Integração de agentes de IA está transformando o trabalho nas empresas

A inteligência artificial (IA) tem rapidamente evoluído, transformando-se de uma ferramenta simples em um verdadeiro parceiro de trabalho nas empresas. Há pouco mais de um ano, ferramentas de IA para codificação mal conseguiam completar uma linha de código. Hoje, essa realidade mudou bastante, permitindo a construção de recursos de software prontos para produção.

Scott White, líder de produto do Claude AI na Anthropic, é um exemplo dessa mudança. Mesmo sem ser um programador profissional, ele agora consegue desenvolver funcionalidades de software completas. A forma como ele aborda seu trabalho mudou, focando em construir protótipos funcionais para demonstração. Essa transformação reflete uma tendência maior: a adoção de sistemas de IA mais sofisticados, capazes de realizar tarefas de forma autônoma. A experiência de White mostra um vislumbre do futuro para muitos profissionais.

A Evolução Acelerada da IA: Do Código à Autonomia

A evolução da IA tem sido notavelmente rápida. Quando Scott White ingressou na Anthropic, o modelo Claude 2 da empresa era capaz de lidar com a conclusão básica de texto. O lançamento do Claude 3.5 Sonnet permitiu a criação de aplicativos completos, levando a funcionalidades como os Artifacts, que permitem aos usuários gerar interfaces personalizadas. Essa ferramenta se tornou um diferencial para quem busca eficiência em desenvolvimento.

Agora, com o Claude 4, o modelo alcançou uma pontuação de 72,5% no benchmark de codificação SWE-bench, um avanço notável. Isso significa que o modelo pode funcionar como o que White descreve como um “engenheiro de software Agentes de IA totalmente remoto”. Essa capacidade sugere um novo patamar para a colaboração entre humanos e máquinas no desenvolvimento de software.

O Claude Code, a mais recente ferramenta de codificação da Anthropic, é capaz de analisar bases de código inteiras. Ele pode pesquisar na internet por documentação de API, emitir solicitações de pull request e responder a comentários de revisão de código. Além disso, a ferramenta itera em soluções, tudo isso enquanto trabalha de forma assíncrona por horas. Um fato interessante é que 90% do próprio Claude Code foi escrito pelo sistema de IA. White destacou que esse tipo de processo autônomo e contínuo não era viável há apenas seis meses. Essas funcionalidades exemplificam o potencial crescente dos Agentes de IA.

A capacidade dos Agentes de IA de atuar como desenvolvedores autônomos tem implicações significativas para o futuro do trabalho em equipes de engenharia. Eles podem otimizar o tempo e os recursos, permitindo que os programadores se concentrem em tarefas mais complexas e estratégicas. A velocidade com que essas tecnologias estão avançando sugere um cenário onde a criação de software se tornará ainda mais automatizada.

Grandes Empresas: Tempo Reduzido com IA

As implicações dessa evolução da IA vão muito além do desenvolvimento de software. A Novo Nordisk, uma farmacêutica da Dinamarca, conseguiu reduzir drasticamente o tempo necessário para completar relatórios clínicos. O que antes levava 10 semanas, agora é finalizado em apenas 10 minutos, graças à integração do Claude em seus fluxos de trabalho. Outras empresas também estão colhendo benefícios semelhantes, redefinindo seus processos.

A GitLab, por exemplo, utiliza essa tecnologia para diversas finalidades. Ela vai desde a criação de propostas de vendas até a elaboração de documentação técnica complexa. Além disso, a Intuit emprega o Claude para fornecer orientações fiscais diretamente aos consumidores, oferecendo um suporte mais ágil e acessível. Esses exemplos demonstram a versatilidade e o impacto dos Agentes de IA em diferentes setores, otimizando operações diárias.

White faz uma distinção importante entre os níveis de integração da IA. Primeiro, existem os modelos de linguagem simples que respondem a perguntas. Depois, há os modelos aprimorados com ferramentas, como a pesquisa na web. Em seguida, vêm os fluxos de trabalho estruturados que inserem a IA em processos de negócios. Por fim, chegamos aos agentes completos, capazes de buscar metas de forma autônoma, usando múltiplas ferramentas e raciocínio iterativo.

Para White, um agente de IA é “algo que tem um objetivo, e então pode fazer muitas coisas para alcançar esse objetivo.” A chave para essa capacidade é a relação entre a inteligência do modelo e a oferta de novas funcionalidades nos produtos. Quanto mais inteligente o modelo, mais amplas são as possibilidades de aplicação. Vale mencionar que a Apple pode integrar ChatGPT ou Claude na Siri no futuro, mostrando a amplitude dessa tecnologia. E a Microsoft usa IA para melhorar diagnósticos médicos complexos, o que reforça o poder dos Agentes de IA.

A Base da Revolução: Redes de Colaboradores de IA

Um desenvolvimento de infraestrutura crucial tem sido o Model Context Protocol (MCP) da Anthropic. White o descreve como o “USB-C para integrações”, destacando sua universalidade. Em vez de as empresas criarem conexões separadas para cada fonte de dados ou ferramenta, o MCP oferece uma maneira padronizada para os sistemas de IA acessarem softwares corporativos, desde o Salesforce até repositórios de conhecimento internos. Isso simplifica bastante a implementação.

“Está realmente democratizando o acesso aos dados”, afirmou White, sublinhando que integrações construídas por uma empresa podem ser compartilhadas e reutilizadas por outras por meio desse protocolo de código aberto. Essa abordagem colaborativa acelera a adoção e a inovação. Para organizações que planejam implementar Agentes de IA, White aconselha começar com projetos pequenos e construir de forma gradual. Evitar tentar criar um sistema autônomo completo do zero é fundamental, garantindo que cada componente funcione antes de avançar.

Ele também enfatizou a importância de sistemas de avaliação. Esses sistemas são essenciais para garantir que os Agentes de IA tenham o desempenho esperado. “Avaliações são o novo PRD”, disse White, referindo-se aos documentos de requisitos de produto. Isso destaca a necessidade de as empresas desenvolverem novos métodos para verificar o desempenho da IA em tarefas específicas de negócios, garantindo a eficácia e a confiabilidade. Uma ótima forma de se preparar é buscando um guia gratuito para liderança com IA para negócios.

O Próximo Passo: De Assistentes a Organizações de IA

Olhando para o futuro, White prevê que o desenvolvimento de IA se tornará acessível a trabalhadores não técnicos, de forma semelhante ao avanço das capacidades de codificação. Ele imagina um cenário onde as pessoas gerenciam não apenas um Agente de IA, mas organizações inteiras de sistemas de IA especializados. Essa visão aponta para uma democratização das ferramentas. As novas funcionalidades do Microsoft 365 Copilot em 2025 são um passo nessa direção.

“Como todos podem ser seus próprios mini CPO ou CEO?”, questionou White. Ele completou dizendo: “Eu não sei exatamente como isso se parece, mas é o tipo de coisa que me faz acordar e querer chegar lá.” Essa perspectiva ressalta o potencial da IA para empoderar indivíduos. O papel da inteligência artificial na sociedade brasileira tem sido objeto de reflexões importantes.

A transformação descrita por White espelha tendências amplas da indústria, à medida que as empresas lidam com as crescentes capacidades da IA. Embora a adoção inicial tenha focado em casos de uso experimentais, as empresas estão cada vez mais integrando a IA em processos centrais de negócios. Isso muda fundamentalmente a forma como o trabalho é feito, exigindo novas abordagens e estratégias.

À medida que os Agentes de IA se tornam mais autônomos e capazes, o desafio não é mais ensinar máquinas a realizar tarefas. Agora, o foco está em gerenciar colaboradores de IA que podem trabalhar de forma independente por longos períodos. Para White, esse futuro já está se tornando realidade, uma funcionalidade de produção por vez, moldando o cenário empresarial. Os modelos de IA da Google, como o Gemini, também estão evoluindo para essa realidade.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.