40+ Casos de Uso de IA Agêntica com Exemplos Reais

Agentes de IA generativos autônomos executam tarefas complexas com pouca ou nenhuma supervisão humana. A IA agêntica difere dos chatbots e copilotos.

Ao contrário da IA tradicional, particularmente a IA generativa, que muitas vezes exige intervenção humana em fluxos de trabalho complexos, a IA agêntica visa navegar e otimizar processos de forma autônoma graças às suas capacidades de tomada de decisão e comportamento orientado a objetivos. Os agentes de IA atuam como:

Agentes de IA como desenvolvedores

1. Construção de aplicativos

Editores de código de IA como Cursor IA Editor, Windsurf Editor eReplit visam construir e implantar aplicativos (por exemplo, aplicativo de lista de tarefas) por meio de:

• Selecionando as ferramentas certas para o trabalho, como Flask para APIs ou React para frontends.
• Gerando código na linguagem escolhida (por exemplo, Python, JavaScript) com base em prompts simples.
• Automatizando fluxos de trabalho com integrações como GitHub Actions para testes e implantação.

Como funciona:

Um desenvolvedor usou o Operator da OpenAI e o IA Agent da Replit para construir um aplicativo inteiro em 90 minutos. Dois agentes trocaram credenciais de forma autônoma e executaram testes. Essa colaboração entre agentes foi integrada ao ChatGPT Atlas Agent Mode, expandindo a capacidade do agente para além de ambientes de desenvolvimento, como e-commerce, reservas de viagens e fluxos de trabalho web corporativos.¹

O Composer do modo agente do Cursor visa gerar um jogo Tic Tac Toe completo a partir de um único prompt:“Gere um jogo Tic Tac Toe em HTML, CSS e JavaScript para 2 jogadores.”

O Cursor é capaz de codificar em vários arquivos, executar comandos e determinar automaticamente qual contexto precisa (sem necessidade de adicionar arquivos).

Exemplo real: Building applications case study

A Rakuten reconstruiu seu fluxo de trabalho de desenvolvimento usando o Anthropic’s Claude Code em testes unitários, simulação de APIs, construção de componentes, correção de bugs e documentação. A Rakuten alcançou:

• Tempo de lançamento de recursos reduzido em 79%
• Executando até cinco tarefas em paralelo
• Compreendendo bases de código complexas e decisões arquiteturais.⁴

Explore mais sobre a construção de agentes

Se você está explorando a infraestrutura que alimenta os sistemas de IA agêntica, recomendamos conferir nossos benchmarks mais recentes:

• Navegadores remotos: Como a infraestrutura de navegadores permite que os agentes interajam com a web com segurança.
• MCP benchmark: Principais servidores MCP para uso de ferramentas e acesso à web.

2. Crie sua própria API com codificação de IA

Editores de código de IA automatizam a criação de APIs transformando especificações em código funcional. Veja como o processo normalmente funciona:

• Integrando a saída ao ambiente do desenvolvedor para testes, controle de versão e implantação.
• Ingerindo especificações de API (por exemplo, arquivos OpenAPI/Swagger).
• Gerando código backend com base nos endpoints, métodos e esquemas documentados.

Como funciona:

Fluxos de trabalho de API sem código para agentes de IA com n8n.

Aqui está uma abstração de alto nível de um fluxo de trabalho de API:

3. Edição de código em linguagem natural

Você pode selecionar trechos de código e emitir comandos em inglês simples, como:

“Dobre o tamanho do tabuleiro. Torne-o verde – como um Apple 2e.” (veja o exemplo real abaixo).

Como funciona:

Agentes de codificação como o Cursor identificam a intenção, modificam o código relevante em vários arquivos e aplicam as alterações.

Exemplo real: Natural language code editing

A Coinbase migrou para um modelo de engenharia que prioriza agentes, construído em torno do Cursor, redesenhando o planejamento de sprints e expandindo o uso de agentes em paralelo, resultando em:

• Redução de 90% no tempo da ideia à produção
• Aumento de 55% em pull requests mesclados por engenheiro.⁶

4. Construção de sites

Criadores de sites com IA como v0 da Vercel, Bolt, Lovable e CerebrasCoder visam criar plataformas complexas como sites de e-learning, gerando páginas-chave como:

• Páginas iniciais
• Páginas de listagem de cursos
• Painéis personalizados para estudantes

Da mesma forma, editores de código de IA como Replit constroem sites e aproveitam APIs.⁵

Como funciona:

Aqui está o fluxo de trabalho de automação:

5. Gerando um painel de CRM

Os agentes são capazes de gerar a interface front-end, configurar a lógica back-end e configurar interações com banco de dados.

Como funciona:

Roo Code usa o DeepSeek model para construir autonomamente painéis de CRM completos.

6. Codificação recursiva

Embora a codificação básica seja tipicamente uma tarefa para LLMs, os fluxos de trabalho de codificação recursiva onde um agente melhora/estende iterativamente o código em várias camadas são inerentemente agênticos.

Os agentes reescrevem autonomamente grandes blocos de código, aplicam alterações de configuração e testam resultados em ciclos até que um objetivo seja alcançado.

Como funciona:

GT Edge IA converte código COBOL legado em Java moderno.⁹

Persistent fornece um framework multiagente usado para migrar autonomamente código COBOL para Java, funcionando da seguinte forma:¹⁰

Exemplo real: Codificação recursiva

Uma empresa global de logística usou o IBM watsonx Code Assistant durante seu programa de modernização de mainframe. A ferramenta escaneou o parque tecnológico, capturou um modelo estrutural e funcional do aplicativo e isolou serviços de negócios específicos para conversão para Java. Dessa forma, a IBM ajudou a empresa a alcançar:

• Aumento de 60% na produtividade dos desenvolvedores na transformação de COBOL para Java
• Java gerado validado com testes unitários automatizados confirmando saídas idênticas ao COBOL original¹¹

7. Refatoração de código

Ao usar codificação recursiva, os agentes de IA melhoram continuamente o design do código sem alterar como ele funciona, tornando-o mais fácil de entender e manter.

Como funciona:

Desenvolvedores de uma startup de tecnologia criaram um agente que refatora seu código em 25+ linguagens de programação.¹²

Exemplo real: Refatoração de código

A Cognition publicou uma revisão de desempenho de 18 meses do Devin com base no uso em produção em sua base de clientes, que inclui Goldman Sachs, Santander e Nubank, relatando os seguintes números de velocidade e taxa de mesclagem para trabalho de migração e refatoração:

• A migração de cada arquivo foi concluída em 3–4 horas contra 30–40 horas para um engenheiro humano, uma melhoria de aproximadamente 10x
• Quando a Oracle encerrou o suporte legado para uma versão do Java, o Devin migrou cada repositório em um tempo 14x menor que um engenheiro humano
• Cerca de 67% dos pull requests do Devin agora são mesclados, acima dos cerca de 34%
• Centenas de milhares de pull requests mesclados em toda a base de clientes.¹³

8. Gerando sugestões de código no seu IDE

O GitHub Copilot fornece um modo de agente autônomo capaz de tarefas de codificação em várias etapas, execução de comandos e iteração de código de forma independente em IDEs VS Code e JetBrains, indo além de sugestões em tempo real e auto-completar.¹⁴

Exemplo real: Gerando sugestão de código

A Accenture distribuiu o GitHub Copilot para seus desenvolvedores em um ensaio controlado randomizado, com um grupo recebendo acesso e um grupo de controle sem acesso. Os resultados medidos pela própria telemetria de DevOps da Accenture incluem:

• Aumento de 8,69% em pull requests por desenvolvedor
• Aumento de 15% na taxa de mesclagem de pull requests
• Aumento de 84% em builds bem-sucedidos, indicando que o throughput aumentou sem comprometer a qualidade
• Cerca de 30% das sugestões do Copilot aceitas, com 88% dos caracteres gerados retidos no editor
• 90% dos desenvolvedores relataram se sentir mais realizados no trabalho, e 95% disseram que gostavam mais de codificar.¹⁶

9. Monitoramento e otimização de pipeline de CI/CD

Agentes de IA gerenciam infraestrutura em ambientes nativos de nuvem como Kubernetes. Esses agentes DevOps visam:

• Identificar controladores de ingress em execução ou outras cargas de trabalho
• Identificar pods em execução
• Interpretar comandos de alto nível como “desligue o pod NGINX”

Como funciona:

Quando conectado ao Kubernetes por meio de ferramentas ou wrappers, o Claude pode atuar como um agente DevOps para consultar o estado do cluster. “Verifique se tenho algum pod em execução.”

Exemplo real: Monitoramento e otimização de pipeline de CI/CD

A NVIDIA estendeu o Cursor além da geração de código para depuração, revisão de código, geração de testes e QA, e configurou regras personalizadas para automatizar todo o seu fluxo git.

• 3x mais código commitado entre 30.000 desenvolvedores
• Regras personalizadas automatizam a criação de branches, commits de código, depuração de CI e rastreamento de problemas
• Cursor usado em praticamente todas as áreas de produto e em todas as etapas do ciclo de vida de desenvolvimento de software
• Particularmente eficaz em encontrar e resolver bugs raros e persistentes, com agentes despachados para corrigi-los

Agentes de IA como assistentes de SecOps

10. Inteligência de ameaças

Os agentes coletam e correlacionam TTPs de atores de ameaças (táticas, técnicas, procedimentos) de fontes abertas e proprietárias, e integram as descobertas em fluxos de trabalho de detecção.

Como funciona:

O Security Copilot da Microsoft inclui um Threat Intelligence Briefing Agent especializado que reúne, filtra e resume dinamicamente a inteligência de ameaças.

Exemplo real: Inteligência de ameaças

A TÜV SÜD e a Elanco implantaram o Microsoft Security Copilot para acelerar a investigação e a análise de ameaças em ambientes de TI globais.

• A TÜV SÜD analisa ameaças 60–70% mais rápido
• A Elanco reduziu os tempos de resposta em até 50%
• Os analistas podem consultar vetores de ataque que nunca encontraram antes e obter respostas utilizáveis sem trabalhar manualmente em fontes de inteligência.²⁰

11. Detecção e triagem

Essas ações ocorrem no estágio inicial de ingestão de sinais para reduzir o ruído e organizar os dados de alerta antes de uma análise mais profunda.

• Deduplicação de alertas: Remove eventos idênticos ou quase idênticos de várias fontes para reduzir o ruído.
• Supressão de falsos positivos: Suprime alertas benignos recorrentes usando padrões de resolução anteriores.
• Agrupamento/clusterização de alertas: Agrupa alertas relacionados (mesmo usuário, host ou tática) em um único incidente.

Como funciona:

Charlotte IA realiza detecção e triagem autônomas por meio de:

• Identificação de comportamento malicioso com base em TTPs conhecidos.
• Cruzamento de padrões de execução e caminhos de arquivo.
• Fornecimento de uma explicação de veredito legível por humanos.

Exemplo real: Detecção e triagem

A CrowdStrike treinou a Charlotte IA Detection Triage em milhões de decisões reais de triagem tomadas por seus próprios analistas Falcon Complete MDR e, em seguida, lançou-a sob autonomia limitada definida pelo cliente, para que as organizações definam quais ações ela pode realizar sem supervisão.

• Taxa de concordância de mais de 98% com as decisões de triagem dos especialistas humanos do Falcon Complete
• Mais de 40 horas de trabalho manual de triagem eliminadas por semana, em média
• Filtra autonomamente falsos positivos e fecha alertas de baixo risco antes que um analista os veja
• Cálculo divulgado: média de alertas triados multiplicada por um tempo manual de triagem de cinco minutos por alerta²²

12. Enriquecimento contextual e atribuição de ameaças

Realizada após a triagem inicial, esta etapa adiciona profundidade e contexto aos alertas.

Sistemas automatizados de atribuição de atacantes ingerem feeds de CTI, extraem características comportamentais e temporais e calculam pontuações de similaridade entre incidentes. Algoritmos de clusterização então mapeiam intrusões para atores de ameaças conhecidos (por exemplo, APT41, Mozi ou Lazarus) com base na sobreposição de padrões.

Como funciona:

Os agentes de IA do Google Chronicle + Mandiant + Gemini ingerem autonomamente telemetria e feeds de CTI, enriquecem alertas com contexto de IOC (por exemplo, reputação de IP, hashes de malware) e cruzam padrões comportamentais com táticas de atores de ameaças conhecidos do framework MITRE ATT&CK.

Nesta configuração agêntica:

• Detecção: Um agente de IA detecta movimento lateral usando contas de serviço.
• Enriquecimento: Ele enriquece automaticamente o alerta com dados de logs do Chronicle, inventário de ativos e inteligência de ameaças da Mandiant.
• Atribuição: Um segundo agente agrupa essa atividade com cadeias de intrusão históricas atribuídas a um grupo conhecido (por exemplo, APT41).

13. Escalonamento e transferência

• Tradução/simplificação de alertas: Converte alertas técnicos em resumos amigáveis para analistas.
• Criação automática de tickets e atribuição de analistas: Cria tickets e encaminha incidentes para o nível ou equipe apropriados.

Como funciona:

O Socrates da Torq, um orquestrador SOC agêntico, coordena subagentes especializados (agentes de Runbook, Investigação, Remediação e Gerenciamento de Casos) em todo o ciclo de vida do caso de Nível 1.

No escalonamento e transferência, o Socrates:

• Cria casos automaticamente em plataformas ITSM (por exemplo, ServiceNow, Jira), pré-preenchidos com os observáveis relevantes, enriquecimento e dados estruturados.
• Atribui analistas com base na carga de trabalho e nos horários de turno.
• Escalona seletivamente, especificamente quando a confiança é baixa, o incidente é ambíguo ou o impacto potencial é alto.
• Anexa enriquecimento completo na transferência, para que os analistas recebam um arquivo de caso pronto para agir em vez de um alerta bruto.

Exemplo real: Estudo de caso de escalonamento e transferência

A Carvana implantou o Torq HyperSOC com o Socrates coordenando subagentes especializados em todo o ciclo de vida do caso de Nível 1, desde a verificação do usuário até a criação do caso e atribuição do analista.

• 100% dos alertas de segurança de Nível 1 da Carvana agora são tratados pelo sistema agêntico
• 41 runbooks separados automatizados em um mês após a implantação
• Analistas liberados para se concentrar em alertas com impacto organizacional potencial significativo.
• ²⁵

14. Ações de resposta proativas

Em SecOps, os agentes isolam endpoints, desabilitam contas ou encerram processos maliciosos. Esses sistemas visam:

• Consultar logs automaticamente usando linguagem natural ou gatilhos contextuais
• Executar playbooks automatizados para investigações e escalonamento
• Adaptar fluxos de trabalho em tempo real com base em novas evidências ou lógica pivotada
• Gerar infraestrutura como código (por exemplo, Terraform, Pulumi) para remediação
• Elabora e modifica regras de detecção com base nos insights da investigação

Como funciona:

O Google desenvolveu o agente SOC Manager, que aproveita vários subagentes para executar um Plano de Resposta a Incidentes estruturado para detecção de malware.²⁶

Estrutura do projeto agêntico:

Na etapa final do plano de resposta a incidentes (Etapa 5: Conclusão), os IOCs (Indicadores de Comprometimento) foram bloqueados proativamente pelo agente SOC Manager executando um runbook de contenção automatizado (veja abaixo).

Fonte:
Mandiant e Google Cloud Security²⁷

Exemplo real: Resposta proativa

A Deepwatch, uma provedora de detecção e resposta gerenciadas, substituiu um SOAR legado com falhas pelo Torq Hyperautomation para agilizar a análise e triagem nas pilhas de segurança de seus clientes.

• Mais de 90% das tarefas de Nível 1 e Nível 2 automatizadas
• Anos de automações SOAR legadas acumuladas recriadas em algumas semanas
• Integração de clientes mais rápida do que a empresa havia alcançado anteriormente, com fluxos de trabalho criados sob demanda.²⁸

15. Caça a ameaças

Agentes em caça a ameaças visam:

• Escaneiam anomalias continuamente em logs de identidade, rede e nuvem
• Automatizam caças repetitivas, como consultas de IOC ou detecção de padrões
• Sinalizam ameaças desconhecidas comparando o comportamento com linhas de base históricas e atividade de pares

Como funciona:

Pesquisadores desenvolveram um sistema de Caça a Ameaças Orientada pelo MITRE ATT&CK Automatizado por LLM Local, onde agentes de IA colaboram para gerar regras Sigma para detecção de ameaças.

Neste exemplo, um usuário insere uma solicitação (por exemplo, “Por favor, gere uma regra Sigma para caçar Kerberoasting”) por meio de uma interface web.

O Agente 1 recupera métodos de detecção relevantes do MITRE ATT&CK, enquanto o Agente 2 usa essa entrada para gerar regras Sigma sensíveis ao contexto usando um model de linguagem.²⁹

16. Testes automatizados de software e aplicativos

Agentes de teste de IA criam e executam testes de unidade, integração, vulnerabilidade e desempenho sem intervenção manual extensa. No entanto, construir esses sistemas de IA consome muitos recursos, pois exigem poder computacional significativo.

Como funciona:

O Copilot da Pcloudy fornece scripts de teste Selenium, encontra navegadores disponíveis para testar e executa os casos de teste.³⁰

Exemplo real: Testes automatizados

A Uber construiu o AutoCover, um sistema de geração de testes multiagente que se integra ao sistema de build para descobrir artefatos de código e dependências, e o implementou em toda a organização de engenharia.

• Implantado para todos os engenheiros da Uber entre setembro de 2024 e setembro de 2025
• Agora gera cerca de 11% de todos os novos testes revisados e adicionados à base de código da Uber
• Produz centenas de milhares de testes por mês no modo IDE e dezenas de milhares no modo headless
• Orquestra cinco agentes especializados cobrindo preparação, síntese, execução, validação e reparo de testes.³¹

Leia mais: construtores de agentes de IA e agentes de IA de código aberto.

Agentes de IA como personagens de jogos semelhantes a humanos

Agentes de IA melhoram NPCs e outros processos agênticos no mundo do jogo ao executar comportamentos de NPC, jogabilidade e adaptabilidade, e geração de conteúdo procedural.

17. Personagens não jogáveis (NPCs) agênticos

Agentes de IA totalmente autônomos em jogos fornecem comportamento e jogabilidade semelhantes aos humanos para personagens não jogáveis (NPCs).

Exemplo real: NPCs

Pesquisadores criaram uma pequena cidade virtual povoada com IA construindo um cenário sandbox semelhante ao The Sims com 25 agentes chamada “Stanford IA Village”.

Nesta vila, os usuários podem observar e interagir com agentes enquanto eles compartilham notícias, constroem relacionamentos e organizam atividades em grupo. ³²

Aqui está uma visão geral dos principais componentes e ideias por trás desses conceitos:

• Scripts comportamentais: Os agentes da Stanford IA Village usam scripts predefinidos para ações e reações. Isso pode incluir comportamentos básicos como interagir positivamente com outros NPCs.
• Comportamento dinâmico: NPCs usam IA para ajustar seu comportamento com base nas ações do jogador, tornando o mundo do jogo mais responsivo.
• Pathfinding: NPCs usam algoritmos para navegar pelo mundo do jogo de forma eficaz, encontrando caminhos ao redor de obstáculos e perseguindo o jogador.

18 Jogabilidade

Agentes de IA jogam videogames ou auxiliam jogadores humanos a alcançar objetivos específicos aproveitando:

• Pathfinding e navegação: Agentes de jogo exploram ambientes de jogo, usando tentativa e erro para encontrar estratégias ideais. Por exemplo, eles aprendem caminhos de navegação em labirintos complexos refinando continuamente seu processo de tomada de decisão.
• Emulação de entrada: Agentes de jogo emulam entradas, como pressionamentos de teclado, movimentos de mouse ou controles de gamepad. Isso permite que eles interajam com o jogo como um jogador humano faria.
• Adaptabilidade de jogabilidade: Os agentes analisam o estilo de jogo de um jogador e adaptam o mundo do jogo, as interações e o design das missões de acordo. Por exemplo, um jogador furtivo pode encontrar menos desafios de combate direto.

Exemplo real: jogabilidade

O Scalable Instructable Multi-Agent (SIMA) da Google DeepMind navega e interage com situações de jogo. O SIMA visa jogar jogos como No Man's Sky e Goat Simulator.

Fonte: Google³⁴

19. Geração de conteúdo procedural

Agentes de IA são altamente capazes de gerar grandes quantidades de conteúdo de jogo de forma algorítmica, como:

• Terrenos e paisagens
• Cenários de combate
• Designs de personagens
• Paisagens sonoras e música

Como funciona:

No Man’s Sky, um jogo de aventura, usa geração procedural para criar planetas inteiros com:

• Topografias variadas (por exemplo, montanhas, vales, cânions).
• Biomas únicos (por exemplo, desertos, florestas, oceanos).
• Padrões climáticos dinâmicos (por exemplo, tempestades, chuvas).³⁵

Agentes de IA como criadores de conteúdo

Agentes de IA automatizam a criação, edição e publicação de conteúdo, auxiliando escritores humanos. Algumas aplicações de assistentes de escrita de IA incluem:

20. Redação narrativa automatizada

Agentes de IA escrevem uma narrativa delineando capítulos, rascunhando conteúdo e lapidando a prosa.

Exemplo real: Redação narrativa automatizada

Em um projeto de agente de IA do GitHub, 10 agentes de IA especializados trabalharam de forma autônoma para escrever um romance de 100.000 palavras (~300 páginas) com zero escrita humana.³⁶ Alguns exemplos desses 10 agentes incluem:

• Agente de especificações: Analisa os requisitos da história e mantém a consistência narrativa.
• Agente de produção: Gera conteúdo e implementa mudanças criativas.
• Agente de gerenciamento: Coordena entre agentes e acompanha o fluxo criativo.
• Agente de duplicação: Previne redundância e duplicação de conteúdo.

Aqui está uma transmissão ao vivo mostrando como os agentes criam o romance:

21. Redação de relatórios técnicos ou propostas

Agentes de IA elaboram autonomamente relatórios técnicos, incluindo:

• Relatórios de engenharia
• Propostas de projeto
• Artigos de pesquisa
• Especificações de produto

Como funciona:

ParagraphAI, um assistente de escrita de IA, escreve relatórios técnicos de engenharia delineando o cronograma, o orçamento e os recursos e pessoal necessários.³⁸

22. Geração de artigos baseados em conhecimento

Agentes extraem informações de bases de conhecimento como Wikipedia, manuais de produtos ou periódicos acadêmicos para criar uma visão abrangente de um tópico específico.

Como funciona:

Perplexity Pages transforma resultados de busca de IA generativa em páginas estruturadas estilo Wikipedia.³⁹

23. Geração de painéis e diagramas

Agentes geram componentes de UI/UX, diagramas de sistema e fluxogramas com base em prompts de texto, simplificando o processo de design.

Como funciona:

FigJam IA usa prompts de texto para gerar:

• Painéis para reuniões e exercícios de equipe
• Diagramas e fluxogramas
• Linhas do tempo visuais e gráficos de Gantt⁴⁰

Agentes de IA como assistentes de seguros

Agentes automatizam a revisão, aprovação e detecção de fraudes de sinistros, simplificando todo o ciclo de vida do processamento de sinistros. Por exemplo, uma seguradora de grande porte automatiza ~90% dos sinistros individuais de automóveis integrando agentes de IA personalizados ao seu fluxo de trabalho de sinistros. ⁴¹

Fornecedores empresariais, como Oracle e SAP, implantaram IA agêntica em gerenciamento da cadeia de suprimentos, operações financeiras, RH e experiência do cliente. Esses agentes podem lidar com otimização de inventário, automação de compras e reconciliação financeira.

24. Processamento de sinistros de ponta a ponta

Uma vez que um sinistro é enviado, um sistema de IA agêntica extrai dados relevantes dos formulários enviados, verifica os detalhes em bancos de dados existentes e sinaliza quaisquer inconsistências ou possíveis sinais de fraude.

Como funciona:

Power Platform da Microsoft – automatiza um formulário de sinistro de seguro:

Aqui, o Power Platform da Microsoft:

• Capturou documentos de formulário de sinistro como seleções de caixas de seleção e textos.
• Enviou o formulário de sinistro para o SharePoint aplicativo de gerenciamento de conteúdo.
• Extraiu dados do formulário de sinistro como ID do sinistro e valores de caixas de seleção (por exemplo, tipo de sinistro, número da apólice).
• Integrou com o Dataverse para armazenamento de dados para salvar os dados extraídos (incluindo valores de caixas de seleção) no Microsoft Dataverse.
• Processou fluxos de trabalho em formulários, por exemplo, usou agentes do Power App para aprovar ou negar sinistros.

25. Subscrição

IA agêntica automatiza a subscrição com agentes especializados, incluindo um agente de avaliação de risco para avaliação de probabilidade de sinistros e um agente de precificação para ajustes dinâmicos de prêmios, etc.

Como funciona:

Os agentes da Akira IA automatizam a subscrição de seguros e a avaliação de risco por meio do sistema multiagente, cada um especializado em um aspecto crítico da subscrição:

• Agente de coleta de dados: Coleta dados estruturados e não estruturados.
• Agente de avaliação de risco: Analisa dados históricos e detalhes do solicitante para prever a probabilidade de sinistros.
• Agente de detecção de fraudes: Detecta anomalias ou padrões suspeitos em sinistros e solicitações.
• Agente de precificação: Sugere precificação com base em fatores como condições de mercado, preços dos concorrentes e comportamento do cliente.⁴³

Exemplo real: Subscrição

A equipe de Middle Market dos EUA da Zurich North America implantou o Sixfold, que destila milhares de páginas de dados de exposição, históricos de sinistros e relatórios de risco em uma narrativa de subscrição concisa que os subscritores podem ajustar antes de aplicar seu próprio julgamento.

• 80% das submissões tratadas por 16 subscritores foram processadas com o Sixfold durante a implantação inicial
• Cerca de 60 minutos economizados por submissão em média
• Lançado com quatro escritórios de Middle Market em janeiro de 2025, agora expandindo para dezenas de escritórios em todo o país
• O Sixfold entrou na Zurich por meio do Zurich Innovation Championship 2024, que venceu na categoria de seguro comercial.⁴⁴

26. Resolução personalizada de apólices

Agentes comunicam o status do sinistro e os próximos passos ao segurado, incluindo qualquer documentação adicional necessária, atualizações de aprovação/negação ou detalhes de pagamento.

Exemplo real: resolução personalizada de apólices

O IA Jim da Lemonade comunica os resultados do sinistro diretamente ao segurado. Uma vez que um sinistro é registrado, o IA Jim:

• Recebe o Primeiro Aviso de Sinistro (FNOL), um vídeo curto ou texto do cliente.
• Executa triagem conversacional, fazendo perguntas esclarecedoras para guiar o cliente pelo processo.
• Verifica detalhes de apólice e cobertura com verificações baseadas em regras.
• Executa algoritmos antifraude antes de aprovar o sinistro.
• Envia instruções de pagamento ao banco e notifica o segurado de que o sinistro foi aceito.

Agentes de IA como assistentes de recursos humanos (RH)

As operações de RH geralmente envolvem inúmeras tarefas repetitivas, como triagem de currículos, que podem ser automatizadas. Aqui estão os principais exemplos de IA agêntica em operações de RH:

27. Triagem de currículos

Fluxos de trabalho agênticos automatizam o processo de triagem, filtram habilidades relevantes e atribuem pontuações automaticamente com base em seus critérios predefinidos.

Como funciona:

PepsiCo usa ferramentas de IA para classificar candidatos de acordo com o quão bem eles atendem aos requisitos da vaga.⁴⁵

Exemplo real: Triagem de currículos

O Chipotle implantou a IA conversacional da Paradox como um membro virtual da equipe chamado “Ava Cado”, que conversa com candidatos, responde perguntas sobre a empresa, coleta informações básicas, agenda entrevistas e envia ofertas quando um gerente seleciona um candidato.

• O tempo da candidatura até a data de início caiu de 12 dias para quatro, uma redução de até 75%
• A taxa de conclusão de candidaturas subiu de 50% para mais de 85%
• O volume de candidaturas dobrou
• Implantado em mais de 3.500 restaurantes na América do Norte e na Europa
• Opera em inglês, espanhol, francês e alemão.⁴⁶

28. Agendamento de entrevistas

Agentes podem lidar com o agendamento de entrevistas e coordenar entre candidatos e gerentes de contratação para encontrar horários ideais.

Como funciona:

LinkedIn HR Assistant realiza tarefas do dia a dia, como sintetizar descrições de cargos, buscar candidatos e fazer chamadas básicas de triagem.⁴⁷

Exemplo real: Agendamento de entrevistas

A ISS North America usou a IA conversacional da Paradox para lidar com a camada administrativa de agendamento entre candidatos e gerentes de contratação em um ambiente de contratação distribuído e de alto volume.

• Redução de 85% no tempo de contratação
• Aproximadamente 10.000 horas economizadas anualmente
• Na mesma plataforma, o Great Wolf Lodge economiza US$ 700.000 anualmente e um varejista devolveu mais de 40.000 horas por semana aos líderes de loja
• Um cliente reduziu o tempo médio de contratação de mais de 10 dias para menos de cinco imediatamente após a implantação.⁴⁸

29. Automação de folha de pagamento

Agentes no processamento de folha de pagamento calculam salários, processam deduções e lidam com retenções de impostos. Eles se integram a sistemas de informação de recursos humanos (HRIS) e software de contabilidade para garantir precisão e conformidade com os padrões de folha de pagamento.

Explore mais sobre soluções de automação financeira como:

• Casos de uso e ferramentas de RPA financeiro
• Benchmark de ferramentas LLM financeiras
• Ferramentas financeiras de IA agêntica

Como funciona:

O sistema de folha de pagamento multiagente da Akira IA automatiza todos os aspectos do ciclo de folha de pagamento. O sistema usa vários agentes, incluindo:

Aqui, o sistema de folha de pagamento multiagente da Akira IA usa vários agentes, incluindo:

• Agente de ingestão e pré-processamento de dados: Usa métodos de extração de dados para limpar dados de sistemas de RH e financeiros.
• Agente de cálculo de folha de pagamento: Automatiza cálculos de folha de pagamento, incluindo salários, deduções e bônus.
• Agente de relatórios de conformidade: Detecta problemas de conformidade usando aprendizado de máquina.
• Agente de resolução de consultas: Resolve problemas de folha de pagamento usando RAG.

Agentes de IA como assistentes de atendimento ao cliente

Chatbots tradicionais lidam com consultas simples, mas têm dificuldade com solicitações complexas. Ferramentas agênticas de atendimento ao cliente abordam isso por meio de:

• Interpretação de consultas com nuances, mesmo quando as perguntas são vagas ou complexas
• Operação perfeita em canais de chat, voz e e-mail enquanto recupera dados de perfis de clientes, histórico de pedidos e bases de conhecimento
• Retenção de contexto de interações anteriores, permitindo respostas mais informadas e personalizadas
• Engajamento proativo, como envio de lembretes para check-ups ou acompanhamentos antes que o cliente inicie o contato

30. Atendimento de chamadas de clientes:

Quando um cliente liga sobre uma consulta, os agentes de IA processam a chamada com linguagem natural.

Como funciona:

Ada IA Agent atende chamadas de clientes:

31. Resposta a tickets de clientes

Agentes de IA entregam respostas específicas ao contexto ou direcionam os clientes aos recursos apropriados para assistência adicional.

Exemplo real: Resposta a tickets de clientes

O Fin IA Agent da Intercom resolve tickets de clientes de forma autônoma. Para cada ticket recebido, o Fin:

• Infere a intenção da mensagem do cliente.
• Recupera conteúdo relevante da base de conhecimento, artigos de ajuda e histórico de tickets.
• Rascunha uma resposta e decide se pode resolver o ticket sozinho ou se deve escalar.
• Transfere com contexto quando escala, passando a transcrição completa, seu resumo do problema e por que não pôde resolvê-lo.

Synthesia e Fundrise implantaram o mesmo agente Fin da Intercom em escala de startup e estágio de crescimento, oferecendo um contraponto aos números empresariais da Klarna.

• Synthesia: mais de 6.000 conversas resolvidas em seis meses, mais de 1.300 horas de suporte economizadas
• Synthesia: taxas de suporte de autosserviço tão altas quanto 87%
• Fundrise: mais de 50% do volume total de suporte automatizado em três meses
• Fundrise: 95% de precisão de resposta mantida, picos sazonais de casos reduzidos aproximadamente pela metade ano após ano.⁵⁰

32. Envio de SMS de acompanhamento e informativos

Após uma interação, agentes enviam mensagens SMS para acompanhar os clientes. 42,8% das empresas usam agentes de texto de IA e 33,4% usam agentes de voz de IA para divulgação proativa. ⁵¹

Como funciona:

O agente de IA E-Care da Toyota conecta-se à eletrônica de bordo do carro e contata os clientes para alertá-los sobre requisitos de reparo ou manutenção e, em seguida, os guia na reserva do veículo em uma instalação de serviços. O agente reduz a carga geral de chamadas de serviço recebidas.⁵²

Ao contrário de disparos programados, o envio agêntico se adapta a cada destinatário. Em uma interrupção de serviço público, o agente:

• Identifica quais bairros são afetados, em vez de enviar mensagens para toda a base.
• Verifica o canal preferido de cada cliente (SMS, WhatsApp, voz ou e-mail).
• Envia atualizações personalizadas (por exemplo, “Espera-se que a energia seja restaurada até as 4:15 da tarde”).
• Acompanha automaticamente se a restauração demorar mais do que o esperado, escalando para um agente humano se o cliente responder com preocupações.

33. Geração e otimização de FAQ

Agentes:

• Geram e atualizam automaticamente FAQs a partir de interações ao vivo com clientes e histórico de tickets.
• Integram-se com ferramentas de CRM, chat e base de conhecimento para identificar consultas recorrentes.

Como funciona:

O Knowledge Builder da Zendesk analisa tickets dos últimos 30 dias, observando tanto os problemas que os clientes levantam quanto as soluções que os agentes fornecem, e gera uma estrutura de categorias preenchida com artigos rascunho. O knowledge copilot da Zendesk então mantém a base por meio de:

• Identificação de lacunas de conteúdo e sugestão de atualizações para artigos que cobrem parcialmente tickets recorrentes.
• Geração de artigos ou procedimentos rascunho a partir de dados de tickets.
• Pontuação da saúde do conteúdo em cobertura, atualidade (parcela de artigos atualizados recentemente) e legibilidade para IA (parcela de artigos formatados para processamento de IA).
• Destacando tópicos de suporte, sinalizando picos em consultas recorrentes (por exemplo, redefinições de senha) e recomendando novos artigos da central de ajuda.

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Agentes de IA como assistentes de pesquisa

Agentes de IA como assistentes de pesquisa são usados em vários campos para auxiliar na análise de dados, revisão de literatura, geração de hipóteses e design experimental.

Exemplos reais:

1. O Deep Research da OpenAI usa raciocínio para sintetizar grandes quantidades de informações online e concluir pesquisas em várias etapas em nível de doutorado ao executar grandes buscas usando o o3 e o DeepSeek.⁵³⁵⁴

Em um experimento em que pesquisadores pediram ao Deep Research para conduzir um projeto real com um prompt detalhado, o Deep Research:

• Fez perguntas de acompanhamento para esclarecer o escopo e os detalhes do projeto de pesquisa antes de começar.
• Sintetizou descobertas de 22 fontes com base em relatórios acadêmicos e do setor.⁵⁵

2. O sistema de apoio à decisão clínica (CDS) da ChemicalQDevice foi solicitado a executar um fluxo de trabalho agêntico para descoberta de medicamentos. Neste exemplo, o sistema da ChemicalQDevice:

• Analisou grandes quantidades de literatura clínica de datasets.
• Executou codificação automatizada com ferramentas como GitHub Actions.
• Usou IA generativa (por exemplo, GPT-4 ou models personalizados) para gerar hipóteses, sugerir designs experimentais e redigir relatórios de pesquisa.⁵⁶

3. O sistema de fluxo de trabalho agêntico de ponta a ponta, otto-SR, aproveita LLMs para conduzir buscas de literatura, aplica critérios de inclusão/exclusão, extrai dados estruturados e realiza meta-análises.⁵⁷

4. O Google implantou um revisor por pares agêntico nas conferências ICML e STOC para automatizar partes do processo de revisão científica em escala. Nesta implantação, o agente:

• Processou aproximadamente 10.000 artigos com tempos de resposta de 30 minutos por manuscrito.
• Capturou 34% mais erros matemáticos do que métodos padrão de prompting zero-shot.⁵⁸

O Deep Research da OpenAI, o sistema da ChemicalQDevice e o otto-SR podem ser usados em vários casos de uso agênticos apresentados abaixo:

34. Revisão de literatura e descoberta de conhecimento

Agentes de IA buscam autonomamente em bancos de dados acadêmicos, periódicos e repositórios de pesquisa online (por exemplo, Google Scholar, PubMed) para reunir estudos, artigos e publicações relevantes relacionados a tópicos ou hipóteses de pesquisa específicos.

35. Geração e teste de hipóteses

Agentes analíticos avançados escaneiam continuamente fluxos de dados para gerar e testar autonomamente hipóteses de negócios. Quando ocorre uma anomalia como um pico de abandono de carrinho, o agente testa imediatamente variáveis como latência da página ou códigos promocionais com falha, entregando insights validados aos usuários em minutos, em vez de dias.

36. Mineração e análise de dados

Agentes de IA ingerem dados estruturados e não estruturados de várias fontes, como bancos de dados de pesquisa, mídias sociais, patentes ou resultados de ensaios clínicos, fornecendo insights sobre tendências emergentes.

Estudo de caso de mineração e análise de dados: AES

A AES usou agentes construídos no BigQuery e Vertex IA do Google Cloud para sintetizar dados estruturados e não estruturados em todo o seu patrimônio de auditoria interna.

• Custos de auditoria reduzidos em 99% e tempo reduzido de 14 dias para uma hora
• A General Mills economizou mais de US$ 100 milhões ao dar aos funcionários acesso seguro à IA generativa sobre seus dados
• O Departamento de Emprego, Treinamento e Reabilitação de Nevada construiu um assistente de apelações que ajudou os árbitros a decidir 4x mais rápido.⁵⁹

37. Visualização e apresentação de dados

Agentes analíticos compilam automaticamente dados brutos em visuais prontos para apresentação, mapeando tendências complexas em gráficos limpos de análise de coorte e cascatas financeiras usando ferramentas integradas como Tableau ou Power BI.

Agentes de IA como usuários de computador

“Computer Use” visa permitir que a IA interaja com um computador como uma pessoa faria. Isso oferece flexibilidade para realizar tarefas digitais sem usar APIs específicas de sistema operacional ou web.

Existem duas abordagens para que agentes de IA realizem tarefas como humanos:

1. Executar ações de interface gráfica do usuário (GUI) do sistema operacional (Anthropic’s Claude, Microsoft’s OmniParser, etc).
2. Navegação na web (OpenAI Operator, Kura IA, Runner H, HyperWriteAI, MultiOn Agent Q, etc).

Exemplos de ferramentas:

1. ChatGPT Atlas com Agent Mode, sucessor da ferramenta Operator, alterna entre aplicativos e completa tarefas complexas baseadas na web para unificar a GUI.¹
2. Kura IA eRunner H visam concluir tarefas usando navegadores web.⁶⁰⁶¹
3. HyperWriteAI visa preencher formulários de texto, clicar em botões e selecionar opções de menu para fazer um pedido online.⁶²
4. O OmniParser da Microsoft aprimora a compreensão do agente sobre interfaces visuais para automação de GUI.⁶³

38. Preenchimento de formulários e automação web

Agentes navegam em páginas web, clicam em campos e preenchem formulários com base em prompts do usuário ou dados estruturados.

Como funciona:

Exemplo real: Preenchimento de formulários

A Danfoss implantou agentes de IA do Google Cloud na fabricação industrial para automatizar o processamento de pedidos baseado em e-mail e alcançou:

• 80% das decisões transacionais automatizadas
• Tempo médio de resposta ao cliente reduzido de 42 horas para quase tempo real.⁶⁵

39. Geração e edição de documentos

Agentes abrem arquivos, fazem edições, renomeiam, organizam e salvam documentos em ambientes locais ou em nuvem.

Como funciona:

O Anthropic’s Claude é solicitado a “Gerar 25 linhas de despesas de amostra, salvá-las em uma planilha e, em seguida, abrir a planilha”.

Neste exemplo, o Claude:

• Abriu o arquivo CSV no aplicativo LibreOffice Calc.
• Criou um arquivo CSV com 25 linhas de dados de despesas de amostra.
• Instalou a planilha LibreOffice Calc.⁶⁶

40. Pesquisa web e coleta de dados estruturados

Ao contrário de scripts básicos de automação, agentes de pesquisa web profunda interpretam informações não estruturadas em várias páginas e retornam insights em um formato estruturado.

Como funciona:

O Deep Research da OpenAI, uma nova capacidade agêntica dentro do ChatGPT projetada para pesquisa web em várias etapas e com alto contexto, planeja, navega e sintetiza informações em várias fontes para responder a consultas complexas.

41. Operações de CLI e execução de scripts

Agentes de codificação baseados em CLI como o Aider, projetados para fluxos de trabalho de desenvolvimento baseados em terminal, executam comandos shell, instalam software, lançam scripts e interpretam saídas em interfaces de terminal.

Como funciona:

O Aider, um agente de codificação de IA nativo de CLI, é usado por desenvolvedores para refatorar bases de código e executar comandos shell, como executar suítes de teste (pytest, npm test). O agente interpreta saídas do terminal, corrige erros iterativamente e faz commit das alterações diretamente em repositórios Git.⁶⁷

Como alternativa ao Aider, a Cognition lançou o Devin 2.0, um engenheiro de software de IA autônomo com uma variante nativa de CLI competindo diretamente com agentes baseados em terminal. O Devin é capaz de refatorar bases de código, executar comandos shell, executar suítes de teste e fazer commit de alterações em repositórios Git.⁶⁸

42. Navegação e coordenação multimodal de aplicativos

Agentes GUI unificados (por exemplo,OpenAI Operator protótipos) podem alternar entre aplicativos.

Como funciona:

Para testar um caso de uso de entrega de pedido, forneci uma solicitação de compra simples do Open Operator: Ajude-me a comprar uma capa de almofada estilo boho por menos de US$ 30.

43. Agentes de fluxo de trabalho autônomos (tarefas de longo horizonte)

Agentes de planejamento com memória + uso de ferramentas (por exemplo, Auto-GPT, Agent Q com definição de metas) executam objetivos em várias etapas em diversas ferramentas (por exemplo, coletar entradas, tomar ações, revisar planos), tomando decisões em tempo real.

Como funciona:

Nesta análise de relatório financeiro em várias etapas, o agente de planejamento de IA recebe a tarefa: “Analise o desempenho financeiro do último trimestre e prepare um resumo para a equipe financeira.”

O agente é solicitado a obter:

• Notícias recentes da empresa (3 principais histórias)
• Preço atual das ações da empresa (AAPL)
• Informações da empresa (por exemplo, perfil, valor de mercado, setor)
• Preços históricos das ações (intervalo de 1 dia durante o último mês)
• Recomendações de analistas (por exemplo, classificações de compra/manutenção/venda)

Aqui está a saída do relatório financeiro:

MultiOn Agent Q reservando um voo.

Construindo agentes de IA

A mudança de aplicações básicas de agentes, como pesquisas de clima em linguagem natural usando ferramentas como LangChain, para casos de uso autônomos mais complexos, como desenvolvimento de aplicativos (por exemplo, gerar um jogo Tic Tac Toe com o editor de IA Cursor), resultou nos desafios:

Essa mudança apresenta desafios como gerenciar fluxos de trabalho em várias etapas, lidar com loops de erro de API e manter o contexto em grandes bases de código.

• Gerenciando a complexidade na execução de tarefas
  • Padronizando padrões que orientam seu processo de tomada de decisão.
  • Incorporando várias opções e selecionando a ação ideal para executar uma tarefa. (por exemplo, “Devo exibir esta tela ou outra com base na entrada do usuário?”).
• Interface com sistemas externos e APIs

44. Gerando agentes de IA personalizados:

Frameworks de construção de agentes de IA ajudam a enfrentar esses desafios fornecendo:

• Frameworks de tomada de decisão e raciocínio (por exemplo, aprendizado de máquina ou models probabilísticos) para padronizar padrões e incorporar várias opções.
• Ferramentas de acesso e integração de dados (por exemplo, conectores de API) para interagir com sistemas externos e APIs.

O ecossistema de desenvolvedores tem adotado ferramentas especializadas de orquestração agêntica como LangGraph, CrewAI, Google Agent Development Kit, Mastra, OpenAI Agents SDK e Claude Agent SDK, pois essas ferramentas oferecem fluxos de trabalho estruturados para coordenação multiagente e tarefas de longo horizonte.

Como funciona:

Criando um agente personalizado de guia de viagem para a Eslovênia com o Microsoft 365:

Exemplo real: Gerando agentes de IA personalizados

A AppFolio migrou seu copiloto de gerenciamento de propriedades Realm-X de uma arquitetura baseada em cadeia para o LangGraph, publicando números de antes e depois sobre o que a mudança proporcionou.

• Melhoria de 2x na precisão da resposta após a migração
• Mais de 10 horas economizadas por semana por gerente de propriedade
• O prompting dinâmico few-shot elevou o desempenho em recursos específicos de 40% para 80%.⁷²

Perguntas frequentes

Cite esta pesquisa

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{40+ Casos de Uso de IA Agêntica com Exemplos Reais}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 26 Agosto 2026}
}

Registro de alterações

20 atualizações

1. 202626 Ago

   Substituído 'Exemplo da vida real' por 'Como funciona' na seção 'Construindo aplicações', clarificando a natureza dos exemplos.

2. 4 Ago

   Adicionado um exemplo da vida real à seção 'Resolução de apólices personalizada', oferecendo uma ilustração concreta do conceito.

3. 16 Jul

   Removida uma URL específica de país de um exemplo da vida real, tornando o conteúdo universalmente acessível.

4. 8 Jul

   Expandido o 'Exemplo da vida real' na introdução, oferecendo uma compreensão mais ampla das capacidades de colaboração entre agentes.

5. 7 Jul

   Atualizado o 'Exemplo da vida real' na seção 'Monitoramento e otimização do pipeline CI/CD', fornecendo uma compreensão mais clara do papel de Claude como agente DevOps.

6. 202513 Nov

   Atualizada a linguagem do artigo para clarificar as capacidades da IA agêntica, proporcionando aos leitores uma compreensão mais precisa das suas funções autónomas.

7. 16 Jul

   Atualizada a numeração do artigo, fornecendo aos leitores uma contagem mais precisa dos casos de uso.

8. 20 Jun

   Atualizada a seção 'Desenvolvimento e operações de TI', fornecendo aos leitores categorias mais claras e específicas para aplicações de agentes de IA.

9. 19 Jun

   Expandida a seção 'Casos de Uso de IA Agente', oferecendo aos leitores uma compreensão mais detalhada e estruturada das aplicações de IA agente em vários domínios.

10. 11 Abr

    Atualizada a seção 'Agentes de IA como desenvolvedores', oferecendo aos leitores uma visão geral mais clara e estruturada das capacidades dos agentes de codificação de IA e exemplos da vida real.

11. 14 Fev

    A introdução foi atualizada para clarificar a definição e distinção da IA agêntica de outros tipos de IA, proporcionando aos leitores uma compreensão fundamental mais clara.

12. 13 Fev

    Atualizada a seção 'Agentes de IA como desenvolvedores', fornecendo exemplos mais atuais e detalhes sobre agentes de software de IA autônomos.

13. 12 Fev

    Removido Assistentes de varejo e e-commerce da lista de categorias de agentes de IA, reduzindo o escopo do artigo.

14. 11 Fev

    Atualizada a seção 'Agentes de IA como desenvolvedores', fornecendo uma explicação mais clara de como os agentes de IA se integram em projetos de desenvolvimento e oferecendo exemplos mais específicos de ferramentas líderes de agentes de IA.

15. 10 Fev

    A introdução foi atualizada para esclarecer o escopo dos exemplos da vida real, ajudando os leitores a entender o foco do artigo.

16. 31 Jan

    Atualizada a numeração dos casos de uso em todo o artigo, proporcionando uma enumeração mais clara e consistente para os leitores.

17. 30 Jan

    Atualizada a seção 'Agentes de IA como usuários de computador' com novos exemplos, oferecendo aos leitores aplicações atuais de agentes de IA interagindo com computadores.

18. 29 Jan

    Expandida a seção 'Agentes de IA como desenvolvedores' com novas subseções e exemplos, oferecendo aos leitores uma compreensão mais abrangente da IA agêntica no desenvolvimento de software.

19. 28 Jan

    Atualizada a introdução, seção 1 e seção 2, oferecendo aos leitores explicações mais claras e exemplos mais relevantes.

20. 202425 Dez

    Expandida a introdução aos agentes de IA como desenvolvedores, fornecendo uma visão geral mais clara de suas capacidades e exemplos.

Links de referência

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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Hazal Şimşek

Analista do Setor

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Hazal é analista do setor na AIMultiple, com foco em inteligência de processos (incluindo mineração de processos) e automação empresarial (incluindo automação de TI e automação low-code/no-code).

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