Agentes humanos e agentes de IA operando juntos
Por Romulo Cioffi, Chief AI and Innovation Officer na Squadra
A corrida pela inteligência artificial virou uma corrida de investimentos. Em 2025, os gastos mundiais com IA generativa foram estimados em US$644 bilhões, um crescimento de 76,4% em apenas um ano, segundo o Gartner. Modelos melhores, GPUs, infraestrutura, plataformas e novas aplicações estão absorvendo volumes crescentes de capital.
Mas investimento não significa necessariamente impacto.
A pesquisa global de 2025 da BCG mostra uma diferença relevante: 60% das empresas ainda obtêm pouco ou nenhum valor material de seus investimentos em IA. Apenas 5% estão no grupo considerado mais avançado, as chamadas future-built companies. Esse pequeno grupo consegue gerar, com IA, cinco vezes mais crescimento de receita e três vezes mais redução de custos que as demais organizações.
Ao mesmo tempo, as empresas estão comprometidas em implantar agentes de IA em suas operações.
Mas por onde começar, e com qual propósito? ↩
A McKinsey mostra bem o tamanho dessa distância entre adoção e transformação. Em 2025, 88% das organizações já utilizavam IA regularmente em pelo menos uma função, mas apenas cerca de um terço havia começado a escalar IA pela empresa. Quando olhamos especificamente para IA agêntica, 62% já estavam experimentando ou escalando agentes, porém somente 23% haviam começado a escalá-los em alguma parte da organização.
Ou seja: existe adoção. Existe investimento. Existe experimentação.
O que ainda falta, em grande parte das organizações, é transformação.
A real vantagem competitiva deveria estar sendo construída pelo uso da IA agêntica. Mas, para produzir impactos relevantes, sua implementação precisa ser pensada muito além da automação de processos repetitivos.
Nossa tese é que cada corporação, independentemente de tamanho ou setor, deveria priorizar a aplicação da IA agêntica para ampliar suas capacidades coletivas de aprender, decidir, inovar e gerar valor continuamente.
Essas capacidades coletivas sempre foram fontes do poder corporativo. São conhecimentos, práticas, relações e formas de decisão muitas vezes tácitas e intrínsecas às culturas das organizações. Com o uso correto da IA, essas capacidades podem ser redescobertas, estruturadas e amplificadas.
Deixe-me ser direto.
Não é simplesmente o acesso à melhor IA que determinará as corporações vencedoras dos próximos dez anos.
Serão suas inteligências coletivas.
A IA será a infraestrutura capaz de amplificar essas capacidades.
A maioria das empresas ainda não percebeu completamente essa diferença. Muitas continuam enxergando a IA prioritariamente como uma ferramenta de automação e ganho de eficiência. Colocam um chatbot em um departamento, automatizam processos, reduzem tempo ou custo e entendem isso como transformação.
Os números mostram o limite dessa abordagem. Na pesquisa da McKinsey, 80% das organizações colocam eficiência entre os objetivos de seus programas de IA. Mas as empresas que mais capturam valor são justamente aquelas que combinam eficiência com objetivos de crescimento e inovação e redesenham seus fluxos de trabalho.
O problema, portanto, não é automatizar.
É parar na automação.
Quando a empresa apenas otimiza seus processos atuais, pode ganhar produtividade sem necessariamente construir novas capacidades para o negócio.
A transformação começa quando, em vez de simplesmente retirar pessoas do trabalho repetitivo, passamos a perguntar como a IA pode ampliar a capacidade humana e coletiva da organização.
Essa é a inversão que precisamos fazer.
O que é realmente inteligência coletiva? ↩
Inteligência coletiva é parte da cultura. É a capacidade dos colaboradores de compreender e operar o negócio, produzindo respostas, conhecimento e decisões que um indivíduo isoladamente dificilmente conseguiria produzir.
Cuidar da inteligência coletiva significa permitir que a organização funcione de forma mais integrada, como um sistema que aumenta sua própria capacidade de aprender à medida que opera.
Muitas organizações têm dificuldade para realizar essa integração.
Conhecimento permanece preso em silos. Cada departamento possui suas respostas, seus especialistas, seus sistemas e seus processos.
Quando alguém novo chega, muitas vezes precisa reconstruir parte do aprendizado.
Quando alguém experiente deixa a empresa, parte importante de seu conhecimento tácito sai com ele.
Especialistas operam individualmente, em vez de integrarem um sistema que aprende coletivamente.
Conhecimento tácito não é capturado.
A aprendizagem não circula.
É exatamente aqui que a IA pode exercer um papel muito maior do que simplesmente executar tarefas.
A ilusão da automação ↩
A automação de processos usando Agentes, por si só, não transforma uma organização.
Há uma lógica aparentemente irresistível: se uma ferramenta de IA consegue executar determinada tarefa de forma mais rápida ou barata do que um humano, por que não automatizá-la?
Porque o ganho local de eficiência não garante aumento da inteligência da organização.
E essa distinção já começa a aparecer nos dados.
A Deloitte aponta que 66% das organizações já relatam ganhos de produtividade e eficiência com IA, mas apenas 34% afirmam estar realmente redesenhando ou reimaginando o negócio com a tecnologia.
Esse gap é fundamental.
Uma empresa pode produzir mais rápido e, ainda assim, continuar operando essencialmente da mesma maneira.
Pode automatizar centenas de tarefas sem criar uma única nova capacidade estratégica.
O imediatismo da automação também corre o risco de reproduzir e acelerar problemas presentes nos processos atuais.
Se automatizamos um processo mal desenhado, teremos um processo mal desenhado operando mais rápido.
E existe outro risco: quando tudo o que é rotina simplesmente desaparece da experiência humana, precisamos repensar também como as pessoas aprendem, desenvolvem julgamento, constroem contexto e adquirem conhecimento sobre o negócio.
A IA não deveria ser usada para eliminar o conhecimento.
Deveria ser utilizada para ampliar a capacidade de grupos de conhecerem melhor a organização, combinarem perspectivas e produzirem melhores decisões.
A transformação da atual organização digital para uma nova organização agêntica deveria partir desse princípio.
Inteligência coletiva híbrida ↩
Na era da IA, a inteligência coletiva pode ganhar uma nova dimensão.
Ela deixa de ser apenas humana e passa a resultar da interação entre pessoas e Agentes de IA compartilhando conhecimento organizacional, tecnologias, modelos, dados e processos.
Chamamos isso de inteligência coletiva híbrida.
Uma organização híbrida é composta por pessoas trabalhando conjuntamente com agentes de IA, criando novas capacidades de alto impacto para o negócio.
Cada parte funciona segundo um novo design organizacional, entregando aquilo que faz melhor.
Agentes Humanos definindo propósito, moldando contexto, pensando criticamente, tomando decisões em situações ambíguas, inovando e criando valor novo.
- Amplificando a memória coletiva: ajudando a capturar conhecimento de forma estruturada, recuperá-lo quando necessário e conectar pontos que individualmente permaneceriam isolados;
- Melhorando a atenção coletiva: estruturando prioridades, conectando objetivos, organizando informações e simplificando a comunicação;
- Potencializando o raciocínio coletivo: trazendo perspectivas, simulando cenários, questionando suposições, ampliando o espaço de ideias e oferecendo dados e alternativas que enriquecem a decisão.
Em nenhum desses casos o princípio é simplesmente entregar toda a decisão para a IA.
O objetivo é ampliar a capacidade dos humanos de compreender, avaliar e decidir melhor.
Esse é o novo padrão.
Não IA ou humano.
IA e humano.
Design integral: o método para o desenvolvimento da organização agêntica ↩
Mas aqui está outro ponto crítico: isso não acontece automaticamente.
Inteligência coletiva híbrida exige um novo método de design e desenvolvimento da organização, indo além da engenharia de software tradicional.
Os dados reforçam essa necessidade.
Na pesquisa da McKinsey, as organizações classificadas como AI high performers representam apenas cerca de 6% dos respondentes. Elas são quase três vezes mais propensas a redesenhar fundamentalmente seus workflows e aproximadamente três quartos delas já estão escalando IA, contra cerca de um terço das demais organizações.
A diferença, portanto, não está somente na tecnologia utilizada.
Está em como a organização é redesenhada para utilizá-la.
Esse novo método precisa ser aplicado tanto na redescoberta dos conhecimentos da organização atual quanto no projeto da nova organização agêntica.
No desenvolvimento da Squadra Agêntica, estamos aplicando há dois anos o método de design integral.
- Repensar toda a organização holisticamente: capacidades atuais, pessoas, processos, conhecimento, dados, inovação, capacidades futuras e tecnologias;
- Lideranças compreendendo seu novo papel: criar um ambiente que estimule aprendizado e desenvolvimento da inteligência coletiva, e não apenas controlar execução;
- Uma nova cultura organizacional que valorize aprendizagem contínua, e não somente velocidade;
- Governança, segurança e responsabilidade suficientemente distribuídas para permitir decisões rápidas, coesas e orientadas à geração contínua de valor.
Capacidade corporativa agêntica e automação de processos ↩
Aqui é onde a maioria das empresas se perde.
Enquanto a automação com IA reduz custos, uma nova capacidade criada com IA pode gerar valor continuamente.
Enquanto a automação busca retirar determinada atividade do processo, uma capacidade agêntica pode ampliar aquilo que talentos humanos conseguem realizar dentro dele.
É claro que há lugar para automação.
Tarefas genuinamente repetitivas, de baixo valor cognitivo e nas quais não existe aprendizagem relevante em jogo são candidatas naturais à automação.
Mas a ambição não pode parar aí.
A própria diferença de performance entre as empresas sugere isso. Segundo a BCG, as organizações mais avançadas não estão utilizando IA apenas para produtividade: elas colocaram em funcionamento capacidades necessárias para aplicar IA também para a inovação e reinvenção. Apenas 5% das organizações avaliadas chegaram a esse estágio, enquanto 60% ainda relatam ganhos materiais mínimos apesar dos investimentos.
A ambição precisa partir da cultura legada e perguntar como ela pode ser ampliada pelo uso da IA:
- Como a IA permite que meu time se torne ainda mais especializado?
- Como ela permite que conhecimento tácito se transforme em conhecimento explícito e compartilhável?
- Como IA e design integral permitem redescobrir a cultura atual e, principalmente, desenhar novas capacidades para a organização?
- Como a IA conecta pessoas que precisam estar conectadas?
- Como ela coloca o conhecimento certo nas mãos certas, no momento certo?
- Que capacidade o negócio passa a possuir amanhã que não possuía antes da IA?
A última talvez seja a pergunta mais importante.
Quando fazemos essas perguntas, tudo muda.
As decisões continuam sendo humanas.
Mas passam a ser decisões apoiadas por um sistema desenhado para ampliar a inteligência coletiva da organização.
O novo papel da liderança ↩
Isso exige uma mudança profunda no papel das lideranças.
O líder tradicional era aquele que possuía as respostas, controlava informação, decisão e processo e orientava as pessoas sobre o que deveria ser feito.
Em um mundo no qual a IA amplia o acesso à informação, análise e capacidade de execução, esse modelo perde força.
A vantagem deixa de estar apenas em ter uma pessoa que sabe mais do que as demais.
Passa a estar em construir um grupo capaz de aprender mais rapidamente do que seus competidores.
Isso fica ainda mais evidente quando observamos o uso cotidiano da IA. Em pesquisa da BCG publicada em 2026, 74% dos trabalhadores de linha de frente já utilizavam IA regularmente. Entre os usuários regulares, 42% afirmaram economizar cerca de oito horas por semana. Mas a própria BCG ressalta que muitas organizações ainda não descobriram como transformar esse tempo economizado em valor para o negócio.
Esse talvez seja um dos maiores desafios da liderança agora.
Não basta entregar ferramentas.
É preciso converter capacidade tecnológica em capacidade organizacional.
O papel do líder passa a ser desenvolver a capacidade de seu grupo de aprender, pensar em conjunto e decidir melhor.
Passa a ser desenhar os processos, o conhecimento, as relações e a tecnologia que permitem à inteligência coletiva emergir.
Passa a ser questionar, explorar perspectivas diferentes e criar espaço para curiosidade, experimentação e pensamento crítico.
Isso é mais difícil.
Mas também é muito mais poderoso.
Por que isso tudo importa agora? ↩
Porque a distância entre quem está simplesmente adotando IA e quem está se reorganizando em torno dela começou a ficar mensurável.
A BCG encontrou que somente 5% das empresas pertencem hoje ao grupo mais avançado em maturidade de IA, enquanto 35% estão começando a escalar e gerar valor e 60% permanecem com pouco impacto material. As empresas do primeiro grupo já obtêm cinco vezes mais crescimento de receita e três vezes mais redução de custos com IA do que as demais.
E a IA agêntica começa a participar diretamente dessa diferença.
Segundo a mesma pesquisa, agentes já respondiam por aproximadamente 17% do valor total gerado por IA em 2025, participação projetada para chegar a 29% em 2028. Entre as empresas mais avançadas, um terço já utiliza agentes, contra apenas 12% das organizações que ainda estão no estágio de escala e quase nenhuma das empresas atrasadas em adoção.
Mas é importante perceber o que diferencia essas organizações.
Não é simplesmente acesso a modelos melhores.
Os modelos mais avançados estão, cada vez mais, disponíveis para todos.
O diferencial está em como elas redesenham decisões. Como aprendem. Como o conhecimento circula. Como as pessoas colaboram. Como as tecnologias amplificam capacidades humanas. Como a experimentação e a inovação passam a fazer parte da operação.
Os números da McKinsey reforçam esse ponto: entre as organizações que conseguem impacto significativo de IA, o redesenho de workflows aparece como um dos fatores com maior contribuição para a geração de impacto real no negócio.
Portanto, o gargalo está deixando de ser exclusivamente tecnológico.
Ele é também organizacional.
É de mentalidade.
É de cultura.
É de design.
Quando percebemos isso, tudo muda.
Paramos de buscar apenas ferramentas e começamos a desenhar capacidades.
Paramos de medir a transformação pelo número de tarefas automatizadas e começamos a perguntar que nova capacidade a corporação adquiriu.
Paramos de pensar somente em substituir pessoas e passamos a pensar em como ampliar suas habilidades.
Porque a inteligência organizacional precisa ser redescoberta, reconstruída e desenvolvida.
Ela não vem pronta dentro de um LLM.
Nós a construímos criando canais de aprendizagem, capturando conhecimento, amplificando informação, conectando perspectivas, alinhando grupos em torno de propósitos e permitindo que pessoas pensem criticamente juntas.
A IA amplifica tudo isso.
Mas a base continua sendo organizacional, não apenas tecnológica.
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