Modelos mais acessíveis, computação em nuvem e plataformas prontas reduzem barreiras para automatizar processos financeiros, administrativos e comerciais
Depois da popularização da inteligência artificial generativa, uma nova categoria de tecnologia começa a disputar espaço nas empresas: os agentes de IA. Em vez de apenas produzir um texto ou responder a uma pergunta, esses sistemas são projetados para executar tarefas, consultar diferentes fontes de informação, interagir com softwares e acompanhar processos com menor intervenção humana.
A mudança começa a levar para pequenas e médias empresas recursos de automação que até pouco tempo exigiam projetos mais complexos de desenvolvimento e integração. A combinação de modelos de IA disponíveis como serviço, infraestrutura em nuvem e plataformas prontas reduz custos e permite criar agentes voltados a tarefas administrativas, financeiras, fiscais e comerciais.
Na prática, um agente pode ser configurado para acompanhar indicadores, consultar sistemas corporativos, solicitar documentos, realizar etapas de uma conciliação ou iniciar um atendimento. Dependendo da arquitetura adotada, também pode utilizar informações provenientes de ERP, CRM e outras aplicações para executar uma sequência de ações.
Esse avanço, porém, acrescenta uma diferença importante em relação aos primeiros assistentes de IA generativa: quanto maior a autonomia para agir sobre sistemas e dados empresariais, maior também é a necessidade de estabelecer limites, permissões, supervisão e mecanismos de auditoria.
Empresas começam a experimentar o trabalho com agentes
O movimento já aparece em levantamentos sobre adoção corporativa de IA. O Microsoft Work Trend Index 2025, realizado com mais de 31 mil profissionais em 31 países, apontou que 45% dos líderes de pequenas e médias empresas consultados pretendiam ampliar a capacidade operacional por meio do chamado “trabalho digital”.
Já o estudo The State of AI 2025, da McKinsey, indicou que 88% das organizações pesquisadas utilizavam inteligência artificial em pelo menos uma área do negócio. Segundo o levantamento, 23% afirmaram utilizar agentes de IA em escala e outros 39% estavam conduzindo projetos-piloto ou experimentos.
Os números mostram uma transição entre duas fases da adoção corporativa da tecnologia: utilizar IA como uma ferramenta isolada e incorporá-la aos próprios fluxos de trabalho.
Para Mauricio Frizzarin, fundador e CEO da QYON, empresa que desenvolve agentes de IA e softwares para gestão contábil e empresarial, a mudança pode ter impacto especialmente relevante entre empresas menores.
“Durante muito tempo, as PMEs cresceram contratando pessoas para absorver o aumento da operação. Agora, elas passam a contar com colaboradores digitais capazes de executar tarefas repetitivas continuamente, permitindo que as equipes humanas concentrem esforços em análise, relacionamento com clientes e tomada de decisão”, afirma.
Segundo o executivo, a redução das barreiras tecnológicas também permite que empresas menores experimentem aplicações que anteriormente dependeriam de projetos personalizados.
“Os agentes democratizam um nível de eficiência antes restrito às grandes corporações. Pela primeira vez, uma PME pode operar com processos inteligentes utilizando soluções acessíveis, implantadas em poucas semanas e adaptadas à sua realidade”, diz Frizzarin.
Agente de IA não conserta processo ruim
Disponibilizar um agente, entretanto, não significa que ele conseguirá automatizar qualquer atividade imediatamente.
Para executar processos corporativos, esses sistemas dependem de dados confiáveis, regras claramente definidas e acesso aos softwares envolvidos no fluxo de trabalho. Se uma mesma tarefa é realizada de maneiras diferentes pelos funcionários ou depende de informações espalhadas por várias bases desconectadas, a automação se torna mais complexa.
“É preciso ter em mente, que a Inteligência Artificial não organiza empresas desorganizadas. Ela potencializa processos bem estruturados. Por isso, a preparação é tão importante quanto a escolha da ferramenta”, alerta Frizzarin.
Entre os requisitos estão processos mapeados, dados atualizados, integração entre sistemas e definição de políticas de governança e segurança.
A questão ganha importância porque agentes não trabalham apenas com informações. Dependendo das permissões concedidas, eles podem executar ações dentro dos sistemas da empresa. Isso exige estabelecer quais dados podem consultar, quais operações estão autorizados a realizar, quando precisam solicitar aprovação humana e como suas atividades serão registradas.
De chatbot a agente
A diferença entre um chatbot convencional e um agente de IA aparece principalmente na capacidade de transformar uma solicitação em uma sequência de ações.
Um assistente pode explicar como realizar uma conciliação bancária. Um agente conectado aos sistemas da empresa, por outro lado, pode acessar informações necessárias, comparar registros, identificar divergências e encaminhar exceções para análise humana, desde que tenha integrações e permissões para isso.
A QYON, por exemplo, aposta em agentes voltados a usuários sem conhecimento técnico especializado. Segundo Frizzarin, a própria interface conversacional pode orientar a configuração e utilização dos recursos.
“A QYON desenvolveu uma solução com agentes de IA criados para leigos. Isso significa que os profissionais que vão lidar diretamente com a tecnologia não precisam de treinamento específico, afinal os próprios agentes orientam sua implementação e uso. Basta conversar com eles e perguntar como fazer”, detalha.
Entre os processos apontados como candidatos iniciais para esse tipo de automação estão conciliações bancárias, atendimento inicial, cobrança de documentos, monitoramento de indicadores e acompanhamento de obrigações fiscais.
A adoção gradual também permite verificar quanto tempo foi economizado, quais erros foram reduzidos e quais tarefas realmente se beneficiam da automação antes de conceder aos agentes acesso a processos mais críticos.
Pessoas continuam no circuito
A chegada dos agentes também muda a discussão sobre a relação entre pessoas e IA. Em vez de simplesmente consultar uma ferramenta, funcionários passam a trabalhar com sistemas que podem assumir partes de um fluxo operacional.
“Os agentes executam tarefas, ou seja, as pessoas continuam responsáveis por interpretar informações, tomar decisões, negociar, inovar e liderar. Quanto antes as empresas compreenderem essa divisão, maior será o retorno obtido com a tecnologia”, afirma Frizzarin.
Esse modelo exige definir claramente quais decisões podem ser automatizadas e quais continuam dependendo de aprovação humana, principalmente em áreas financeiras, fiscais ou envolvendo informações sensíveis.
Para pequenas e médias empresas, portanto, a redução do custo de acesso aos agentes de IA abre uma nova possibilidade de automação, mas também traz desafios que antes estavam concentrados em grandes projetos corporativos: integrar sistemas, organizar dados, controlar permissões e estabelecer mecanismos de supervisão.
“Durante décadas, inovação foi um privilégio das grandes empresas. Agora, pequenas e médias organizações passam a acessar tecnologias capazes de ampliar a produtividade e melhorar a gestão, fatores que favorecem a competição em condições muito mais equilibradas. Nos próximos anos, a vantagem competitiva não estará no tamanho da empresa, mas na sua capacidade de transformar Inteligência Artificial em inteligência de gestão”, conclui o CEO da QYON.
