CEO da Vert Analytics examina como sistemas que agem de forma independente estão mudando a equação de produtividade e resultado financeiro nas organizações brasileiras. André de Barros Faria — Foto: Divulgação Durante anos, agentes autônomos de IA foram tratados como tecnologia do futuro próximo, sempre a alguns meses de distância de uma adoção corporativa real. Em 2026, esse futuro chegou. O Gartner listou a IA agêntica como uma das principais tendências estratégicas do ano, e os dados do mercado brasileiro confirmam o movimento: organizações de setores como financeiro, jurídico e tecnologia já operam sistemas que planejam, decidem e executam tarefas de múltiplas etapas com mínima supervisão humana. A pergunta que os comitês executivos brasileiros estão respondendo agora não é mais se vão adotar agentes autônomos de IA. É qual processo da operação está pronto para isso, e qual ainda depende de julgamento humano. André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics e especialista em inteligência analítica, desenvolveu e opera essa tecnologia de dentro. Com mais de 140 especialistas em dados e uma Agent Store própria com agentes autônomos calibrados para os dados e processos específicos de cada organização, a empresa acumulou experiência direta no que funciona em produção e no que quebra na escala. "Um sistema de IA tradicional responde a uma pergunta. Um agente autônomo identifica o problema, estrutura a abordagem, executa as etapas necessárias e entrega o resultado. A diferença no impacto operacional é proporcional à diferença na capacidade." O que muda quando a IA começa a agir sozinha? A distinção entre IA tradicional e IA agêntica não é de sofisticação técnica. É de autonomia operacional. Um sistema tradicional, mesmo bem implementado, precisa ser acionado para cada tarefa e depende de um humano para interpretar o resultado e decidir o próximo passo. Um agente autônomo recebe um objetivo, mapeia as etapas necessárias para atingi-lo, executa cada uma delas acionando as ferramentas disponíveis e entrega o resultado final, com trilha de auditoria de cada decisão tomada ao longo do caminho. O Work Trend Index 2026 da Microsoft documenta que o uso de IA e agentes nas empresas está ajudando quase seis em cada dez colaboradores a produzir trabalhos que não conseguiriam há um ano. O impacto não é de substituição de pessoas, mas de amplificação de capacidade: profissionais que trabalham com agentes operam em uma escala de entrega que seria impossível sem a tecnologia. Para as organizações, isso se traduz em processos que antes exigiam equipes inteiras operando com supervisão mínima, liberando pessoas para as decisões que exigem julgamento, contexto e responsabilidade. "O valor dos agentes autônomos não está em fazer a mesma coisa mais rápido. Está em fazer coisas que antes eram inviáveis pela escala. Monitorar cada transação em tempo real, analisar cada documento assim que chega, identificar cada anomalia antes que se consolide em problema. Isso muda fundamentalmente o que uma organização consegue fazer com a mesma estrutura", afirma André de Barros Faria. Onde o impacto financeiro aparece primeiro? O ROI dos agentes autônomos de IA não se distribui de forma uniforme entre processos e setores. Organizações que implementaram IA em operações críticas registram retorno sobre o investimento médio de 1,7 vezes, segundo relatório da Capgemini, com reduções de custo entre 26% e 31% em processos de finanças e cadeia de suprimentos. Esses números refletem onde os agentes fazem mais diferença: operações de alto volume, alta repetição e alta consequência em caso de erro. Os sistemas de antifraude e inteligência analítica desenvolvidos pela Vert Analytics com tecnologia própria operam exatamente nessa intersecção. Agentes autônomos que monitoram transações em tempo real, identificam padrões suspeitos e acionam respostas antes que o dano se consolide são aplicações onde o resultado financeiro é direto e mensurável, tendo contribuído para evitar mais de 500 milhões de reais em fraudes e despesas com contencioso para as organizações atendidas. "O impacto financeiro dos agentes autônomos aparece mais rápido onde o custo do erro é mais alto. Antifraude, compliance, auditoria, análise documental em escala. São processos onde cada decisão errada tem valor financeiro negativo mensurável, e onde a capacidade de agir em tempo real faz toda a diferença." O que ainda impede a adoção e como superar? O Gartner projeta que 40% dos projetos de IA agêntica em curso serão cancelados até 2027. A causa não é tecnológica. São processos mal definidos, dados mal organizados e expectativas desconectadas do que a tecnologia consegue entregar em produção. A diferença entre os 60% que chegam à produção e os 40% que são cancelados é exatamente o diagnóstico feito antes da implementação. Agentes autônomos só funcionam com consistência quando os dados que os alimentam são confiáveis e bem estruturados, quando os processos que automatizam estão claramente mapeados e quando a governança define onde a supervisão humana é obrigatória. Sem essas três condições, o agente opera sobre premissas erradas e produz resultados que parecem convincentes até o momento em que falham de um jeito que importa. "Agente autônomo sobre dados ruins é um problema que age de forma autônoma. A tecnologia amplifica o que existe embaixo. Se o que existe embaixo é sólido, o resultado é sólido. Se não é, o erro escala junto com a autonomia", afirma André de Barros Faria. A vantagem de quem começa agora ainda existe, mas não por muito tempo O investimento corporativo em IA no Brasil alcançou R$ 8,3 bilhões em 2025, com projeção de R$ 12,7 bilhões para 2026. Nesse ritmo, o que hoje é vantagem competitiva para quem opera agentes autônomos tende a se tornar requisito mínimo de operação em um horizonte de dois a três anos. Organizações que estruturarem essa capacidade agora, com dados organizados, processos mapeados e governança definida, constroem um ativo de aprendizado que se valoriza ao longo do tempo e que concorrentes que chegarem depois vão demorar para replicar. "A janela para construir vantagem com agentes autônomos ainda está aberta porque a maioria ainda está em fase de avaliação. Mas ela se fecha rapidamente. Quem começar com diagnóstico correto agora vai chegar à escala quando o mercado ainda está se estruturando. Quem esperar vai chegar quando todos já chegaram", conclui André de Barros Faria.