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Agentes

Por que substituir cargos não resolve o problema de IA nas empresas

O ROI da IA depende do redesenho da empresa, e não apenas da tecnologia. A área responsável pela adoção da tecnologia precisa ser reposicionada

Daniele Botaro

13 de maio de 2026 e atualizado em 18 de maio de 2026

5 min de leitura

Existe uma apresentação circulando em salas de diretoria e ela traz o organograma da empresa com metade dos cargos riscados e substituídos por uma única palavra: “agente”. O analista vira um agente. O coordenador vira um agente. O atendente vira um agente. O custo cai, a eficiência sobe e o CFO aplaude. É uma narrativa perfeita e é exatamente por isso que ela é perigosa.

A lógica parece sólida à primeira vista, mas trata cargos como blocos homogêneos de tarefas, quando na verdade cada cargo combina execução, julgamento, relacionamento, priorização, coordenação, memória institucional, gestão de exceções e responsabilidade por consequências. Algumas dessas tarefas são automatizáveis, outras devem ser assistidas por IA e outras precisam permanecer integralmente humanas. E algumas precisam ser redesenhadas antes que qualquer automação faça sentido.

A pergunta certa não é “quais cargos serão substituídos”, mas “quais decisões precisam de intervenções humanas”. A maioria das empresas ainda chama isso de “human in the loop”, mas o verdadeiro desafio é o de desenhar um loop em que a presença humana faça diferença real. 

Nesse contexto, a área responsável pela adoção interna de IA precisa ser reposicionada. Hoje, ela costuma ser tratada como suporte, ou seja, o time que distribui licenças, organiza workshops, promove treinamentos e coleta casos de uso. Isso é pouco demais para o que está em jogo. Essa área deveria atuar como arquiteta de mudança operacional, conectando estratégia, trabalho e comportamento; traduzindo ambição em casos de uso priorizados por valor; e ajudando a empresa a tornar explícito o que sempre dependeu de improviso. É ela que vai acompanhar a organização no desconforto inevitável dessa transição.

E os dados reforçam essa urgência. A McKinsey identificou que práticas de adoção e escala estão diretamente associadas a maior impacto no ebit, incluindo líderes seniores engajados, comunicação interna sobre valor criado, treinamento por função, roadmap claro, KPIs bem definidos e mecanismos de feedback contínuo. Ainda assim, menos de um terço das organizações pesquisadas seguem a maioria dessas práticas, e menos de um em cinco acompanha KPIs das soluções de IA generativa.

Em síntese, a próxima fase da IA não será vencida por quem riscar mais cargos, comprar mais licenças ou anunciar mais agentes autônomos. Será vencida por quem entender que agentes precisam de estrutura para funcionar, de humanos certos para supervisionar e de métricas reais para provar valor. O ROI da IA não está esperando uma nova versão do modelo, mas sim uma nova versão da empresa.