Mais de 10 tendências e exemplos de IA agética para 2026

Analisamos e comparamos as tendências da IA Agente a partir de diversos relatórios importantes do setor, benchmarks e divulgações de fornecedores. As fontes apontam que o futuro da IA Agente não se resume a aprimorar ferramentas ou otimizar fluxos de trabalho empresariais. Trata-se de integrar a IA profundamente e transformar as abordagens de negócios por meio da reestruturação das estruturas atuais.

Principais conclusões:

• Os sistemas agentes evoluem para lidar com operações complexas e imprevisíveis do mundo real, em vez de depender de dados estruturados.
• A IA agente deixa de ser uma ferramenta para se tornar uma colaboradora na tomada de decisões.
• À medida que os agentes de IA se integram cada vez mais às operações comerciais, novos modelos de precificação de agentes baseados na conclusão de tarefas ou em taxas horárias (por exemplo, enfermeiros de IA) estão surgindo.
  
  

Mais de 10 tendências e exemplos de IA agética

1. Rumo a pipelines de dados autônomos e com capacidade de autorreparação

À medida que as organizações expandem suas iniciativas de IA e análise de dados, manter a alta qualidade dos dados em todos os fluxos de trabalho torna-se cada vez mais complexo. Abordagens tradicionais, como adicionar verificações manuais, corrigir fluxos de trabalho de forma reativa ou dimensionar equipes de engenharia de dados, podem se tornar difíceis de escalar.

Em vez de depender de monitoramento e reparos realizados por humanos, os futuros fluxos de dados serão equipados com agentes de IA com aprendizado por reforço e arquiteturas modulares que podem:

• Monitore a integridade dos dutos e identifique problemas precocemente, usando observabilidade e metadados.
  
• Diagnosticar as causas principais (por exemplo, desvio de esquema, dados ausentes, atrasos nas atualizações a montante).
  
• Reparar problemas de forma autônoma (por exemplo, reverter para a última configuração válida, reingerir lotes com falha ou ajustar transformações dinamicamente).

Exemplos práticos de dutos com capacidade de autorrecuperação:

• Empresas como a Monte Carlo estão desenvolvendo plataformas de "observabilidade de dados" para fornecer aos agentes de IA uma visão completa de como o processo funciona. ¹
  
• Aprimorando os pipelines de CI/CD com IA agente: A pesquisa em pipelines MLOps autônomos (por exemplo, repositórios de recursos com autorrecuperação) está se acelerando. ²

2. Ferramentas em vez de processo

O debate tradicional entre "processo versus ferramenta" está se tornando menos relevante com o surgimento da IA ativa.

Embora processos robustos ainda sejam importantes, ferramentas de IA com agentes, que planejam, decidem e executam tarefas complexas de forma autônoma, estão começando a substituir a necessidade de projetos de processos complexos em algumas áreas.

• Agentes autônomos podem automatizar fluxos de trabalho de ponta a ponta sem exigir que os usuários gerenciem manualmente cada etapa.
  
• Usuários sem conhecimento técnico agora podem implementar automações (por exemplo, gerenciamento de pipelines de dados, busca de ameaças de segurança cibernética) sem a necessidade de conhecimentos aprofundados.

Na prática, as ferramentas de gestão de agentes estão mudando o rumo da conversa: em vez de otimizar o processo em torno de equipes humanas, as ferramentas se tornam o novo modelo operacional.

Nos próximos anos, as empresas poderão migrar de ferramentas isoladas para soluções de IA operadas e integradas a processos completos.

3. Agentes de IA verticais em indústrias especializadas

Está havendo uma mudança de modelos básicos de uso geral (como o ChatGPT) para agentes de IA mais especializados (como o editor de código Cursor AI). Essa mudança em direção a agentes específicos é voltada para funções específicas e oferece vantagens importantes para otimizar as operações comerciais, incluindo:

• Maior precisão em tarefas específicas do setor.
• Aumento da eficiência através da automatização de fluxos de trabalho específicos da área.
• Integração profunda aos sistemas de negócios para soluções personalizadas.

Exemplos de agentes de IA verticais:

• Agentes de IA no atendimento ao cliente : respondem a perguntas em linguagem natural, interpretam o contexto e geram respostas semelhantes às humanas.
  
• Agentes de IA na área da saúde : automatizam processos de saúde, executam diversas tarefas administrativas como codificação médica, agendamento de consultas e gestão de consultório.
  
• Agentes de IA como desenvolvedores : automatizam sugestões de código, depuração e testes de software.
  
• Agentes de IA como usuários de computador: automatizam tarefas cotidianas como lembretes e monitoramento de segurança.
  
• Testadores de QA com IA : Sistemas automatizados de teste de software.
• Agentes web autônomos e copilotos : navegam em sites, extraem dados, preenchem formulários e executam tarefas web complexas com intervenção humana mínima.

Leia mais sobre IA vertical.

Se você está analisando a infraestrutura que viabiliza a IA ativa para a web, aqui estão nossos benchmarks mais recentes:

• Navegadores remotos : como a infraestrutura do navegador permite que os agentes interajam com a web de forma segura.
• Benchmark de navegadores MCP : Melhores servidores MCP para uso de ferramentas e acesso à web.

4. Integração de agentes de IA com o mundo físico

Os agentes de IA estão se integrando cada vez mais profundamente com dispositivos da Internet das Coisas (IoT) e com o mundo físico. As aplicações abrangem diversos ambientes, incluindo casas inteligentes, escritórios e cidades, onde os agentes de IA controlam dispositivos de forma autônoma.

Exemplo do mundo real:

Empresas de tecnologia como a NVIDIA e a GE HealthCare estão trabalhando juntas em sistemas robóticos com agentes, como tecnologias de raio-X e ultrassom , onde agentes de IA usam imagens médicas para interagir com o mundo físico. ³

5. Tendência crescente em direção a modelos de código aberto

Durante anos, modelos de IA proprietários controlados por algumas grandes empresas de tecnologia dominaram o cenário. Mas isso está mudando rapidamente com modelos de código aberto como Anthropic e Mistral.

• Para empresas B2B (business-to-business) , os modelos de código aberto são preferidos devido aos seus custos operacionais mais baixos. Isso é especialmente verdadeiro para modelos menores, que geralmente são suficientes para tarefas específicas e bem definidas. As empresas podem ajustar os modelos de IA internamente, reduzindo a dependência de APIs de terceiros dispendiosas.
  
• Para desenvolvedores, modelos menores e de código aberto podem ser ajustados para funções ou domínios de negócios específicos.

Resposta sobre modelos proprietários: OpenAI se esforça para tornar seus modelos mais acessíveis. Modelos como o ChatGPT reduziram os preços em cerca de 50% . Eles nos cobram cerca de US$ 5 por milhão de tokens para entradas e US$ 10 por milhão de tokens para saídas. A integração de um produto costumava nos custar 50 centavos. ⁴

6. Inteligência artificial transformadora

Ao contrário da IA restrita, que se concentra em tarefas estáticas, a Inteligência Artificial Transformadora (TAI) aproveita as capacidades de ação para impulsionar mudanças adaptativas e de alto impacto em grande escala.

Sistemas de Inteligência Artificial Transformadora (TAI) podem:

• Compreender e desconstruir objetivos complexos , mesmo em situações de incerteza.
• Utilize ferramentas externas e APIs para executar ações em ambientes dinâmicos.
• Adapte as estratégias ao longo do tempo , aprendendo com o feedback e o contexto.
• Coordenar com humanos e outros agentes para alcançar objetivos de longo prazo.

Exemplos do mundo real:

• Veículos autônomos (ex: Waymo, Tesla FSD)
  
• Robôs de armazém (ex: Amazon Robotics)
  
• Agentes de diagnóstico para cuidados de saúde (ex.: Google MedPaLM da DeepMind)
  

7. Estruturas para construção de agentes de IA

Temos visto o surgimento de muitas estruturas para construção de agentes de IA, como Swarm, LangGraph, Autogen, CrewAI, Vertex AI e Langflow . Essas estruturas oferecem ferramentas e modelos pré-configurados que permitem o desenvolvimento de agentes de IA personalizados para diversos casos de uso.

As estruturas de criação de agentes de IA permitiram aos usuários expandir seus casos de uso, possibilitando:

• Integração do LLM : Selecionando LLMs como OpenAI, Anthropic, ou Mistral para criar agentes especializados para suas necessidades.
  
• Integração com base de conhecimento : Integre documentos personalizados (JSON, PDFs, sites) para maior precisão e relevância.
  
• Gerenciamento de memória integrado : rastreie automaticamente o histórico de conversas para interações personalizadas.
  
• Integração de ferramentas personalizadas : Permite que os agentes executem tarefas como pagamentos, pesquisas na web e chamadas de API.

8. Combinando dados sintéticos e do mundo real

As empresas estão cada vez mais combinando dados sintéticos e do mundo real para treinar seus modelos de IA de forma eficaz.

Embora os dados do mundo real ofereçam informações valiosas, muitas vezes enfrentam limitações como escassez, preocupações com a privacidade e vieses inerentes. Os dados sintéticos, por outro lado, proporcionam um ambiente controlado onde a IA pode ser treinada em diversos cenários.

Exemplos práticos com dados sintéticos:

• Empresas como a Waymo usam dados sintéticos para simular esses eventos raros, que são então integrados a dados de direção do mundo real para treinar seus modelos de IA. ⁵
  
• NVIDIA cria ambientes sintéticos para treinar agentes robóticos para tarefas do mundo físico, como automação de fábricas e assistência autônoma em cirurgias. ⁶

9. A IA agente está remodelando os papéis da equipe.

A IA agética redefine a forma como as responsabilidades são distribuídas entre analistas e engenheiros. As equipes estão assumindo responsabilidades ampliadas. Os analistas estão sendo capacitados para criar e gerenciar pipelines, enquanto os engenheiros automatizam cada vez mais os fluxos de trabalho principais.

Duas forças principais estão impulsionando essa mudança:

• Avanços na automação de pipelines com IA: Sistemas agentes podem lidar autonomamente com fluxos de trabalho de múltiplas etapas, como ingestão de dados, validação e detecção de incidentes. Com o avanço da automação, os engenheiros podem gerenciar sistemas maiores com menos recursos, enquanto os analistas mantêm os fluxos de trabalho de forma independente.
  
• Aumento da demanda por IA e produtos de dados: À medida que os líderes empresariais buscam acesso mais rápido e abrangente aos dados, espera-se que as equipes façam mais com menos recursos. Os analistas estão assumindo mais tarefas técnicas, enquanto os engenheiros se concentram em dimensionar e automatizar a infraestrutura.

10. O elemento humano na IA agente

O verdadeiro sucesso da IA agente depende em grande parte de quão bem os humanos conseguem integrar e usar esses sistemas .

Pontos principais:

• Colaboração humano-IA : A eficácia da IA ativa dependerá da capacidade das equipes de colaborar efetivamente com os agentes de IA, utilizando-os como colegas de trabalho .
  
• Mudança cultural : A adoção de IA proativa exigirá uma mudança significativa na cultura organizacional , focando não apenas na adoção da tecnologia, mas também em permitir que as pessoas trabalhem em conjunto com a IA para atingir novos patamares de produtividade.

11. Surgimento de novos modelos de precificação para agentes de IA

A adoção de colaboradores digitais pode remodelar a forma como as empresas valorizam tarefas tradicionalmente realizadas por humanos.

Essa transição está impulsionando o surgimento de modelos de negócios com agentes, que priorizam a remuneração baseada em salário em detrimento das estruturas convencionais de licenciamento de software.

Exemplo prático de novos modelos de precificação para agentes de IA:

As enfermeiras autônomas da Hippocratic AI, que custam US$ 10 por hora, recebem menos do que o salário médio por hora de aproximadamente US$ 43 para enfermeiras registradas. ^{7 8}

Para mais informações: Precificação de agentes de IA .

Inteligência Artificial Agética explicada

A Inteligência Artificial Agêntica refere-se a sistemas de IA capazes de agir de forma autônoma, adaptando-se em tempo real e resolvendo problemas complexos de múltiplas etapas com base no contexto e nos objetivos.

Ele combina múltiplos agentes de IA, aproveitando grandes modelos de linguagem (LLMs) e capacidades de raciocínio.

Principais características:

• Tomada de decisão autônoma : age de forma independente com mínima intervenção humana.
  
• Adaptação em tempo real : Ajusta-se às mudanças de circunstâncias e à evolução das situações.
  
• Colaboração multiagente : Vários agentes trabalham juntos para resolver problemas complexos.
  
• Raciocínio : Utiliza o raciocínio e a compreensão da linguagem natural para processar e responder a desafios.

Leia mais: Níveis de sistemas agentes .

IA agente vs IA generativa

A IA generativa gera conteúdo (texto, imagens, etc.) com base em dados de entrada ou instruções. Ela utiliza modelos de aprendizado profundo que imitam os processos de aprendizado e tomada de decisão do cérebro humano.

Ao analisar grandes conjuntos de dados, esses modelos identificam padrões e geram conteúdo em resposta a solicitações em linguagem natural, utilizando tecnologias como a automação robótica de processos (RPA) .

A Inteligência Artificial Agêntica refere-se a sistemas de IA que tomam decisões e agem de forma autônoma para atingir objetivos complexos com supervisão mínima. Ela combina a flexibilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs) com a precisão da programação tradicional.

Diferentemente da IA generativa, que reage a estímulos, a IA agentiva se adapta proativamente às situações e toma decisões com base no contexto. Ela é utilizada em aplicações como robótica, análise complexa e assistentes virtuais.

O impacto dos agentes de IA no crescimento dos negócios

A Capgemini afirma que cerca de 80% das organizações pesquisadas planejam integrar agentes de IA dentro de 1 a 3 anos para tarefas como geração de e-mails, codificação e análise de dados. ⁹

No entanto, o verdadeiro impacto virá da orquestração desses agentes para concluir não apenas tarefas individuais, mas também ciclos de vida completos de desenvolvimento de software .

As empresas poderiam implantar agentes especializados para geração de código ou testes automatizados, todos trabalhando juntos e se ajustando em tempo real com base no feedback humano.

De forma mais geral, os agentes de IA podem simplificar a automação de casos de uso complexos de quatro maneiras:

• Adaptabilidade a cenários imprevisíveis: Ao contrário dos sistemas determinísticos baseados em regras, que falham quando confrontados com condições inesperadas, os agentes de IA treinados em grandes conjuntos de dados podem responder de forma flexível a situações imprevistas.
  
• Utilização da linguagem natural para automação de fluxos de trabalho: Ferramentas agentivas permitem que os usuários criem e modifiquem fluxos de trabalho usando instruções em linguagem natural.
  
• Integração autônoma com sistemas existentes: Como as ferramentas de agentes são construídas sobre modelos fundamentais, os agentes de IA podem interagir autonomamente com plataformas e ferramentas de software.
  
• Aprendizagem e aprimoramento contínuos: as ferramentas agentivas podem aprender continuamente com interações e feedbacks, melhorando seu desempenho sem a necessidade de extensos treinamentos manuais.

Leitura complementar

• Compare 20 ferramentas de segurança LLM e frameworks de código aberto
• Agentes de IA de código aberto
• Compare mais de 50 ferramentas de agentes de IA

Links de referência

1.

Monte Carlo Launches Observability Agents To Accelerate Data + AI Monitoring And Troubleshooting

2.

Building Fully Autonomous Data Analysis Pipelines with the PraisonAI Agent Framework: A Coding Implementation - MarkTechPost

MarkTechPost AI Media Inc

3.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

4.

OpenAI API Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

7.

AI Agent App Store — Hippocratic AI

8.

Security Check - Indeed.com

9.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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