A Inteligência Artificial já passou da fase em que era utilizada apenas para gerar textos, responder perguntas ou apoiar atividades individuais. Em 2026, uma das discussões mais relevantes do mercado de tecnologia está relacionada ao avanço dos agentes de IA e à possibilidade de utilizar sistemas capazes de participar diretamente dos processos empresariais.
Essa mudança amplia significativamente o campo da automação.
Em vez de utilizar a IA somente como uma ferramenta de consulta, as empresas começam a avaliar como sistemas inteligentes podem interpretar informações, interagir com aplicações e executar determinadas etapas de processos.
O que são agentes de IA
Nesse contexto, os agentes de IA são sistemas capazes de utilizar Inteligência Artificial para alcançar objetivos definidos, tomando determinadas ações com algum nível de autonomia.
Na prática, um agente pode receber uma tarefa, analisar as informações disponíveis, utilizar ferramentas e executar as etapas necessárias para alcançar um resultado.
Diferentemente de uma aplicação tradicional de IA, sua principal característica está na capacidade de agir dentro de um fluxo de trabalho. Dessa forma, a Inteligência Artificial se aproxima cada vez mais da automação de processos empresariais.
Por que os agentes estão ganhando espaço
O mercado empresarial busca constantemente formas de aumentar a produtividade, reduzir atividades repetitivas e melhorar a utilização das informações. Diante dessa necessidade, os agentes de IA ampliam as possibilidades de automação, pois podem atuar em processos que envolvem múltiplas etapas.
Esse movimento já aparece nas discussões do setor de tecnologia. A IBM aponta que os agentes estão avançando dos projetos-piloto para ambientes de produção, o que exige uma nova preparação das áreas de tecnologia. Nesse sentido, o estudo de 2026 destaca a infraestrutura adaptável, a governança desde a concepção e a disciplina na gestão do portfólio como pilares para ampliar o uso desses sistemas.
Na mesma direção, a McKinsey identifica a IA como uma das principais prioridades de investimento em tecnologia e destaca o avanço de sistemas capazes de planejar, decidir e agir dentro dos fluxos de trabalho.
Agente de IA não significa automatizar tudo
Esse é um ponto importante. Embora os agentes de IA ampliem as possibilidades de automação, isso não significa que todos os processos devam ser conduzidos pela Inteligência Artificial.
Na verdade, uma automação eficiente começa pela compreensão do processo. Existem atividades altamente estruturadas, baseadas em regras e com grande volume de execução, nas quais o RPA pode apresentar excelente aderência.
Por outro lado, em situações que envolvem documentos e informações não estruturadas, tecnologias como OCR + IDP e IA podem contribuir para interpretar e classificar conteúdos. Além disso, processos que exigem gestão documental, organização de informações e controle de fluxos podem se beneficiar de soluções como ECM e BPM.
Dessa forma, a escolha da tecnologia mais adequada depende das características do processo e do problema que a empresa precisa resolver.
A importância da combinação de tecnologias
É justamente nesse contexto que a automação inteligente ganha relevância. Na RICOHPEL, a arquitetura de soluções contempla RPA + IA, Agentes de IA, OCR + IDP, ECM, BPM e Hiperautomação, com tecnologias que desempenham funções complementares.
Enquanto o RPA + IA permite automatizar atividades e incorporar inteligência aos processos, os Agentes de IA podem analisar informações e executar tarefas com determinado nível de autonomia. Já o OCR + IDP permite reconhecer, extrair e interpretar informações de documentos. Por sua vez, o ECM organiza e gerencia conteúdos, enquanto o BPM estrutura e acompanha os fluxos de trabalho.
Por fim, a Hiperautomação integra diferentes tecnologias para ampliar a automação de ponta a ponta. Dessa maneira, a RICOHPEL considera a transformação digital de forma integrada, conectando as tecnologias às necessidades reais de cada operação, em vez de tratar a IA como uma ferramenta isolada.
O processo vem antes da tecnologia
Imagine uma empresa em que profissionais precisam consultar diferentes sistemas, coletar informações, conferir documentos e registrar dados em outra aplicação. A primeira análise não deveria ser simplesmente qual agente de IA utilizar. O ponto de partida deveria ser entender o processo.
- Com que frequência essa atividade é realizada?
- Quais regras orientam sua execução?
- Que sistemas estão envolvidos nessa operação?
- Quais informações são necessárias?
- Onde ocorrem as etapas manuais?
- Em quais situações é necessária a análise humana?
Somente depois dessa compreensão é possível avaliar qual combinação tecnológica apresenta melhor aderência. Essa lógica também reduz o risco de implementar tecnologia sem resolver o problema operacional que motivou o projeto.
Dados são parte da estrutura
Os agentes de IA precisam de informações para executar suas tarefas. Por isso, a qualidade e a organização dos dados são fundamentais para o bom funcionamento desses sistemas.
Nesse sentido, a McKinsey destaca que as limitações relacionadas aos dados dificultam a expansão do uso de agentes de IA e ressalta a importância de criar bases de informação governadas e reutilizáveis.
Na prática, os projetos de IA precisam considerar não apenas a tecnologia, mas também os documentos, os sistemas, as bases de dados, as permissões de acesso e os fluxos de informação envolvidos.
Assim, quanto mais complexo o processo, maior a necessidade de manter uma estrutura de dados organizada, confiável e alinhada às necessidades da operação.
O papel do profissional muda
A automação também transforma a maneira como os profissionais utilizam seu tempo. Quando atividades repetitivas são automatizadas, torna-se possível dedicar mais atenção a tarefas que exigem análise, relacionamento, acompanhamento e tomada de decisão.
Nesse contexto, a experiência da própria RICOHPEL demonstra como essa mudança pode acontecer na prática. Em processos automatizados, os profissionais da operação conseguem reduzir o tempo dedicado à coleta manual de informações e, consequentemente, direcionar seus esforços para outras atividades.
Dessa forma, a automação inteligente não precisa ter como objetivo simplesmente retirar pessoas dos processos. Pelo contrário, ela pode contribuir para reorganizar o trabalho, ampliar a eficiência operacional e aproveitar melhor as competências dos profissionais.
O que as empresas precisam avaliar agora
Antes de implementar agentes de IA, analise alguns pontos:
Processo: qual atividade precisa ser transformada?
Dados: quais informações o agente usará e de onde elas vêm?
Integração: quais sistemas precisam participar da execução?
Autonomia: quais ações o agente poderá realizar?
Controle: quais etapas precisam de acompanhamento ou intervenção humana?
Resultado: como será medido o ganho proporcionado pela automação?
Esses critérios ajudam a transformar o entusiasmo com a tecnologia em uma estratégia de aplicação.
A nova fronteira da automação
Os agentes de IA representam uma evolução importante porque aproximam Inteligência Artificial e execução de processos. Porém, o valor não está simplesmente em utilizar uma tecnologia mais avançada. Está em aplicá-la onde existe uma necessidade real, com estrutura, integração e objetivos definidos.
A RICOHPEL atua nesse cenário conectando transformação digital, automação inteligente e eficiência operacional. A combinação de RPA + IA, Agentes de IA, IDP, OCR, ECM, BPM e Hiperautomação permite analisar diferentes pontos da operação e construir soluções alinhadas aos processos de cada organização.
A próxima fase da IA será cada vez mais operacional. Por isso, a pergunta estratégica para as empresas não é apenas onde utilizar Inteligência Artificial. É onde a IA pode participar de um processo, gerar eficiência e produzir valor mensurável para o negócio.
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