A IA generativa, que começou por entrar nas empresas como ferramenta individual, está agora a evoluir para agentes capazes de executar partes de processos. Para os gestores, mais do que perguntar «que ferramenta usamos?», torna-se essencial decidir que trabalho pode ser delegado, quem supervisiona os agentes e que regras protegem a empresa.
A utilização de Inteligência Artificial (IA) nas empresas está a evoluir rapidamente de ferramentas de apoio individual para agentes capazes de executar partes de processos, interagir com sistemas e produzir recomendações.
Esta mudança altera a discussão dentro das organizações. A questão deixa de ser apenas «que ferramenta usamos?» e passa a ser: «que trabalho pode ser delegado, quem supervisiona os agentes e que regras protegem a empresa?»
Apesar do potencial, agentes sem processos claros, responsabilidades definidas e supervisão adequada podem acrescentar velocidade a más decisões.
Esta transformação ainda não está generalizada. Em Portugal, aliás, o ponto de partida continua abaixo da média europeia: em 2025, 11,5% das empresas portuguesas com dez ou mais pessoas ao serviço utilizavam tecnologias de Inteligência Artificial, enquanto a média da União Europeia se situava nos 20,0%.
Isto significa que muitas empresas portuguesas ainda estão numa fase inicial de adoção, num momento em que o debate internacional já começa a deslocar-se da utilização individual para a integração operacional da IA nos processos de negócio.
Da ferramenta individual ao agente de processo
A primeira vaga da IA empresarial consistiu sobretudo em tecnologias de apoio: um colaborador usava uma ferramenta para escrever melhor, pesquisar mais depressa, resumir documentos ou preparar uma primeira versão de uma apresentação. Nesta lógica, a responsabilidade recai claramente no utilizador humano.
A fase seguinte introduz agentes com autonomia condicionada. Um agente pode receber um objetivo, decompor a tarefa em passos, consultar informação, propor uma resposta, acionar uma ferramenta ou preparar uma decisão.
Num contexto empresarial, isto pode significar a triagem inicial de pedidos de clientes, a preparação de propostas comerciais, o apoio à gestão de conhecimento interno, a identificação de anomalias em faturas ou a recolha de informação para uma decisão de compras.
Para as empresas, isto significa que a discussão deixa de estar centrada na ferramenta e passa a estar centrada no desenho do trabalho.
A terceira fase, ainda mais sensível, aproxima-se do agente como operador de processo. A IA deixa de apoiar apenas uma tarefa isolada e passa a executar partes de um fluxo de trabalho: recolhe dados, cruza informação, aplica regras, produz uma recomendação, sinaliza exceções e encaminha casos para validação humana.
A palavra decisiva, neste ponto, é «validação». Quanto maior for a autonomia atribuída ao agente, maior é a necessidade de definir regras de supervisão, critérios de validação e mecanismos de responsabilidade.
O que mostram os dados internacionais
Alguns grandes operadores tecnológicos defendem que as empresas tenderão a organizar-se em modelos híbridos, combinando pessoas e agentes digitais em diferentes partes do trabalho.
No relatório Work Trend Index 2025, a Microsoft refere que 81% dos líderes inquiridos esperavam integrar agentes de forma moderada ou extensiva na estratégia de IA das suas empresas nos 12 a 18 meses seguintes.
A McKinsey apresenta uma leitura mais prudente sobre a escala real desta transformação. No relatório The State of AI in 2025, 88% dos inquiridos referem utilizar regularmente IA em pelo menos uma função, mas apenas 23% afirma que as suas organizações estão a escalar algum sistema de agente de IA em pelo menos uma parte da empresa. A maioria permanece em fase experimental ou piloto.
Os dados sugerem uma diferença importante: muitas empresas já utilizam IA, mas poucas reorganizaram verdadeiramente os seus processos em torno dela.
No mesmo relatório, as organizações identificadas como high performers em IA são 2,8 vezes mais propensas do que as restantes a redesenhar profundamente os seus fluxos de trabalho.
O que muda para as empresas
A primeira decisão consiste em escolher um processo, não uma área. Dizer «queremos IA no marketing» ou «queremos IA no apoio ao cliente» é demasiado vago.
Funciona melhor identificar um fluxo concreto, com princípio, fim, responsáveis, custos, tempos de resposta, pontos de erro e métricas de qualidade. Por exemplo: triagem de pedidos de assistência técnica, preparação de propostas comerciais, análise preliminar de reclamações, atualização de bases de conhecimento ou classificação de documentos internos.
A segunda decisão é nomear responsáveis. Um agente que qualifica contactos comerciais, redige uma proposta, prioriza pedidos ou recomenda uma ação operacional interfere diretamente no trabalho da empresa.
Deve ter um responsável funcional, regras de utilização, limites de autonomia, critérios de escalamento e um procedimento claro para correção ou suspensão. Tratar agentes como simples software é insuficiente.
Sempre que um sistema influencia decisões, produz resultados para clientes ou afeta colaboradores, passa a exigir governação.
A terceira decisão passa por definir o modelo de supervisão humana. Nem todos os resultados precisam do mesmo nível de validação.
Uma resposta interna de baixo risco pode exigir apenas revisão por amostragem; uma recomendação comercial, jurídica, financeira, laboral ou reputacional exige controlo mais apertado.
A empresa deve decidir, antes da implementação, quando a IA pode sugerir, quando pode executar e quando tem de parar.
A quarta decisão é investir em literacia. O Regulamento da Inteligência Artificial da União Europeia já exige, desde 2 de fevereiro de 2025, que fornecedores e entidades que utilizam sistemas de IA no âmbito da sua atividade adotem medidas para assegurar um nível suficiente de literacia em IA das pessoas que lidam com estes sistemas em seu nome.
A Comissão Europeia esclarece que esta literacia deve ter em conta o conhecimento técnico, a experiência, a formação das pessoas e o contexto em que os sistemas são usados.
Para as empresas, isto desloca a formação em IA do território opcional para o território da gestão de risco e da conformidade.
Um roteiro prático para começar
Antes de contratar mais ferramentas ou lançar pilotos dispersos, as empresas podem começar por responder a cinco perguntas de gestão fundamentais para implementar agentes de IA:
- Que processo consome tempo, tem volume suficiente e apresenta custo relevante de erro ou atraso?
- Que dados são necessários para apoiar esse processo e quem pode autorizar o seu uso?
- Que parte do trabalho pode ser automatizada, que parte deve ficar como recomendação e que parte exige decisão humana?
- Quem é o responsável funcional pelo agente, pelas suas regras, pela qualidade dos resultados e pela revisão de incidentes?
- Que métricas vão provar valor: tempo poupado, redução de erros, melhoria da qualidade, satisfação do cliente, produtividade ou risco evitado?
Um piloto de 60 a 90 dias, centrado num processo concreto, com regras de utilização, registo de resultados e supervisão humana, vale mais do que várias experiências avulsas sem aprendizagem acumulada.
O ponto crítico para as empresas portuguesas
A adoção de IA ainda está abaixo da média europeia, mas a tecnologia já entrou numa fase em que o debate deixou de ser apenas sobre produtividade individual.
A pergunta central passa a ser como redesenhar trabalho, responsabilidades e competências.
Quem começar agora com literacia, governação e processos bem escolhidos poderá usar os agentes de IA como capacidade operacional.
Quem avançar apenas por pressão de mercado arrisca acrescentar ferramentas a processos frágeis, com pouco retorno e maior exposição a erro, uso indevido de dados ou incumprimento regulatório.
A próxima fase da IA nas empresas será menos determinada por quem adota primeiro e mais por quem consegue integrar tecnologia, pessoas e processos de forma coerente.
A diferença competitiva não estará apenas no acesso às ferramentas, mas na capacidade de redesenhar trabalho, definir responsabilidades e criar modelos de supervisão adequados a organizações onde pessoas e agentes digitais passam a operar em conjunto.
Fontes consultadas
- INE, «11,5% das empresas utilizam Inteligência Artificial», Inquérito à Utilização de Tecnologias da Informação e da Comunicação nas Empresas, 2025, destaque de 21 de novembro de 2025. https://www.ine.pt/
- Eurostat, «20% of EU enterprises use AI technologies», 11 de dezembro de 2025. https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2
- Microsoft WorkLab, «2025 Work Trend Index Annual Report: 2025: The Year the Frontier Firm is Born», abril de 2025. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
- McKinsey & Company, «The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation», novembro de 2025. https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/the%20state%20of%20ai/november%202025/the-state-of-ai-2025-agents-innovation_cmyk-v1.pdf
- Comissão Europeia, «AI Literacy — Questions & Answers», informação sobre o artigo 4.º do Regulamento da Inteligência Artificial. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/ai-literacy-questions-answers
- Comissão Europeia, «AI Act», calendário de aplicação do Regulamento da Inteligência Artificial. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai