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IA

Da automação à autonomia supervisionada: o novo modelo organizacional na era agêntica

Com agentes de IA assumindo tarefas de ponta a ponta, bancos e empresas reguladas precisam repensar papéis, arquitetura de dados e limites de autonomia — antes que a tecnologia avance mais rápido que a governança.

Cíntia Scovine Barcelos

30 de julho de 2026 e atualizado em 31 de julho de 2026

8 min de leitura

A era agêntica representa uma grande evolução para a inteligência artificial. A IA clássica é reativa, responde perguntas ou recomenda caminhos. A IA generativa tem como foco a criação de conteúdo. A IA agêntica age com um propósito, é capaz de planejar, executar tarefas complexas, interagir com sistemas e colaborar ativamente com pessoas e outros agentes para atingir um determinado objetivo.

Um sistema agêntico opera em um ciclo contínuo, combinando LLMs, aprendizado de máquina e IA generativa. Inicialmente, há a coleta de dados de fontes como APIs, bancos de dados e interfaces, depois o LLM interpreta o contexto e transforma o objetivo em um plano de ação, que é executado via ferramentas externas, sistemas e outros agentes. No final há a reflexão e aprendizado com a avaliação dos resultados e ajuste das estratégias.

A IA agêntica necessita de um novo modelo operacional. É necessário repensar fluxos, papéis, arquitetura de dados e mecanismos de controle. Como aponta a Deloitte, muitas iniciativas falham porque tentam automatizar o processo existente em vez de redesenhar o trabalho para o ambiente agêntico. Agentes não eliminam a necessidade de gestão; ao contrário, eles exigem um novo desenho organizacional, mais governança e clareza sobre onde a IA pode atuar autonomamente, onde deve apenas recomendar e onde a decisão final deve permanecer estritamente humana.

A PwC analisou mais de 1 bilhão de anúncios de emprego em 27 países, além de dados corporativos de produtividade e força de trabalho. O estudo concluiu que as empresas mais expostas à IA apresentaram crescimento de quadro funcional de 52% desde 2018, contra 36% das empresas menos expostas à IA. 

Alguns casos de uso para a IA agêntica

Na engenharia de software, o ecossistema de multiagentes opera como um conjunto de capacidades especializadas que colaboram entre si e com o humano para realizar etapas completas de um processo. O ciclo de desenvolvimento deixa de ser uma sequência linear de atividades apoiadas por IA para se tornar um fluxo dinâmico e colaborativo entre pessoas, plataformas e agentes especializados. Essa mudança desloca o debate da produtividade profissional para a produtividade sistêmica. O papel do desenvolvedor torna-se, portanto, muito mais estratégico, focado em modelagem de soluções, validação crítica, curadoria de código e responsabilidade pelo resultado.

Esse movimento é iminente. O Gartner prevê que 40% das aplicações corporativas contarão com agentes de IA específicos por tarefa até o fim de 2026, o que representa um salto expressivo diante dos menos de 5% registrados em 2025. 

A inteligência artificial agêntica está revolucionando também o setor financeiro. Na gestão de riscos e conformidade, agentes autônomos monitoram continuamente o ambiente regulatório, interpretando novas legislações. Eles superam os sistemas tradicionais na prevenção à lavagem de dinheiro e na detecção de fraudes, utilizando análise comportamental para reduzir falsos positivos e tomar ações de remediação em tempo real. Além disso, aprimoram a avaliação de risco de crédito e operacional, usando machine learning para criar análises mais precisas e promover a inclusão financeira.

Paralelamente, a IA agêntica está viabilizando consultores financeiros autônomos que democratizam o acesso a uma assessoria sofisticada. Sistemas multiagentes podem formular estratégias de investimento, realizar testes de estresse em carteiras e executar operações de compra e venda, otimizando o desempenho e removendo o viés emocional das decisões. 

Para tangibilizar com exemplos reais, o Bradesco vem avançando em uma estratégia de transformação baseada em IA generativa, agentes autônomos e hiperpersonalização, onde algumas iniciativas se destacam. Trazendo alguns cases, existe a “BIA Tech Agentix”, plataforma de IA agêntica que combina múltiplos agentes especializados para apoiar desenvolvedores na modernização e criação de aplicações, com aproximadamente 70 agentes em um marketplace e o CRM agêntico, uma nova geração do CRM baseada em IA, dados em tempo real e agentes inteligentes, capaz de entender o contexto de cada cliente, antecipar necessidades e recomendar ações comerciais altamente personalizadas.

Uma nova área de experimentação que começa a surgir é a criação de um negócio agêntico, onde a ideia é construir uma organização ou domínio, onde as funções de negócio tradicionalmente desempenhadas por humanos são executadas por uma equipe de agentes de IA especializados que colaboram entre si. Um agente orquestrador que define a visão estratégica e os objetivos de alto nível. Esse agente então delega tarefas para outros agentes especializados. Esses agentes se comunicam por meio de APIs e protocolos de mensagens, trocando informações, negociando recursos e coordenando ações para atingir o objetivo comum da empresa. Nesse modelo, o papel dos humanos muda fundamentalmente. Em vez de serem os executores das tarefas, os humanos se tornam os arquitetos da organização autônoma. 

Como se preparar para a era agêntica

O ponto de partida é a clareza de propósito e a estratégia, ou seja, entender quais problemas reais de negócio serão resolvidos e quais riscos assumir. Na sequência, vêm as fundações de tecnologia, que englobam dados confiáveis, arquiteturas preparadas para integração, APIs estruturadas, observabilidade e segurança by design. A governança não pode ser um pensamento tardio; ela precisa nascer com a solução, delimitando a identidade dos agentes, suas permissões de acesso e trilhas de auditoria. Finalmente, há o pilar cultural, que consiste em preparar as pessoas para operar de maneira integrada com a IA, e não apenas para usar ferramentas.

Em ambientes regulados, esse rigor é inegociável. A discussão deixa de ser apenas sobre o que a IA responde e passa a incluir o que ela faz. Conforme alerta a McKinsey, na era agêntica lidamos com sistemas que podem tomar ações indevidas, interagir de forma inadequada com ferramentas ou operar fora das fronteiras estabelecidas. A resposta para esse desafio é calibrar a autonomia de acordo com o nível de risco de cada atividade, estabelecendo regras de controle explícitas (guardrails), controle rigoroso de identidade, logs completos e monitoramento em tempo real. No setor bancário, autonomia sem governança não é inovação, é risco operacional.

O verdadeiro perigo não reside em termos uma IA excessivamente autônoma, mas em permitirmos que as organizações percam seu conhecimento interno e sua capacidade crítica. O diferencial competitivo não pertencerá a quem adotar agentes primeiro, mas a quem for capaz de transformá-los em uma capacidade organizacional perene, sustentada por plataformas robustas, dados íntegros, governança madura e times preparados.