Como um agente de IA pode ajudar sua empresa

A curiosidade dos brasileiros por automação inteligente saiu do campo das hipóteses e virou comportamento medido nos buscadores. No último ano, as pesquisas por agente de IA no Google Brasil subiram 22% e somaram cerca de 175 mil consultas, segundo levantamento da Locaweb, empresa de hospedagem de sites e infraestrutura digital. O dado revela um público dividido entre quem já procura ferramentas específicas e quem ainda tenta entender o funcionamento desses sistemas.

Por trás do aumento, há um movimento corporativo em ritmo acelerado. Pesquisa do IEEE (Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos) com líderes de tecnologia de diversos países aponta que 96% dos profissionais ouvidos esperam ampliar os investimentos em agentes inteligentes ao longo de 2026, num momento em que o setor já fala abertamente na chegada da chamada era da IA agêntica.

Assim, o cruzamento entre busca popular e investimento empresarial ajuda a explicar quais formatos lideram o interesse e quais dúvidas ainda dominam o comportamento dos internautas no País.

O que aparece no topo das buscas

Entre os termos mais pesquisados, o atendimento ao consumidor ocupa as primeiras posições. A expressão “agente de IA para WhatsApp” lidera o ranking e expressa uma demanda prática: lidar com altos volumes de mensagens sem perder velocidade nem oportunidades de venda. Logo atrás, aparecem buscas por “agente de IA para atendimento ao cliente” e “agente de IA para vendas”, sinal de que a automação comercial é o foco principal.

Já entre os setores que mais procuram por essas soluções, três áreas se destacam pela rotina intensa de contato com o público: clínicas, imobiliárias e escritórios de advocacia. Em todas elas, a agilidade na resposta e a organização de informações pesam diretamente na competitividade.

Para Patrice Ramos, diretor de Produtos e Engenharia da Locaweb, o quadro mostra empresas atentas aos ganhos imediatos da tecnologia. “À medida que a demanda por agilidade e escala nas operações cresce, soluções como essas deixam de ser um diferencial e passam a integrar as estratégias de negócio. Além de aumentar a eficiência operacional, os agentes contribuem para a redução de custos, ajudam a eliminar gargalos e elevam a qualidade do atendimento, vantagens reais em um mercado agitado.”

Dúvidas básicas ainda movem internautas

Apesar do interesse em alta, parte considerável das pesquisas parte do zero. Muitas consultas envolvem perguntas elementares sobre o que são essas ferramentas, como funcionam e como aplicá-las no cotidiano de uma empresa, o que indica espaço relevante para difusão de conteúdo educativo sobre o tema.

Em termos práticos, agentes de IA são sistemas projetados para executar tarefas de modo autônomo ou semiautônomo, com foco em automatizar fluxos de trabalho. Diferentemente da interação pontual com modelos generativos como ChatGPT e Gemini, esses sistemas operam de forma contínua, tomam decisões a partir de dados, seguem regras pré-definidas e conversam com outros softwares durante o processo.

Como funciona um agente de IA

De modo geral, esses sistemas trabalham orientados por objetivos. A partir de uma meta, planejam etapas, dividem o problema em tarefas menores e executam ações até alcançar o resultado esperado. Durante o percurso, usam dados para ajustar o caminho e, quando necessário, criar novas etapas.

Entre as principais capacidades estão o raciocínio, usado para analisar informações e resolver problemas, e a ação, que envolve interagir com sistemas, disparar comandos e responder a contextos diversos. Muitos agentes ainda incorporam mecanismos de observação e planejamento, atuam em parceria com humanos ou com outros sistemas e ajustam o próprio desempenho com base em resultados anteriores.

Tipos de agentes e custos envolvidos

Existem variações que se distinguem pela atuação e pelo nível de complexidade. Alguns interagem diretamente com o usuário, como os aplicados em vendas e suporte. Outros trabalham em segundo plano, automatizando processos sem qualquer contato visível. Há ainda os modelos individuais, voltados a funções pontuais, e os sistemas multiagentes, em que várias unidades operam de maneira coordenada para resolver demandas mais sofisticadas.

A complexidade também varia. Soluções simples seguem regras pré-definidas, enquanto versões avançadas planejam ações, aprendem com dados e tomam decisões a partir de objetivos. Por outro lado, o custo de implementação depende do nível de personalização, do volume de uso e das integrações exigidas, sendo que projetos mais robustos demandam investimento maior e gastos contínuos de manutenção.

Caminhos para criar e treinar um agente de IA

Quem deseja adotar a tecnologia pode contratar serviços especializados ou recorrer a plataformas que permitem montar a ferramenta na própria internet. Quando nenhuma opção pronta atende, também é possível desenvolver um sistema totalmente personalizado, ajustado aos desafios específicos do negócio.

O primeiro passo é definir com clareza o que se quer resolver: melhorar o atendimento, gerar relatórios ou extrair leituras a partir de bases de dados. A partir daí, o ideal é mapear o fluxo de trabalho e identificar quais tarefas podem ser automatizadas com apoio da inteligência artificial.

Em seguida, vem a construção de um bom prompt. Ele precisa fornecer contexto, definir a persona do agente, listar objetivos, descrever o passo a passo das tarefas e trazer exemplos. Quanto mais detalhadas forem as instruções, incluindo o formato esperado de entrega, maior a precisão dos resultados. Vale ainda estruturar uma base de conhecimento, com documentos, pastas ou consultas à web.

Por fim, o acompanhamento de métricas e a coleta de retornos dos usuários permitem ajustes contínuos. Esse processo de calibragem é o que garante a evolução da ferramenta ao longo do tempo.