Agentes de IA nas empresas: onde eles já economizam tempo no Brasil

Agentes de IA nas empresas deixaram de ser só demonstração de palco. No Brasil, companhias como Fleury, PicPay e Record TV já usam esses sistemas para tirar do caminho tarefas repetitivas, e os números que elas apresentaram nesta semana dão uma ideia do tamanho do ganho. Os relatos vieram do Evolve Brasil 2026, encontro que a monday.com, empresa de software de gestão de trabalho, fez na quinta-feira (5), em São Paulo.

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O que é um agente de IA, afinal?

Um agente de IA é um programa que recebe uma tarefa e a executa sozinho, em etapas, dentro de regras definidas. É diferente de um chatbot que só responde perguntas: o agente pesquisa, preenche, calcula e passa o resultado adiante, e uma pessoa confere quando a decisão é importante.

A ideia defendida no evento é simples. A máquina fica com o trabalho manual e repetitivo, e as pessoas ganham tempo para o que exige julgamento, conversa e criatividade. "A IA veio exatamente para potencializar o que a gente tem de melhor", disse Beatriz Oliveira, diretora de Marketing da monday.com para a América Latina.

Quais ganhos as empresas relataram?

O caso mais detalhado foi o do Grupo Fleury, de medicina diagnóstica. A empresa usa três agentes para tocar uma carteira de 300 projetos de expansão em 2026. Um deles, que calcula o custo dos projetos, reduziu esse trabalho de 7 a 14 dias para cerca de dois minutos, segundo a companhia, e deixa a conta aberta para uma pessoa revisar. O Fleury diz ter estimado mais de 400 projetos e economizado mais de mil horas de trabalho no ano.

Outros exemplos, todos segundo as próprias empresas:

• PicPay: a geração de relatórios caiu de cinco dias para minutos.
• Solinftec: juntar os dados dos projetos passou de cerca de 40 para oito horas por mês.
• Record TV: a emissora roda mais de 260 mil automações por mês.
• Vinte Compass: as próprias áreas de negócio já criaram mais de 100 aplicativos, com a TI supervisionando.

São números divulgados pelas empresas num evento do fornecedor, sem auditoria independente. Ainda assim, mostram um padrão: o ganho maior aparece em tarefas que se repetem, seguem regras claras e travam quando dependem de uma pessoa só.

Por que nem toda empresa consegue o mesmo resultado?

O recado que mais se repetiu foi este: automatizar um processo ruim só deixa o problema mais rápido. Antes de colocar um agente para trabalhar, a empresa precisa organizar os dados num lugar só e documentar como o trabalho é feito. Na Hypera Pharma, por exemplo, o primeiro passo foi tirar pedidos que estavam espalhados em e-mails e planilhas.

Cristiano Kruel, diretor de inovação da StartSe, apontou outro obstáculo. A inteligência artificial está mais acessível, mas o contexto de cada empresa continua espalhado em sistemas que não conversam. Sérgio Messias, especialista em agentes da AWS, foi na mesma linha: agente isolado tende a repetir os mesmos silos que já existem.

O que observar a partir de agora

A pergunta que sobra é o quanto esses ganhos aparecem fora dos casos escolhidos para o palco. Medir é a parte mais difícil: tempo economizado é fácil de contar numa tarefa, mais difícil de transformar em resultado da empresa inteira. Nos próximos meses, o sinal a acompanhar é se as companhias começam a publicar esses números em balanços e relatórios, e não só em eventos de fornecedores.