RESUMO DO ARTIGO
Entenda como a evolução dos Agentes de IA está redefinindo a automação inteligente com raciocínio, contexto e autonomia nas empresas.
Nos últimos dois anos, a evolução dos Agentes de Inteligência Artificial (IA) vem transformando o que entendemos por automação inteligente. O que começou como copilotos de IA — assistentes baseados em comandos — agora se transforma em agentes autônomos, capazes de raciocinar, decidir e agir dentro de fluxos corporativos complexos.
Entre 2023 e 2025, a IA generativa passou a ocupar funções reais em operações de marketing, finanças, atendimento e TI. Essa popularização abriu espaço para uma nova camada tecnológica: a Agentic AI, formada por agentes cognitivos capazes de compreender contexto e executar ações sem depender de instruções humanas a cada etapa.
Neste artigo, você vai entender como a IA evoluiu dos copilotos para agentes inteligentes e autônomos, com capacidade de raciocínio e tomada de decisão automatizada. Também verá quais tecnologias sustentam essa transformação, os desafios de governança e como o Pipefy está liderando essa nova fase com seus Agentes de IA 2.0, que unem contexto, segurança e autonomia operacional.
Da IA generativa à era dos agentes inteligentes
A primeira onda da IA generativa representou um verdadeiro divisor de águas para a produtividade individual. Modelos de linguagem e copilotos impulsionaram a criação de textos, imagens e análises com rapidez inédita. No entanto, seu alcance era limitado: faltava contexto, memória e capacidade de execução real.
A evolução dos Agentes de IA surge exatamente para preencher essas lacunas. Diferentemente de um copiloto, que responde a prompts, um agente autônomo observa o ambiente, formula objetivos, toma decisões e executa ações em tempo real. Ele combina modelos de linguagem (LLMs), conectores de API, bases de conhecimento e mecanismos de orquestração inteligente.
De acordo com um relatório da Gartner, até 2026, 40% dos aplicativos corporativos incluirão agentes específicos de tarefa — comparado a menos de 5% em 2025 —, e até 2027, metade das decisões de negócio será ampliada ou automatizada por eles.
Essa nova camada de automação não substitui os humanos: ela redistribui o esforço. Enquanto os copilotos auxiliam na execução de tarefas, os agentes inteligentes coordenam fluxos inteiros, conectando dados, ferramentas e decisões em uma malha operacional integrada.
O que diferencia um copiloto de um agente autônomo
A diferença entre essas duas gerações de IA é estrutural. Copilotos atuam como extensões cognitivas; agentes são entidades de execução. Abaixo, apresentamos uma comparação mais detalhada:
| Característica | Copilotos de IA | Agentes de IA |
| Função principal | Apoiar usuários com respostas e sugestões | Executar fluxos e tomar decisões |
| Contexto e memória | Limitados ao prompt atual | Possuem memória contextual e aprendizado contínuo |
| Autonomia | Reagem a comandos | Iniciam e completam tarefas de ponta a ponta |
| Integração com sistemas | Pontual e estática | Dinâmica, via APIs e orquestração inteligente |
| Nível de supervisão | Dependente do usuário | Parcial ou mínima, com governança embutida |
| Exemplo prático | Gerar um relatório sob demanda | Atualizar relatórios, cruzar dados e enviar insights automáticos |
Essa distinção representa o que, no mercado, tem se chamado de curva agêntica: a passagem do “assistente passivo” para o executor proativo. Cada novo nível adiciona camadas de raciocínio, memória e autonomia — as bases da próxima geração de agentes cognitivos corporativos.
Leia mais: Como escolher o Agente de IA ideal para sua automação de processos
Como os Agentes de IA ganham raciocínio, contexto e autonomia
O avanço recente dos modelos de linguagem com cadeias de raciocínio (Chain-of-Thought) e memória expandida permitiu que os agentes atuassem com lógica e coerência, não apenas com probabilidade estatística. Eles raciocinam em etapas, lembram de interações anteriores e ajustam suas ações com base em feedback e contexto.
Essa evolução ocorre em quatro pilares tecnológicos:
- Raciocínio contextual: agentes interpretam histórico e contexto para tomar decisões adaptativas;
- Memória de longo prazo: armazenam informações e as reutilizam em execuções futuras;
- Acesso a ferramentas externas: via APIs, conectam sistemas e dados corporativos;
- Orquestração inteligente: coordenam fluxos complexos sem intervenção humana.
Na prática, isso cria uma camada de IA embarcada (Embedded AI) dentro da gestão de workflow, capaz de executar processos completos com rastreabilidade e lógica de negócios.
Exemplo ilustrativo
Imagine, por exemplo, uma empresa de seguros que utiliza o Pipefy para processar sinistros. Um Agente de IA analisa os dados do formulário, cruza informações de compliance, calcula o risco e move o card automaticamente para a etapa de aprovação. Tudo acontece com base em políticas internas configuradas em linguagem natural.
O resultado é eficiência com autonomia, sem perder controle ou segurança, um equilíbrio essencial para a adoção responsável da IA.
Leitura complementar: 10 processos manuais que Agentes de IA podem automatizar em 15 minutos
Governança e segurança: o alicerce da autonomia
A governança de IA é o contraponto essencial à autonomia. Segundo a Gartner, mais de 40% dos projetos de agentes podem ser cancelados até 2027 por falhas de definição de escopo, segurança e governança.
As boas práticas para evitar esses riscos incluem:
- Human-in-the-loop: supervisão humana em decisões críticas;
- Logs de raciocínio: registro auditável das ações dos agentes;
- Auditoria externa: verificação independente de impacto ético e legal;
- Controle de acesso: autenticação e criptografia contra vazamentos.
Essas diretrizes sustentam a confiança e diferenciam agentes autônomos de agentes incontroláveis.
O futuro da Agentic AI: agentes multifuncionais e fluxos autônomos
Os agentes multifuncionais representam o próximo estágio da Agentic AI. Eles não apenas executam tarefas, mas também planejam, colaboram e aprendem com os seus próprios resultados.
A nova geração combina IA generativa, automação inteligente e coordenação entre múltiplos agentes, criando um ecossistema de fluxos autônomos que opera 24/7.
Entre as aplicações reais, podemos destacar:
- Atendimento e CX: agentes com memória contextual que mantêm histórico de interações;
- Finanças: tomada de decisão automatizada em reconciliações e auditorias;
- Recursos Humanos: onboarding inteligente com acompanhamento por agentes cognitivos;
- Gestão operacional: IA embarcada (Embedded AI) em workflows para ajustar fluxos em tempo real.
Esses avanços consolidam a IA como um parceiro digital de negócios, e não mais como ferramenta auxiliar.
A chegada dos Agentes de IA 2.0 do Pipefy
A nova geração dos Agentes de IA 2.0 do Pipefy representa a materialização prática dessa transformação.
Esses novos agentes são capazes de:
- Executar até cinco comportamentos simultâneos com três ações cada;
- Tomar decisões com base em dados, documentos e políticas internas;
- Documentar raciocínio e ações em logs auditáveis;
- Utilizar RAG (Retrieval-Augmented Generation) para aprimorar contexto e precisão.
Tudo isso sem código (no-code), apenas configurando fluxos em linguagem natural.
Na prática, o agente se torna um membro digital da equipe, que analisa currículos, valida contratos e move cards automaticamente. Isso reforça o papel do Pipefy como uma plataforma AI Enabler, que une no-code, automação e governança em uma orquestração inteligente e segura.
Quer conhecer mais sobre as capacidades e habilidades desses novos agentes? Preparamos um material exclusivo sobre o tema: “IA Generativa e a evolução dos Agentes de IA: como fazer os resultados aparecerem nas empresas”.
Neste material, aprofundamos a evolução dos Agentes de IA, detalhando a transição da automação reativa para a automação cognitiva e mostrando como líderes de operações podem aplicar a Agentic AI para transformar fluxos críticos em processos autônomos com o Pipefy:
