Quando os agentes de IA escrevem o código, quem desenha o negócio?

Os agentes de IA representam justamente esse novo estágio. Diferentemente das automações convencionais, eles não apenas seguem instruções previamente programadas. São capazes de interpretar objetivos, acessar diferentes sistemas, utilizar ferramentas externas, coordenar múltiplas tarefas e adaptar sua atuação conforme o contexto. Um relatório recente aponta que organizações ao redor do mundo já começam a utilizar sistemas multiagentes para administrar processos complexos de ponta a ponta, reduzindo a dependência de fluxos rígidos e ampliando a capacidade de resposta dos negócios. O mesmo movimento pode ser observado em plataformas empresariais de fornecedores como SAP, Microsoft, Salesforce e ServiceNow, que vêm incorporando agentes como elemento central de suas estratégias.

Nesse cenário, uma figura ganha protagonismo crescente: o engenheiro de processos. Durante muitos anos, projetos de transformação digital concentraram esforços na automatização de tarefas isoladas. A IA muda essa lógica. O verdadeiro diferencial competitivo passa a ser a capacidade de compreender a jornada completa, identificar gargalos, eliminar etapas desnecessárias e redesenhar fluxos para uma realidade orientada por dados e decisões inteligentes. Em outras palavras, a automação deixa de ser um exercício tecnológico e passa a ser um exercício de arquitetura organizacional.

Mais do que isso: nos próximos anos, o profissional mais estratégico para muitas iniciativas de transformação talvez não seja o desenvolvedor da automação, mas quem desenha o processo. Quando agentes forem capazes de criar código, integrar sistemas e executar tarefas com níveis crescentes de autonomia, a vantagem competitiva deixará de estar na construção das automações em si. Ela estará na capacidade de definir objetivos, desenhar jornadas, estabelecer regras de governança e decidir quais decisões podem (ou não) ser delegadas às máquinas.

Em um mundo de agentes, entender o negócio e suas interdependências será mais valioso do que simplesmente automatizar atividades. O protagonismo migra do executor para o arquiteto do processo. Esse ponto é particularmente relevante porque a IA tende a ampliar um fenômeno no qual muitas companhias continuam aplicando IA sobre processos existentes e, por isso, capturam apenas ganhos incrementais de produtividade.

O maior potencial surge quando organizações repensam integralmente seus fluxos de trabalho, criando modelos operacionais e novas experiências para clientes. A diferença é semelhante à de digitalizar um formulário em papel ou reinventar completamente a jornada de atendimento. Desta forma, o valor não está apenas em automatizar tarefas, mas em redesenhar processos inteiros para explorar capacidades que antes simplesmente não existiam.

Ao mesmo tempo, a democratização das ferramentas low-code e no-code está mudando quem participa desse processo. Profissionais de RH, finanças, compras ou operações passam a ter condições de construir automações sofisticadas sem depender exclusivamente das áreas de tecnologia. O conceito de “automação cidadã” ganha força justamente porque especialistas de negócio conhecem melhor do que ninguém os gargalos de suas atividades. A IA amplia esse potencial ao permitir que processos sejam desenhados e ajustados por meio de linguagem natural, aproximando ainda mais tecnologia e operação.

Entretanto, a autonomia crescente também exige cautela. A qualidade das decisões continua diretamente ligada à qualidade dos dados que alimentam os sistemas. Além disso, modelos de IA ainda enfrentam desafios relacionados à confiabilidade, explicabilidade e governança. Empresas que delegarem decisões críticas sem mecanismos adequados de supervisão correm o risco de criar problemas enquanto resolvem antigos. A preparação dos dados, a rastreabilidade das decisões e a definição clara dos limites de autonomia tornam-se elementos tão importantes quanto a própria tecnologia.

Os números ajudam a dimensionar o impacto dessa transformação. Um levantamento estima que a IA Generativa e os agentes inteligentes podem gerar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões em valor econômico adicional por ano no mundo. No entanto, o maior benefício talvez não esteja na redução de custos, mas na capacidade de criar modelos de negócio, acelerar decisões e transformar processos inteiros.

Em tempos de IA, a questão não é mais como automatizar uma tarefa. A questão é como redesenhar o trabalho para um mundo em que humanos e agentes atuam lado a lado. As empresas que entenderem essa diferença serão as que transformarão automação em vantagem competitiva sustentável.