Da Geração à Agência: Analisando a Próxima Onda de IA e sua Manifestação na Automação de Fluxos de Trabalho Empresariais

1.0 Resumo Executivo

O campo da inteligência artificial está passando por uma mudança de paradigma significativa, evoluindo de sistemas que geram conteúdo primariamente para aqueles que podem executar ações autônomas. Este relatório fornece uma análise abrangente dessa transição, examinando as capacidades estabelecidas da IA Generativa, o poder emergente da IA Agênte e as implicações estratégicas para as operações empresariais. A conclusão principal é que, embora a IA Generativa tenha revolucionado a criação de conteúdo e a síntese de informações, a IA Agênte representa o próximo passo lógico, transformando o potencial da IA em ação tangível e orientada a metas e redefinindo o cenário da automação de processos empresariais.

A IA Generativa, impulsionada por modelos de base e modelos de linguagem grandes (LLMs), se destaca na criação de texto, imagens, código e outros meios novos em resposta a prompts específicos do usuário. Seu valor reside em ampliar a criatividade e a produtividade humanas, automatizando tarefas discretas e centradas em conteúdo. A adoção generalizada dessas ferramentas está comercializando a criação de conteúdo básica, elevando a importância estratégica da engenharia de prompts e da supervisão humana.

Em contraste, a IA Agênte introduz um novo nível de autonomia. Esses sistemas são definidos por sua proatividade, adaptabilidade e orientação para metas. Em vez de reagir a prompts, os agentes de IA são projetados para perseguir objetivos de alto nível com intervenção humana mínima. Eles operam em um loop contínuo de percepção, raciocínio, planejamento, execução e aprendizado, permitindo que gerenciem fluxos de trabalho complexos e multietapas em várias plataformas digitais. A arquitetura desses sistemas frequentemente envolve a orquestração de múltiplos agentes especializados, que colaboram para alcançar metas empresariais abrangentes. Isso marca uma mudança da IA como ferramenta para a IA como força de trabalho digital.

Uma análise crítica revela que a IA Agênte não é um substituto para a IA Generativa, mas uma evolução que se baseia nela, usando LLMs como motor de raciocínio central. No entanto, a distinção está se tornando menos nítida à medida que produtos comerciais misturam cada vez mais capacidades de ambos os paradigmas. Um estudo de caso detalhado do SeaMeet da Seasalt.ai, comercializado como um “Copiloto de Reuniões Agênte”, ilustra essa tendência. Embora suas funções principais sejam generativas (transcrição, sumarização), seu fluxo de trabalho baseado em e-mail para a criação de documentos de acompanhamento representa uma capacidade “proto-agênte” — uma automação sofisticada e disparada por humanos que sinaliza um movimento de mercado mais amplo em direção à infusão de produtos com recursos semelhantes a agentes.

Para os líderes empresariais, o imperativo estratégico é duplo: aproveitar a IA Generativa para ganhos imediatos de produtividade, ao mesmo tempo que inicia experimentos estratégicos com a IA Agênte para reengenharia de processos empresariais core para uma nova era de automação. A adoção bem-sucedida depende da criação de preparação de dados, marcos robustos de segurança e governança, e de uma consciência aguda das considerações éticas inerentes à implantação de sistemas autônomos. A trajetória dessa tecnologia aponta para um futuro em que um ecossistema colaborativo de agentes humanos e de IA impulsiona a eficiência, a inovação e a criação de valor empresarial.

2.0 A Revolução Generativa: IA como Criadora de Conteúdo

A proliferação recente e rápida da inteligência artificial em aplicativos empresariais e de consumo mainstream deve-se, em grande parte, ao aumento da IA Generativa. Essa subárea da IA capturou a imaginação do público e desbloqueou ganhos significativos de produtividade, equipando as máquinas com a capacidade de criar conteúdo original. Compreender a mecânica, as capacidades e as limitações desse paradigma é essencial para contextualizar o salto subsequente em direção a sistemas agentes autônomos.

2.1 Definindo o Paradigma: A Mecânica da Criação

A Inteligência Artificial Generativa é uma classe de IA que utiliza modelos de aprendizado de máquina para produzir conteúdo novo, como texto, imagens, áudio, vídeo ou outras formas de dados, em resposta a entrada do usuário.1 Ao contrário de sistemas de IA tradicionais projetados para previsão ou classificação, ou motores de busca que localizam e curad param informações existentes, os modelos generativos criam saídas totalmente novas.2 Eles conseguem isso por meio do treinamento em conjuntos de dados massivos de conteúdo criado por humanos. Através desse processo de treinamento, os modelos aprendem os padrões, estruturas e relações subjacentes nos dados. Sua função central é probabilística; eles preveem o próximo elemento mais provável em uma sequência — seja uma palavra em uma frase, um pixel em uma imagem ou uma nota em uma composição musical — para construir um resultado coerente e contextualmente relevante.2

A base tecnológica para a IA Generativa moderna repousa em arquiteturas conhecidas como modelos de base (FMs) e, mais especificamente, modelos de linguagem grandes (LLMs).4 Os FMs são modelos de machine learning vastos pré-treinados em um amplo espectro de dados generalizados e não rotulados, tornando-os capazes de executar uma ampla variedade de tarefas prontas para uso.4 Os LLMs, como a série Generative Pre-trained Transformer (GPT) da OpenAI, são uma classe de FMs focada especificamente em tarefas baseadas em linguagem, como sumarização, geração de texto, classificação e conversa aberta.4

A escala e complexidade desses modelos representam um salto monumental em relação aos seus predecessores. Formas iniciais de IA generativa, como as cadeias de Markov desenvolvidas há mais de um século, também podiam realizar previsão de próxima palavra, mas estavam limitadas por sua incapacidade de considerar um contexto mais amplo além de algumas palavras precedentes.5 Em contraste, LLMs modernos como o ChatGPT são construídos com bilhões de parâmetros e treinados em uma porção significativa da internet publicamente disponível, permitindo-lhes compreender dependências complexas, nuances e padrões estatísticos na linguagem. Essa escala imensa lhes permite gerar texto plausível, sofisticado e semelhante ao humano, indo muito além de funções simples de autocompletar.5 O modelo de interação fundamental permanece reativo: o sistema aguarda um prompt específico de um usuário e, em seguida, gera conteúdo em resposta.6

A proliferação dessas ferramentas poderosas e acessíveis está alterando fundamentalmente a natureza do trabalho relacionado a conteúdo. À medida que a IA Generativa se torna capaz de produzir conteúdo de linha de base de alta qualidade sob demanda, o valor econômico está se deslocando da ação manual de criação em si. Em vez disso, o valor está cada vez mais encontrado na direção estratégica fornecida à IA. A capacidade de elaborar um prompt preciso e rico em contexto que elicia a saída desejada - uma habilidade frequentemente denominada “engenharia de prompts” - está se tornando uma competência crítica. Essa dinâmica reframeia o papel humano de um puro criador para o de um diretor criativo, estrategista e editor, que utiliza a IA como um poderoso multiplicador de forças. A tecnologia não está apenas substituindo o esforço humano, mas está criando uma nova camada colaborativa onde a qualidade da entrada estratégica humana determina diretamente a qualidade da saída da IA.

2.2 Core Capabilities and Applications: A Survey of the Generative Toolkit

As aplicações da IA Generativa abrangem uma ampla variedade de domínios, refletindo a versatilidade dos modelos de base subjacentes. Essas ferramentas estão sendo integradas a fluxos de trabalho em várias indústrias para aumentar a produtividade, apoiar tarefas criativas e automatizar a comunicação.4 Um levantamento de suas capacidades centrais revela uma ferramenta abrangente para o trabalho intelectual moderno.

Uma aplicação primária e amplamente adotada é a geração de texto. Modelos generativos podem produzir uma vasta gama de conteúdo escrito, desde a redação de e-mails profissionais, cópias publicitárias e relatórios técnicos até a geração de obras criativas como poemas e histórias.2 Essa capacidade se estende à sumarização e síntese de conteúdo, onde a IA pode destilar documentos extensos, artigos de pesquisa ou conversas em resumos concisos e fáceis de digerir, permitindo que os usuários compreendam rapidamente as informações-chave de grandes volumes de dados não estruturados.2

Além do texto, a IA Generativa fez avanços significativos na criação de mídia. Ferramentas como o DALL-E 3, Midjourney e Stable Diffusion podem gerar imagens e obras de arte originais de alta qualidade a partir de descrições de texto simples.8 Isso se estende a vídeo e áudio, onde modelos emergentes podem criar animações ou sintetizar fala natural para aplicações como assistentes virtuais e narração de audiolivros.8

No domínio do desenvolvimento de software, a IA Generativa está servindo como um poderoso assistente para programadores. Plataformas como o GitHub Copilot se integram diretamente a ambientes de desenvolvimento para sugerir trechos de código, completar funções, traduzir entre linguagens de programação e ajudar a depurar código existente.2 Isso acelera o ciclo de desenvolvimento e permite que os engenheiros se concentrem em problemas arquitetônicos de nível superior.10

Outra aplicação sofisticada é a geração de dados sintéticos. Modelos generativos podem criar novos dados artificiais que imitam as propriedades estatísticas de um conjunto de dados do mundo real. Esses dados sintéticos são inestimáveis para treinar outros modelos de machine learning, especialmente em domínios onde os dados do mundo real são escassos, sensíveis ou caros de adquirir, como na saúde ou finanças.4

O cenário comercial é povoado por inúmeras aplicações bem conhecidas que trouxeram essas capacidades para milhões de usuários. Estas incluem IAs conversacionais como o ChatGPT e o Gemini, assistentes de escrita como o Grammarly e soluções integradas como o Microsoft Copilot e o Adobe Firefly, que inserem recursos generativos em suites de produtividade existentes.9 O valor empresarial abrangente dessas ferramentas reside em sua capacidade de aprimorar a produtividade e fomentar a inovação, automatizando a criação de conteúdo e simplificando tarefas específicas impulsionadas por entrada.4

3.0 O Salto Agente: Da Geração de Conteúdo à Ação Autônoma

Enquanto a IA Generativa representa uma revolução na criação de conteúdo, a próxima fronteira na inteligência artificial é definida por uma mudança da criação para a ação. A IA Agente marca essa evolução, introduzindo sistemas projetados não apenas para responder, mas para agir de forma independente para alcançar metas complexas. Esse salto em direção à autonomia promete desbloquear um novo nível de produtividade e transformar a natureza fundamental da automação de processos empresariais.

3.1 O Amanhecer dos Sistemas Autônomos: Definindo a Agência

A IA Agente é uma forma avançada de inteligência artificial centrada no desenvolvimento de sistemas autônomos capazes de tomar decisões e executar tarefas com intervenção humana mínima.13 O termo “agente” deriva do conceito de agência — a capacidade de um sistema de agir de forma independente e proposital em seu ambiente para alcançar um conjunto predefinido de metas.15 Isso contrasta stark com a IA tradicional, incluindo a IA Generativa, que é fundamentalmente reativa. Um modelo generativo espera um prompt e segue um fluxo de trabalho predefinido para produzir uma saída; um sistema agente, uma vez que recebe um objetivo de alto nível, pode formular e executar proativamente um plano para cumprir esse objetivo.7

A distinção central reside na transição de um modelo de solicitação-resposta para um orientado a metas. Um sistema agente não está simplesmente seguindo instruções passo a passo. Em vez disso, é capaz de dividir uma meta complexa em uma sequência de subtarefas menores e gerenciáveis e perseguí-las de forma independente.17 Essa natureza proativa permite que ele antecipe necessidades, identifique problemas potenciais e tome a iniciativa para resolver questões antes que elas se agravem, uma capacidade muito além do escopo de sistemas reativos.15

3.2 Anatomia de um Agente de IA: O Loop Operacional

A funcionalidade da IA Agente é construída sobre um conjunto de características-chave que permitem seu comportamento autônomo. Esses sistemas são projetados para serem:

• Proativo e Autônomo: Eles não esperam por comandos explícitos para cada ação. Em vez disso, operam com um grau de independência para executar tarefas sem supervisão humana constante, permitindo que gerenciem metas de longo prazo e problemas com múltiplas etapas.15
• Adaptável: Uma característica crítica é a capacidade de aprender com interações e se adaptar a ambientes em mudança. Eles podem ajustar suas estratégias e ações em tempo real com base em novas informações ou feedback, tornando-os adequados para situações dinâmicas e imprevisíveis.12
• Orientado a Metas: Os agentes de IA são explicitamente projetados para alcançar objetivos específicos. Eles raciocinam sobre as etapas necessárias para alcançar uma meta e formulam uma estratégia para isso.14
• Raciocínio e Planejamento: No coração de um sistema agente está um mecanismo de raciocínio, que é frequentemente um modelo de linguagem grande (LLM, na sigla em inglês) poderoso. O LLM serve como o “cérebro” do agente, permitindo-lhe analisar dados, entender o contexto, formular soluções potenciais e planejar um curso de ação.14

A operação de um agente de IA pode ser entendida como um processo contínuo e cíclico. Esse loop permite que o agente interaja de forma inteligente com seu ambiente e refine seu desempenho ao longo do tempo 16:

1. Percepção: O agente começa coletando dados de seu ambiente. Isso pode vir de várias fontes, incluindo APIs, bancos de dados, sensores ou interações diretas com o usuário.
2. Raciocínio: Os dados coletados são então processados para extrair insights significativos. Usando recursos como processamento de linguagem natural, o agente interpreta as informações, detecta padrões e entende o contexto mais amplo.
3. Tomada de Decisão: Com base em seu raciocínio e metas predefinidas, o agente avalia múltiplas ações possíveis. Ele escolhe o curso de ação ótimo com base em fatores como eficiência, probabilidade de sucesso e resultados previstos.
4. Execução: O agente executa a ação escolhida. Isso frequentemente envolve interagir com sistemas externos por meio de chamadas de API, manipulação de dados ou comunicação com usuários.
5. Aprendizagem e Adaptação: Após a execução, o agente avalia o resultado. Esse feedback é usado para refinar seus modelos internos e melhorar a tomada de decisões futuras, frequentemente por meio de técnicas como aprendizado por reforço.

Este framework operacional transforma o potencial bruto de modelos de base em ação prática e orientada a metas. Embora um LLM forneça a inteligência central para raciocínio e compreensão, é o framework agentivo — os componentes para planejamento, uso de ferramentas, memória e interação com o ambiente — que permite que essa inteligência seja aplicada a tarefas do mundo real. Essa relação é análoga à do sistema operacional de um computador e seu software de aplicação. O LLM é o poderoso sistema operacional que fornece capacidades fundamentais, enquanto o sistema agentivo é a camada de aplicação que aproveita essas capacidades para executar funções específicas e valiosas para o usuário, indo muito além de uma interface de chat simples.

3.3 O Poder da Colaboração: Orquestração e Sistemas Multi-Agente

A complexidade dos problemas comerciais do mundo real frequentemente exige um conjunto diversificado de habilidades e conhecimento de domínio. Para lidar com isso, sistemas agentivos avançados são frequentemente projetados como sistemas multi-agente, onde múltiplos agentes de IA altamente especializados colaboram para alcançar um objetivo comum.15 Por exemplo, em um ambiente de serviços financeiros, um agente pode se especializar em conformidade regulatória, outro em detecção de fraudes e um terceiro em otimização de portfólio. Esses agentes coordenam suas atividades, compartilham insights e transferem tarefas conforme necessário para fornecer uma solução abrangente que estaria além da capacidade de um único agente generalizado.15

Este modelo colaborativo exige uma função crítica conhecida como orquestração. A orquestração é a gestão e coordenação abrangentes dos vários agentes e sistemas de IA dentro de um ecossistema.16 Uma plataforma de orquestração é responsável por automatizar fluxos de trabalho, acompanhar o progresso em direção a metas, gerenciar a alocação de recursos e lidar com falhas. Ela garante que os agentes individuais trabalhem juntos de forma harmoniosa e eficiente. Isso esclarece a distinção entre um “agente de IA”, que pode ser visto como uma ferramenta individual ou especialista, e a “IA Agentiva”, que se refere ao sistema coordenado que gerencia esses agentes para alcançar objetivos mais amplos e complexos.14 Plataformas tecnológicas como o Amazon Bedrock e o Vertex AI Agent Builder da Google estão sendo desenvolvidas para fornecer a infraestrutura para construir e orquestrar esses sistemas multi-agente sofisticados, sinalizando uma mudança arquitetônica significativa no desenvolvimento de IA, de modelos monolíticos para forças de trabalho digitais colaborativas.14

4.0 Um Framework Comparativo: Sistemas Generativos vs. Agentivos

Compreender as distinções e a relação entre a IA Generativa e a Agentiva é crucial para qualquer organização que busca desenvolver uma estratégia de IA coerente. Embora ambas aproveitem tecnologias subjacentes semelhantes, seus propósitos, modelos de interação e escopo operacional são fundamentalmente diferentes. A IA Agentiva não é um competidor da IA Generativa, mas sim uma evolução funcional que se baseia em suas capacidades para avançar da criação de conteúdo para a execução de tarefas.

4.1 Prompts Reativos vs. Metas Proativas: A Distinção Central

A diferença mais fundamental entre os dois paradigmas reside em sua postura operacional: a IA Generativa é reativa, enquanto a IA Agentiva é proativa.7 Um sistema generativo é projetado para criar conteúdo em resposta direta a um prompt específico do usuário. É uma ferramenta passiva que aguarda instruções.17 Em contraste, um sistema agentivo é projetado para agir em busca de uma meta de alto nível. É um participante ativo que toma iniciativa com base em seus objetivos e em sua percepção do ambiente.15

Essa distinção pode ser esclarecida com uma analogia prática. A IA Generativa é semelhante a um especialista altamente qualificado, como um redator ou um designer gráfico. Você fornece a esse especialista um briefing detalhado (“escreva um post de blog de 500 palavras sobre o tópico X em um tom profissional”) e ele executa essa tarefa específica. No entanto, ele não decidirá independentemente que um post de blog é necessário, pesquisará o tópico sem ser solicitado ou agendará sua publicação.6 A IA Agentiva, por outro lado, é análoga a um gerente de projeto autônomo. Você fornece a esse gerente um objetivo de alto nível (“aumentar o engajamento com nossa audiência-alvo este trimestre”). O gerente agentivo então elaboraria independentemente um plano, que pode incluir a contratação de uma série de posts de blog (uma tarefa que delegaria a um modelo generativo), o agendamento de atualizações em mídias sociais, a análise de dados de engajamento e o ajuste da estratégia com base no desempenho, tudo sem exigir instruções passo a passo para cada ação.7

Essa diferença de função impacta diretamente a natureza da interação humana. Com a IA Generativa, o usuário está “no loop”, fornecendo orientação constante e tomando decisões em cada estágio do processo. Na IA Agentiva, o usuário está “no loop”, definindo as metas gerais e fornecendo supervisão, mas intervindo principalmente para lidar com exceções ou fornecer orientação estratégica quando o agente encontra uma situação fora de seu programa.

4.2 Uma Relação Simbiótica: Evolução, Não Revolução

É fundamental reconhecer que a IA Agente não substitui a IA Generativa; em vez disso, estende suas capacidades em uma relação simbiótica.16 Os sistemas agentes dependem de modelos generativos, especificamente LLMs, como sua unidade de processamento central ou “cérebro”.14 O LLM fornece as funções cognitivas cruciais de raciocínio, compreensão da linguagem e planejamento que permitem ao agente interpretar metas, analisar situações e formular estratégias.

Um exemplo claro ilustra essa sinergia. Um representante de vendas poderia usar uma ferramenta de IA Generativa pura ao solicitá-la: “Escreva um e-mail de acompanhamento educado para Maria Wang sobre nossa proposta.” A IA geraria o texto, mas o representante então precisaria copiá-lo manualmente para um cliente de e-mail, encontrar as informações de contato de Maria, enviar o e-mail e, em seguida, atualizar seu sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Trata-se de uma série de tarefas discretas, impulsionadas por humanos, aumentadas por IA.7

Um sistema agente lidaria com o mesmo objetivo de forma diferente. O representante definiria uma regra ou meta de alto nível, como: “Para qualquer lead marcado como ‘Acompanhamento necessário’, envie um e-mail de acompanhamento após dois dias úteis.” O sistema agente então executaria autonomamente um fluxo de trabalho de múltiplas etapas. Ele monitoraria o CRM para o gatilho, esperaria o tempo especificado, recuperaria os detalhes de Maria do CRM, usaria um modelo generativo para compor um e-mail personalizado, enviaria o e-mail por meio de uma chamada de API e, por fim, atualizaria o CRM para registrar a ação. Nesse fluxo de trabalho, a IA Generativa é um componente vital—uma ferramenta que o agente usa para concluir uma etapa de seu plano mais amplo e autônomo.7

Essa relação destaca que a linha entre esses dois conceitos está se tornando cada vez mais difusa em aplicações comerciais. A distinção teórica entre geração de conteúdo reativo e conquista de metas proativas é clara, mas na prática, produtos estão surgindo que ocupam um terreno intermediário. Ferramentas generativas avançadas como o ChatGPT estão incorporando recursos como “chamada de função”, que lhes permite interagir com ferramentas externas e executar ações simples e encadeadas, exibindo assim comportamentos agentes iniciais.2 Por outro lado, os sistemas agentes dependem fundamentalmente de capacidades generativas para sua inteligência central.14 Essa convergência sugere que o mercado está evoluindo não como uma escolha binária entre duas tecnologias distintas, mas como um espectro de capacidades de IA. Isso cria um desafio para os líderes empresariais, que devem olhar além das etiquetas de marketing para avaliar com precisão o verdadeiro nível de autonomia e inteligência que um determinado produto oferece.

4.3 Tabela 1: IA Generativa vs. IA Agente - Uma Comparação por Recurso

A tabela a seguir fornece uma comparação concisa, por nível de recurso, para resumir as principais distinções entre os paradigmas de IA Generativa e IA Agente.

Aspecto	IA Generativa (O Criador de Conteúdo)	IA Agente (O Ator Autônomo)	Trechos de Apoio
Função Primária	Criar conteúdo novo (texto, imagens, código) com base em padrões aprendidos.	Agir e conquistar metas de alto nível por meio da execução de tarefas de múltiplas etapas.	2
Modelo de Interação	Reativo: Responde a solicitações específicas e diretas do usuário.	Proativo: Tomada de iniciativa com base em metas e dados do ambiente.	7
Nível de Autonomia	Baixo (Humano no Loop): Requer orientação humana passo a passo para cada saída.	Alto (Humano no Loop): Operaciona de forma independente com supervisão humana para exceções.	6
Método de Entrada	Solicitações Específicas: “Escreva um e-mail sobre X.”	Metas de Alto Nível: “Gerenciar acompanhamentos para todos os novos leads de vendas.”	7
Escopo de Trabalho	Tarefas Restritas e Definidas: Geração de conteúdo, sumarização, tradução.	Fluxos de Trabalho Amplos e Complexos: Automação de processos, resolução de problemas, gerenciamento de sistemas.	19
Mecanismo Central	Reconhecimento de Padrões e Previsão: Prevê o próximo item em uma sequência.	Loop Percepção-Raciocínio-Ação: Percebe, planeja, decide, executa e aprende.	2
Integração de Ferramentas	Limitada: Pode ser integrada como um recurso em um aplicativo maior.	Extensa: Projetada nativamente para chamar ferramentas externas, APIs e outros sistemas para agir.	14
Análogo Empresarial	Um especialista ou assistente altamente qualificado (por exemplo, um redator, um programador, um pesquisador).	Um gerente de projeto autônomo ou um funcionário digital.	6

5.0 A Empresa Agente: Transformando Indústrias com Fluxos de Trabalho Autônomos

A promessa teórica da IA Agente (Agentic AI) está se transformando rapidamente em aplicações práticas que estão prontas para redefinir a eficiência operacional e a capacidade estratégica em uma multitude de indústrias. Ao automatizar não apenas tarefas simples, mas fluxos de trabalho complexos e de ponta a ponta, os sistemas agenticos estão possibilitando um novo paradigma de produtividade empresarial. Isso representa uma evolução significativa em relação a tecnologias de automação anteriores, aumentando o potencial humano em vez de simplesmente substituir o trabalho manual.

5.1 Análise de Impacto entre Setores

A versatilidade da IA Agente, decorrente de sua capacidade de raciocinar, planejar e interagir com sistemas digitais, permite sua aplicação em praticamente qualquer domínio que dependa de processamento de informações complexo e tomada de decisão.

• Atendimento ao Cliente: A IA Agente está transformando o suporte ao cliente de chatbots reativos baseados em scripts em agentes de serviço proativos. Esses sistemas podem gerenciar autonomamente consultas de clientes, acessar bases de conhecimento para resolver problemas complexos, processar reembolsos ou devoluções e oferecer suporte personalizado em múltiplos canais, escalando apenas para agentes humanos nas interações mais nuances ou empáticas.14
• Finanças e Bancário: No setor financeiro, intensivo em dados, os agentes de IA estão sendo implantados para automatizar a detecção de fraudes por meio do monitoramento de transações em tempo real e tomar medidas para bloquear atividades suspeitas. Eles também podem realizar avaliações contínuas de risco, gerenciar portfólios de investimentos com base nas condições do mercado e estratégias predefinidas, e garantir a conformidade regulatória ao monitorar mudanças na legislação e atualizar políticas internas de acordo.14
• Saúde: O impacto potencial na saúde é profundo. Os sistemas agenticos podem auxiliar clínicos ao analisar prontuários médicos, artigos de pesquisa e dados de ensaios clínicos para auxiliar no diagnóstico e no planejamento do tratamento. Eles também podem ser usados para monitoramento proativo de pacientes, usando dados de dispositivos vestíveis para detectar sinais precoces de problemas de saúde e alertar equipes de cuidados, ou mesmo agendar automaticamente consultas de follow-up.14
• Cadeia de Suprimento e Logística: A IA Agente pode criar cadeias de suprimento altamente resilientes e eficientes. Ao analisar dados de vendas, estoque, clima e transporte, esses sistemas podem prever a demanda, otimizar a logística e rerotear cargas proativamente para evitar atrasos, ao mesmo tempo que minimizam custos e supervisão humana.14
• Desenvolvimento de Software e Operações de TI: Além da simples geração de código, os agentes de IA podem automatizar todo o ciclo de desenvolvimento de software, incluindo depuração, teste e implantação. No gerenciamento de serviços de TI, os agentes podem ir além de serem simples bots de helpdesk para resolver autonomamente tickets de TI complexos, solucionar problemas de rede e gerenciar a provisionamento de software.14
• Recursos Humanos: Os departamentos de RH podem aproveitar fluxos de trabalho agenticos para automatizar processos demorados, como a análise de currículos, onde os agentes podem analisar e classificar candidatos de acordo com os critérios do cargo. Eles também podem gerenciar o agendamento de entrevistas, coordenando calendários entre candidatos e gerentes de contratação, e gerenciar processos de onboarding de funcionários e folha de pagamento.25

O verdadeiro impacto de longo prazo dessas aplicações provavelmente se estenderá além da automação de tarefas existentes. A introdução de agentes autônomos permite uma reconsideração fundamental de como os processos de negócio são projetados. Fluxos de trabalho que anteriormente estavam limitados pela velocidade e capacidade de tomada de decisão humana podem ser reengenhados para serem mais dinâmicos, responsivos e orientados a dados. Por exemplo, em vez de um agente simplesmente sinalizar uma possível interrupção na cadeia de suprimento para que um humano a revise, um sistema agentico totalmente desenvolvido poderia modelar autonomamente o impacto financeiro da interrupção, avaliar rotas de transporte alternativas, negociar novos termos com transportadores por meio de API, atualizar o sistema de planejamento empresarial (ERP) com o novo plano e notificar todos os stakeholders relevantes em tempo real. Isso não é apenas automação de tarefas; é uma transformação completa do próprio processo de negócio, possibilitando um nível de agilidade operacional e resiliência anteriormente inatingível.

5.2 Redefinindo a Produtividade: Além da Automação de Processos Robóticos (RPA)

O aumento da automação agentica marca um avanço significativo em relação a tecnologias de automação tradicionais, como a Automação de Processos Robóticos (RPA). A RPA tem sido altamente eficaz na automação de tarefas estruturadas, repetitivas e baseadas em regras, como entrada de dados ou processamento de faturas. No entanto, ela frequentemente enfrenta dificuldades quando confrontada com dados não estruturados ou mudanças nas aplicações ou processos subjacentes.7 Bots de coleta de tela (screen-scraping), por exemplo, podem quebrar facilmente se a interface do usuário de um site alvo for atualizada.7

A IA agentiva supera essas limitações. Ao aproveitar as capacidades de raciocínio das LLMs, os agentes de IA podem compreender o contexto, lidar com ambiguidade e se adaptar a mudanças no seu ambiente. Isso lhes permite automatizar uma classe de trabalho muito mais ampla, incluindo processos complexos de ponta a ponta que envolvem dados não estruturados e tomada de decisão dinâmica.17 Isso representa uma mudança da automação de tarefas “robóticas” simples para a automação de fluxos de trabalho “cognitivos”.

Fundamentalmente, essa nova onda de automação é melhor compreendida como uma forma de aumento humano.17 O objetivo não é substituir os trabalhadores humanos, mas sim aprimorar suas capacidades e produtividade. Ao delegar tarefas complexas, demoradas e repetitivas a agentes de IA, os funcionários humanos são liberados para se concentrar em atividades que exigem habilidades exclusivamente humanas: pensamento estratégico, resolução criativa de problemas, negociação complexa e construção de relacionamentos interpessoais.17 Essa colaboração entre seres humanos e agentes de IA promete expandir a capacidade de uma organização de enfrentar desafios complexos, impulsionar a inovação e entregar resultados de maior qualidade. A importância dessa tendência é destacada por previsões de mercado, com a Gartner prevendo que, até 2028, um terço de todo o software empresarial incluirá recursos de IA agentiva, e pelo menos 15% das decisões comerciais diárias serão tomadas autonomamente por agentes de IA.19

6.0 Estudo de Caso: Desconstruindo o “Copilot de Reuniões Agentivo” - SeaMeet da Seasalt.ai

Para basear a discussão teórica sobre IA Agentiva em um exemplo comercial do mundo real, esta seção fornece uma análise detalhada do SeaMeet, um produto da Seasalt.ai. Ao examinar seus recursos, marketing e posicionamento estratégico, é possível desconstruir como o conceito de “agência” está sendo interpretado e implementado no mercado atual, revelando uma realidade nuançada que se situa entre capacidades gerativas puras e autonomia total.

6.1 Visão Geral do Produto e Capacidades Gerativas Centrais

O SeaMeet é comercializado como um assistente de reuniões de IA ou “copilot” projetado para aumentar a produtividade de indivíduos e equipes.31 Seus recursos fundamentais são centrados no processamento do conteúdo de reuniões. O sistema se integra a plataformas de videoconferência populares, como Google Meet e Microsoft Teams, e também pode processar arquivos de áudio enviados de reuniões presenciais.31

As funcionalidades centrais do produto são:

• Transcrição em Tempo Real: O SeaMeet oferece transcrição em tempo real altamente precisa de conversas de reuniões, completa com identificação de palestrantes e carimbos de data/hora.31
• Resumos Inteligentes: Após uma reunião, o sistema gera automaticamente resumos inteligentes que capturam os tópicos-chave e as discussões.31
• Detecção de Itens de Ação: A IA analisa a transcrição para identificar e listar automaticamente tarefas executáveis ou itens “to-do” que foram discutidos.31

Essas funcionalidades primárias são aplicações claras de IA Generativa. O sistema usa modelos sofisticados de fala para texto para criar uma transcrição (gerando texto a partir de áudio) e, em seguida, emprega LLMs para sintetizar essa transcrição em uma forma nova e condensada (o resumo) e classificar certas declarações como itens de ação. As avaliações de usuários destacam consistentemente o valor dessas capacidades gerativas, observando que elas eliminam a necessidade de anotações manuais e fornecem uma maneira fácil de acompanhar as responsabilidades, resolvendo assim um ponto problemático significativo para muitos profissionais.34

6.2 Analisando a Afirmação de “Agência”: O Fluxo de Trabalho Baseado em E-mail

O SeaMeet se distingue no mercado ao se posicionar como um “Copilot de Reuniões Agentivo”.32 A justificativa para essa afirmação parece basear-se em uma característica específica e inovadora: um fluxo de trabalho baseado em e-mail projetado para automatizar tarefas pós-reunião. Após o término de uma reunião, o SeaMeet envia o resumo gerado para o usuário por e-mail. O usuário pode então responder diretamente a este e-mail com comandos em linguagem natural, como “elaborar um e-mail de acompanhamento para o cliente”, “criar um Statement of Work (SOW) com base em nossa discussão” ou “gerar um relatório para as partes interessadas”.32 O sistema então processa essa solicitação e retorna o documento formatado profissionalmente, pronto para ser enviado.

Uma avaliação crítica desse fluxo de trabalho em relação à definição rigorosa de IA Agentiva estabelecida anteriormente neste relatório revela uma imagem nuançada. Embora essa característica represente uma forma poderosa e sofisticada de automação de fluxo de trabalho, ela não demonstra autonomia verdadeira e orientada por metas. As ações do sistema são inteiramente reativas; ele espera por um comando específico, iniciado pelo ser humano, por e-mail antes de agir. Esta é uma tarefa encadeada — combinando o resumo inicial com um novo prompt do usuário para gerar um documento subsequente — mas não é proativa.

Um sistema verdadeiramente agentivo, por outro lado, poderia receber um objetivo de alto nível como “gerenciar a integração para este novo projeto de cliente”. Com base no conteúdo da reunião inicial, ele poderia reconhecer independentemente a necessidade de um SOW, elaborá-lo sem ser explicitamente instruído e talvez até encaminhá-lo para aprovação interna. O fluxo de trabalho do SeaMeet, embora altamente eficiente, ainda depende de um ser humano para estar “no loop”, acionando cada ação principal pós-reunião. A falta de documentação pública que detalhe recursos para delegação ou conclusão autônoma de tarefas apoia ainda mais a avaliação de que o sistema opera como um assistente avançado, orientado por comandos, em vez de um agente totalmente autônomo.33

6.3 Contexto Estratégico: SeaMeet no Ecossistema Mais Amplo da Seasalt.ai

Para entender completamente a posição do SeaMeet, ele deve ser visto no contexto estratégico maior de sua empresa mãe, a Seasalt.ai. Fundada em 2020, a Seasalt.ai se posiciona como uma plataforma all-in-one de centro de contatos e automação de IA, visando principalmente pequenas e médias empresas (SMBs).22 A gama de produtos mais ampla da empresa é projetada para automatizar uma ampla gama de comunicações comerciais e fluxos de trabalho operacionais. Isso inclui voicebots e chatbots impulsionados por IA para suporte ao cliente 24/7, agendamento automatizado de compromissos, qualificação e roteamento de leads, e gerenciamento de comunicações omnicanal (por exemplo, WhatsApp, SMS, voz) a partir de uma caixa de entrada unificada.22

Dentro desse ecossistema, o SeaMeet serve como um componente chave focado em inteligência de reuniões internas e com clientes. Ele complementa as ferramentas de automação de comunicações externas da empresa, capturando e estruturando os dados valiosos gerados em reuniões. Isso alinha-se à missão geral da empresa de fornecer soluções de automação de IA acessíveis e de ponta a ponta para o mercado de SMBs, um segmento que pode carecer de recursos para construir ou integrar sistemas mais complexos de nível empresarial.38

6.4 Posicionamento de Mercado: O Diferenciador “Proto-Agentivo”

A decisão de comercializar o SeaMeet como “agentivo” é uma medida deliberada e estrategicamente inteligente. Em um mercado cheio de ferramentas de transcrição e resumo de reuniões, a marca “agentivo” serve como um diferenciador poderoso. Ele sinaliza aos clientes potenciais que o produto oferece capacidades além da IA Generativa padrão, aproveitando a crescente excitação da indústria em torno de sistemas autônomos.

Uma classificação mais precisa para essa categoria de ferramenta poderia ser “proto-agentiva” ou “assistida por agente”. Esses sistemas representam um passo intermediário na escala entre ferramentas puramente generativas e agentes totalmente autônomos. Eles se destacam na automação de tarefas complexas e de múltiplos passos, mas ainda requerem um gatilho humano para iniciar o fluxo de trabalho. Esse posicionamento permite à Seasalt.ai afirmar uma posição tecnologicamente avançada sem precisar ter desenvolvido um sistema com capacidades proativas e de busca por metas plenas.

Este estudo de caso revela uma tendência mais ampla na comercialização da IA. À medida que novos conceitos poderosos, como “agência”, ganham força, a linguagem de marketing frequentemente precede a maturação total da tecnologia. As empresas estão adotando essa terminologia estrategicamente para moldar a percepção de seus produtos e capturar a atenção do mercado. Para líderes empresariais e avaliadores de tecnologia, isso destaca a importância crítica de desenvolver uma compreensão nuançada desses conceitos. Não é mais suficiente aceitar afirmações de marketing à face value; em vez disso, uma análise mais profunda do verdadeiro modelo operacional de um produto — seu nível de proatividade, adaptabilidade e orientação para metas — é necessária para tomar decisões de compra e estratégicas informadas.

7.0 Imperativos Estratégicos e Perspectivas Futuras

A evolução da IA Generativa para a Agentiva não é meramente um avanço tecnológico incremental; ela representa uma mudança fundamental na forma como as empresas podem aproveitar a inteligência artificial para criar valor. Essa transição exige uma resposta estratégica proativa e bem ponderada dos líderes empresariais. Navegar por essa nova fronteira requer uma compreensão clara das oportunidades imediatas, um plano para adoção estratégica e uma abordagem vigilante aos riscos e considerações éticas associados.

7.1 Recomendações para Adoção: Navegando na Nova Fronteira da IA

Para organizações que buscam aproveitar o poder desse cenário de IA em evolução, uma abordagem pragmática e bifocal é recomendada.

Primeiro, as empresas devem abraçar e expandir o uso da IA Generativa agora para ganhos de produtividade imediatos e demonstráveis. A tecnologia é madura e acessível o suficiente para ser implantada em várias funções para automatizar a criação de conteúdo, acelerar a pesquisa e a síntese de dados, e auxiliar no desenvolvimento de software.4 Isso não apenas entrega ROI de curto prazo, mas também ajuda a construir uma cultura fundamental “pronta para IA” dentro da organização, familiarizando os funcionários com a colaboração humano-IA.

Em segundo lugar, os líderes devem começar a experimentar estrategicamente com a Agentic AI. Isso deve começar com a identificação de processos comerciais bem definidos e de alto impacto que sejam adequados para automação por um agente autônomo ou semi-autônomo. Casos de uso iniciais em áreas como gerenciamento de serviços de TI, resolução de tickets de suporte ao cliente ou monitoramento da cadeia de suprimentos podem servir como programas piloto valiosos para construir expertise interna e demonstrar o potencial de fluxos de trabalho agenticos.17

A implementação bem-sucedida de qualquer paradigma, mas especialmente da Agentic AI, depende de vários pré-requisitos críticos:

• Data Readiness (Preparação de Dados): Os agentes de IA são tão eficazes quanto os dados que podem acessar e processar. As organizações devem investir na criação de uma infraestrutura de dados empresariais limpa, bem governada e acessível. Essa base de dados “pronta para IA” é essencial para permitir que os agentes tomem decisões precisas e contextualizadas.30
• Security and Governance (Segurança e Governança): O poder da Agentic AI está diretamente ligado à sua integração profunda com sistemas empresariais e ao seu acesso a dados sensíveis. Isso cria riscos profundos de segurança e privacidade.20 Protocolos de segurança robustos, controles de acesso e trilhas de auditoria transparentes não são opcionais, mas sim requisitos fundamentais. Um modelo de governança “human-on-the-loop” (humano no loop), com guardrails claros e supervisão, é essencial para mitigar riscos e garantir que os agentes operem de forma confiável e segura.15
• Ethical Considerations (Considerações Éticas): Os agentes de IA operam com base em algoritmos e dados; eles não possuem uma compreensão inata de valores humanos, ética ou moral. Isso cria um risco significativo de consequências não intencionais, especialmente em domínios de alto risco como saúde, finanças ou aplicação da lei.20 As organizações devem projetar e testar proativamente seus sistemas agenticos para justiça, viés e alinhamento com valores humanos, garantindo que atuem de forma não apenas eficaz, mas também responsável.

7.2 The Trajectory of AI Agency: The Road Ahead (A Trajetória da Agência de IA: O Caminho à Frente)

O desenvolvimento da Agentic AI ainda está em seus estágios iniciais, mas sua trajetória aponta para um futuro de sistemas autônomos cada vez mais sofisticados e integrados. O foco atual em agentes individuais ou em pequenos grupos lidando com fluxos de trabalho específicos provavelmente evoluirá para sistemas multi-agentes em larga escala e descentralizados. Nessa visão futura, agentes heterogêneos com especializações diversificadas – alguns pertencentes à empresa, alguns a parceiros, alguns a indivíduos – colaborarão em um ambiente digital comum para resolver problemas altamente complexos e dinâmicos.40

Essa progressão tecnológica terá um impacto profundo na natureza do trabalho e na estrutura das organizações. Como o Fórum Econômico Mundial destacou, funções que enfatizam tomada de decisão complexa, resolução de problemas e supervisão estratégica estão se tornando cada vez mais críticas na economia global.41 O aumento dos sistemas agenticos acelerará essa tendência, automatizando grande parte da “instalação” cognitiva da empresa moderna e elevando o papel humano para um de estratégia, criatividade e governança.

Em última análise, a transição de sistemas generativos para agenticos marca um momento crucial na evolução da parceria humano-computador. Ela está transformando a IA de uma ferramenta que instruímos em um colaborador que capacitamos. Para as empresas que navegam com sucesso por essa mudança, a recompensa será um novo nível de agilidade operacional, resiliência e inovação, abrindo caminho para um futuro definido pela integração perfeita da inteligência humana e da máquina.

Works cited (Trabalhos citados)

1. en.wikipedia.org, acessado em 6 de setembro de 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
2. O que é IA Generativa? - Centro Universitário de Ensino e Aprendizagem, acessado em 6 de setembro de 2025, https://teaching.pitt.edu/resources/what-is-generative-ai/
3. Inteligência Artificial Generativa | NNLM, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.nnlm.gov/guides/data-thesaurus/generative-artificial-intelligence
4. O que é IA Generativa? - IA Generativa Explicada - AWS - Atualizado em 2025, acessado em 6 de setembro de 2025, https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/
5. Explicação: IA Generativa | MIT News | Massachusetts Institute of Technology, acessado em 6 de setembro de 2025, https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109
6. IA Agentiva vs. IA Generativa: As diferenças centrais | Thomson Reuters, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
7. IA Agentiva vs. IA Generativa - Red Hat, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.redhat.com/en/topics/ai/agentic-ai-vs-generative-ai
8. O que é IA Generativa? - IBM, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai
9. 10 Principais Ferramentas de IA Generativa para 2025: As Potências Criativas de Hoje - eWeek, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-apps-tools/
10. O que é IA Generativa? Exemplos e Casos de Uso - Google Cloud, acessado em 6 de setembro de 2025, https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai
11. www.google.com, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.google.com/search?q=generative+ai+applications
12. IA Agentiva vs IA Generativa - Qual Você Deve Usar? - Atera, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.atera.com/blog/agentic-ai-vs-generative-ai/
13. en.wikipedia.org, acessado em 6 de setembro de 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
14. O que é IA agentiva? Definição e diferenciais - Google Cloud, acessado em 6 de setembro de 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
15. O que é IA Agentiva? - IA Agentiva Explicada - AWS - Atualizado em 2025, acessado em 6 de setembro de 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
16. O que é IA Agentiva? | IBM, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
17. O que é IA Agentiva? | UiPath, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
18. O que é IA Agentiva? | Salesforce US, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-agentic-ai/
19. IA Agentiva vs IA Generativa: Entendendo as Diferenças Chave - ThoughtSpot, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.thoughtspot.com/data-trends/artificial-intelligence/agentic-ai-vs-generative-ai
20. O que você precisa saber sobre agentes de IA - CSAIL Alliances - MIT, acessado em 6 de setembro de 2025, https://cap.csail.mit.edu/agentic-ai-what-you-need-know-about-ai-agents
21. GenAI vs. IA Agentiva: O Que Desenvolvedores Precisam Saber - Docker, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.docker.com/blog/genai-vs-agentic-ai/
22. Pare de mexer com vários aplicativos. Unifique todos os chamados, mensagens de texto, WhatsApp e chats de clientes em uma única caixa de entrada simples. - Seasalt.ai, acessado em 6 de setembro de 2025, https://seasalt.ai/en/
23. O que são agentes de IA? Definição, exemplos e tipos | Google Cloud, acessado em 6 de setembro de 2025, https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
24. 10 Casos de Uso de IA Agentiva para Centros de Contato - CX Today, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.cxtoday.com/conversational-ai/10-agentic-ai-use-cases-for-contact-centers-ringcentral/
25. 6 Exemplos e Casos de Uso de IA Agentiva que Estão Transformando os Negócios - Moveworks, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
26. Casos de Uso de Agentes de IA - IBM, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-use-cases
27. 21 Casos de Uso e Exemplos de IA Agentiva que Estão Moldando o Futuro da IA - Akka, acessado em 6 de setembro de 2025, https://akka.io/blog/agentic-ai-use-cases
28. 14 Casos de Uso Reais de IA Agentiva - Valtech, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
29. Mais de 40 Casos de Uso de IA Agentiva com Exemplos Reais - Research AIMultiple, acessado em 6 de setembro de 2025, https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
30. Agentes de IA em ação: Como estamos abraçando esse novo momento “agentivo” na Microsoft, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/ai-powered-agents-in-action-how-were-embracing-this-new-agentic-moment-at-microsoft/
31. SeaMeet: Anote Reuniões do ChatGPT em Tempo Real - Chrome Web Store, acessado em 6 de setembro de 2025, https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
32. SeaMeet | Copiloto de Reuniões Agentivo para Indivíduos Altamente Produtivos e Equipes de Alto Desempenho, acessado em 6 de setembro de 2025, https://seameet.ai/
33. Perguntas Frequentes - Seasalt.ai, acessado em 6 de setembro de 2025, https://wiki.seasalt.ai/seameet/seameet-manual/00-seameet-faq/
34. Avaliações, Classificações e Recursos do SeaMeet da Seasalt.ai em 2025 | Gartner Peer Insights, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
35. Descubra oportunidades de negócio em gravações com o SeaMeet, acessado em 6 de setembro de 2025, https://usecase.seasalt.ai/transcribe-audio-to-discover-insights/
36. Seasalt.ai | Centro de Contato Omnichannel para Pequenas Empresas - Seasalt.ai, acessado em 6 de setembro de 2025, https://seasalt.ai/
37. Soluções de Automação com IA - Seasalt.ai, acessado em 6 de setembro de 2025, https://seasalt.ai/en/solutions/ai-automation
38. Haptik lança ‘AI for All’ para trazer Agentes de IA de Nível Empresarial para PMEs, acessado em 6 de setembro de 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/haptik-launches-ai-for-all-to-bring-enterprise-grade-ai-agents-to-smbs/articleshow/123671151.cms
39. DIGITIMES Biz Focus - Taiwan Tech Arena, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.digitimes.com/biz/index.asp?topic=617
40. Negócios e IA Agentiva: Confiança em soluções autônomas e agentivas - Capgemini, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.capgemini.com/insights/research-library/business-meet-agentic-ai/
41. IITM Pravartak e Emeritus Lançam Programa de Certificação Profissional em IA Agentiva e Aplicações, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.ptinews.com/story/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications/2878978
42. IITM Pravartak e Emeritus Lançam Programa de Certificação Profissional em IA Agentiva e Aplicações, acessado em 6 de setembro de 2025, https://www.aninews.in/news/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications20250902174614