André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, apresenta o MAIN

Você provavelmente já interagiu com um agente autônomo de IA sem perceber. Quando um banco bloqueia automaticamente uma transação suspeita antes que você perceba que algo estava errado, quando um benefício é processado em horas em vez de semanas, quando um sistema de atendimento resolve sua demanda sem transferir para uma fila humana, há uma chance crescente de que um agente autônomo esteja operando nos bastidores. A diferença entre esses sistemas e os chatbots que o Brasil aprendeu a usar nos últimos anos é fundamental: enquanto o chatbot responde perguntas, o agente autônomo recebe um objetivo, planeja as etapas para atingi-lo, executa cada uma delas e entrega o resultado.

O Gartner estima que, até o final de 2026, 40% das aplicações empresariais incorporarão agentes de IA específicos para tarefas, contra apenas 5% em 2025. O Brasil está entre os países que mais crescem nesse movimento: segundo levantamento da Palo Alto Networks com executivos de segurança em 20 países, o número de identidades de agentes de IA em empresas brasileiras deve crescer 113% nos próximos 12 meses, a terceira maior projeção do mundo, atrás só de Israel e Hong Kong.

André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, desenvolve essa tecnologia de dentro. A empresa criou o MAIN, plataforma própria que integra dados, analisa contexto, decide e executa um processo inteiro sem que uma pessoa precise coordenar cada etapa, e opera com mais de 130 especialistas em dados. "O agente autônomo não é uma evolução do chatbot. É uma mudança de paradigma. O chatbot espera a pergunta. O agente identifica o problema, monta o plano e executa. São ferramentas completamente diferentes, com impactos completamente diferentes."

O que um agente autônomo faz que um sistema comum não faz?

A distinção entre um sistema de IA convencional e um agente autônomo fica mais clara com exemplos concretos. Um sistema convencional de triagem de documentos recebe um arquivo, aplica regras predefinidas e classifica o resultado. Um agente autônomo recebe um objetivo, como "verificar se esse contrato está em conformidade com os requisitos vigentes", identifica quais etapas são necessárias, consulta as fontes relevantes, compara as informações, sinaliza as inconsistências encontradas e entrega um relatório estruturado com a trilha de raciocínio que levou a cada conclusão.

A autonomia desse tipo de sistema opera com limites definidos por quem implementa o sistema. Um agente bem governado executa dentro de um escopo claro, registra cada decisão de forma auditável e escala para revisão humana quando encontra situações fora do seu alcance. André de Barros Faria é direto sobre o que separa implementações bem-sucedidas das que falham. "Agente autônomo sem limites bem definidos é um sistema que age de forma imprevisível. A autonomia precisa ser proporcional à confiabilidade dos dados que alimentam o sistema e à clareza dos objetivos que ele precisa atingir."

Onde já está funcionando no Brasil?

No Brasil, o MAIN já está em ação em situações concretas. Um agente pode receber a tarefa de contestar uma multa de trânsito, analisar sozinho o auto de infração, cruzar os dados com a legislação aplicável e gerar a peça de defesa, do início ao fim, sem que uma pessoa precise redigir cada etapa. Outro agente monitora documentos e transações em busca de fraude, e outro conduz o atendimento de uma demanda simples até a resolução completa, sem transferir para uma fila humana. É a mesma lógica aplicada a setores diferentes: o agente recebe um objetivo, não uma tarefa fechada, e entrega o resultado pronto.

Na análise documental em escala, agentes que leem, classificam e extraem informações de contratos, processos e pareceres em tempo que seria impossível para equipes humanas já fazem parte da rotina de organizações que processam alto volume. O Work Trend Index 2026 da Microsoft, que analisou o uso de IA por 20 mil trabalhadores em dez países, incluindo o Brasil, mostra que o uso de IA e agentes já ajuda quase seis em cada dez colaboradores a produzir trabalhos que não conseguiriam fazer há um ano. O impacto não é de substituição, é de amplificação de capacidade.

O que muda para quem trabalha com essas tecnologias?

A chegada dos agentes autônomos não significa que as pessoas vão desaparecer das operações. Significa que o que as pessoas fazem vai mudar. Tarefas repetitivas, baseadas em regras e dependentes de volume, passam para os agentes. O que permanece humano são as decisões que exigem julgamento contextual, empatia, criatividade e responsabilidade. A transição não é automática nem sem tensão. Profissionais que entendem como trabalhar com agentes têm uma vantagem crescente sobre quem ignora a tecnologia.

Para as organizações, o desafio é gerenciar essa transição de forma que os agentes amplifiquem a capacidade das equipes, em vez de simplesmente substituir partes delas sem redesenhar o que o restante faz. André de Barros Faria vê esse aspecto como um dos mais críticos na implementação bem-sucedida de agentes autônomos. "Quando um agente assume parte do trabalho, o time humano precisa ser realocado para tarefas de maior valor. Se essa realocação não acontece com clareza, o ROI do projeto fica preso e a equipe entra em modo de resistência."

O que esperar nos próximos meses?

Se 2025 consolidou a IA generativa como ferramenta do cotidiano, 2026 marca o momento em que os agentes autônomos saem dos laboratórios e entram nas operações reais de empresas e serviços. Organizações que estruturarem essa capacidade agora, com dados organizados, processos mapeados e governança definida, vão operar com uma vantagem que concorrentes vão demorar para replicar.

Para quem não é especialista em tecnologia, o que importa entender é simples: agentes autônomos de IA já operam no Brasil e já impactam serviços do dia a dia. "A tecnologia vai avançar independentemente de alguém optar por entendê-la ou não. A diferença está em quem vai usar esse avanço a seu favor", conclui André de Barros Faria.