalistas como o ChatGPT e similares. Depois, complementar com ferramentas para uso específico (veja a lista de ferramentas no final) e ajustar o uso e a intensidade conforme a necessidade.

Esse modelo resolve bem:

• elaboração de conteúdo, rascunhos técnicos e criativos;

• análises assistidas (resumos, brainstorm, verificação de hipóteses);

• suporte a comunicação e produtividade pessoal.

Esse é o melhor ambiente para:

• validar hipóteses (a famosa POC),

• capacitar a equipe,

• mapear onde o valor aparece com consistência.

Quando esses usos começam a tocar processos críticos (atendimento, vendas, compliance, supply chain, faturamento, por exemplo), é hora de migrar para um modelo mais sofisticado com integração.

Como estruturar IA no negócio (APIs → fluxos →  agentes)

A transição exige um roteiro claro, em quatro camadas que se retroalimentam.

1) A fundação: dados e indicadores

Sem dados bem governados, a IA pode virar “máquina de repetição sem contexto”. Comece definindo fontes confiáveis, saneando cadastros, padronizando taxonomias, estabelecendo indicadores de partida e políticas (LGPD, segurança, auditoria).

É daqui que virá a métrica de ROI.

2) O encanamento: integração por API

Conecte os modelos a sua estrutura via APIs: CRM, ERP, bases internas, serviços externos. A meta é tirar o atrito de “copiar e colar” entre telas e orquestrar um fluxo único, reprodutível e mensurável.

Aqui você seleciona modelos por tarefa (texto, visão, voz, vídeo, extração, previsão) e já começa a medir custo, latência e acurácia por etapa.

3) Contexto certo, com segurança: RAG + guardrails

Implemente Retrieval-Augmented Generation (RAG) para que os modelos respondam a partir do seu conhecimento – políticas, catálogos, contratos, base de produtos, manuais – e não apenas do “conhecimento geral”.

Guardrails (regras de negócio, limites de ação, checagens, logs) mantêm coerência e reduzem alucinações. É aqui que o “tomar decisão” passa a respeitar seus critérios.

4) Autonomia com responsabilidade: agentes

Com dados, API e RAG, você habilita sua empresa para que os agentes de IA tenham mais sucesso: sistemas que observam o estado, planejam uma sequência de passos, executam ações em ferramentas e verificam resultados, sempre dentro de regras de negócio.

É a união do “fluxo integrado” com autonomia controlada. O benefício real aparece em operações de pico, como no exemplo da Black Friday: agentes bem projetados escalaram vendas, atendimento e reconciliação com estabilidade.

Sinais de timing: quando investir “de verdade” em agentes

• Processos repetitivos, de alto volume, com regras que possam ser definidas, mesmo que a decisão mude com o contexto e tenha múltiplas integrações. Por exemplo, qualificação de leads, triagem de tickets, rotinas financeiras, backoffice.

• Dados prontos (ou quase) para consumo: fontes com qualidade, versionamento, catálogo e políticas de acesso.

• Métricas definidas antes do deploy: custo por ação, SLA/SLO, taxa de erro aceitável, impacto em receita, NPS, etc.

• Patrocínio do negócio: agente é processo, não “hack”. Precisa de dono, orçamento e monitoramento.

Se esses quatro pontos estão adequados, você tende a capturar ROI consistente.

Se um deles está em evolução, volte meio passo: consolide dados, automatize via API, rode RAG e eleve a autonomia.

O que aprendemos com 2025 e temos que acertar em 2026

• Ferramenta não é solução: usar “o melhor modelo” não compensa dado ruim e processo confuso.

• Medição manda: quem definiu métricas de negócio desde a POC teve menos frustração de ROI.

• Domínio primeiro, hype depois: times que mapearam regras de negócio e exceções antes de “agentificar” colhem hoje menos retrabalho.

• Ciclo curto e iterativo: agentes melhoram em produção, com telemetria, A/B e tuning contínuo, não só em laboratório.

Com as novas apostas dos provedores, o fortalecimento das ofertas enterprise e a pressão competitiva, teremos impacto em custo/latência, melhores ferramentas de governança e mais conectores.

Exatamente o que empresas precisam para sair do piloto e escalar.

Conclusão: do “generalista produtivo” ao “agente que opera o core”

Sim, 2025 frustrou parte do mercado e com razão. Mas isso pavimentou o aprendizado que 2026 exigirá para escalar agentes com segurança, autonomia e impacto real. O recado é direto: o caminho não é mágico, é estruturado.

Dados sólidos, integrações bem-feitas, regras claras e telemetria contínua. Feito isso, os agentes deixam de ser promessa e viram capacidade operacional, aquela que atende melhor no dia a dia, vende mais e fecha o ROI onde antes havia só hype.

Use as plataformas generalistas e multimodais combinadas com ferramentas específicas para aprender, provar e ganhar tração.

Quando os casos de uso tocarem processos críticos, avance para APIs e RAG.

Na sequência, invista em agentes com guardrails e métricas de negócio.

Abaixo, deixo para você uma lista de ferramentas, separadas por uso, e um glossário, com alguns

Bom trabalho e muito sucesso!

Lista de Ferramentas

Modelos/assistentes de uso geral (“faz-tudo”)

• Gemini 3 (Google): assistente multimodal com integração ao
  ecossistema Google. Funciona melhor para: redação, análise de documentos, busca profunda, busca com contexto e apoio à criação visual/vídeo.
• ChatGPT (OpenAI): assistente multimodal com foco em escrita, análise e código. Funciona melhor para: textos criativos e técnicos, revisão, análise de documentos, brainstorm, roteiros e apoio a pesquisa.
• Claude (Anthropic): foco em segurança, raciocínio e trabalho com documentos longos. Funciona melhor para: escrita profunda, código, síntese e organização de conhecimento.
• DeepSeek (V3/R1): modelos custo-eficientes com raciocínio passo a passo. Funciona melhor para: tarefas gerais, lógica, código e análises estruturadas.
• Perplexity: “answer engine” com web nativa. Funciona melhor para: pesquisas rápidas com fontes, relatórios e atualidades.
• Qwen (Alibaba): LLM multimodal e app com “task assistant”. Funciona melhor para: uso geral e automação de pequenas
  tarefas dentro do app e contexto regional.
• Grok (xAI): conectado ao X/Twitter em tempo real. Funciona melhor para: tendências, notícias e Q&A geral. Tem falhado em termos de segurança.
• Microsoft Copilot: assistente integrado ao Microsoft 365. Funciona melhor para: Word/Excel/PowerPoint/Teams, reuniões e automações no M365.
• Meta AI: embutido em WhatsApp/Instagram/Messenger e web. Funciona melhor para: conversa, utilidades e criação/edição básica de imagens.

Ferramentas criativas do ecossistema Google e OpenAI

• NanoBanana (Google) — gerador/editor de imagens de alta
  qualidade, o melhor do mercado. Funciona melhor para: criação visual detalhada e consistência de personagens.
• ImageFX (Google Labs) — geração de imagem simplificada. Funciona melhor para: ideação visual rápida direto no navegador.
• Veo (Google) — texto/imagem para vídeo. Funciona melhor para: clipes curtos Shorts/Reels), trailers e cenas estilizadas.
• Flow (Google) — produção/edição de vídeo dentro do Workspace. Funciona melhor para: transformar texto em vídeos editáveis no ambiente corporativo.
• Sora (OpenAI) — texto para vídeo com alto realismo. Funciona melhor para: storytelling visual, prototipagem de cenas e
  peças promocionais.

Ferramentas de nicho (foco específico)

• NotebookLM (Google) — pesquisa e criação “ancoradas” em
  fontes escolhidas. Funciona melhor para: resumos fiéis, aprofundamento, briefings, FAQs e estudo dirigido e profundo.
• Gamma App — apresentações e páginas visuais em minutos. Funciona melhor para: decks bonitos, sites de uma página e documentos visuais.
• Manus AI — agente multitarefas. Funciona melhor para: pesquisas amplas e execução autônoma de tarefas longas.

Pacotes corporativos (onde as empresas colhem valor)

• Google Workspace + Gemini — IA nativa em Gmail, Docs, Slides e Meet.  Benefícios: colaboração, produtividade e criação multimídia no ecossistema Google.
• Microsoft 365 + Copilot — grounding no Microsoft Graph e segurança empresarial.  Benefícios: automação de rotina, análise de dados e suporte a reuniões.
• ChatGPT Enterprise (OpenAI) — segurança, administração e uso intensivo de ferramentas. Benefícios: escalabilidade de
  times e projetos com controle central.
• Claude Teams/Enterprise (Anthropic) — foco em conformidade e trabalho com código/docs. Benefícios: ambientes controlados para pesquisa, síntese e desenvolvimento.

Glossário – para entender mais a fundo

Deep Learning

Subárea do Machine Learning (uma área de IA) que usa redes neurais profundas para aprender representações hierárquicas de dados (texto, imagem, áudio, código). Combina álgebra linear, funções de ativação não lineares e otimização por gradiente para escalar desempenho em tarefas complexas.

Machine Learning

Ramo da IA que ensina sistemas a aprender padrões a partir de dados para prever/decidir sem regras explícitas. Inclui aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, treinando modelos via otimização, validação e testes.

GANs (Generative Adversarial Networks)

Arquitetura generativa com dois modelos em jogo minimax “uma contra a outra”: Gerador cria amostras; Discriminador distingue real vs. sintético. Produzem imagens (e outros dados) altamente realistas, impulsionando síntese criativa, estilo e dados sintéticos para treino.

LLM (Large Language Model)

Modelo treinado em grandes bases de dados e quantidade de parâmetros para compreender e gerar linguagem, aprendendo a distribuição estatística de tokens em contexto. Resolve redação, resumo, tradução e código; normalmente baseado em Transformers.

Transformer

Arquitetura neural de auto atenção que modela dependências longas sem recorrência, permitindo paralelismo e escala eficiente.

GPUs programáveis

Processadores gráficos com milhares de núcleos paralelos otimizados para operações vetoriais/matriciais. Aceleram em ordens de grandeza o treino/inferência de redes profundas, viabilizando modelos grandes e datasets massivos.

Funções de ativação ReLU

Melhoram a propagação do gradiente, estabilizam e aceleram o treino em redes com muitas camadas.

Backpropagation

Forma de trabalhar o algoritmo para calcular gradientes dos pesos via regra da cadeia, do output para o input, após o forward pass. Permite ajustar milhões/bilhões de parâmetros, tornando possível o treino fim a fim do Deep Learning.

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Autor: Rafael Piassa – Professor de IA e Projetos na FIAP , nos cursos de MBA, Graduação e Corporate. Founder de edtech, especialista e consultor em IA com foco em inovação, ensino e tecnologia aplicada a negócios. Palestrante, escritor, mentor de carreira e da Rock New Ventures – LinkedIn | Instagram | YoutTube | E-Mail