Para romper com essa lógica de triagem ineficiente, surge uma nova fronteira tecnológica: os agentes de inteligência artificial (IA) com capacidade de raciocínio. Diferente da IA generativa comum ou dos algoritmos de classificação simples, esses agentes são desenhados para simular as etapas cognitivas de um especialista humano. Eles não apenas processam dados, como também interpretam documentos, cruzam informações de fontes distintas e, em uma etapa crucial, questionam a própria lógica interna antes de emitir um veredito.

“A grande diferença é que não estamos mais falando de uma regra ‘se não é A, então é B’. A IA com raciocínio consegue analisar a nuance. Ela lê um contrato, entende o beneficiário final e cruza isso com o histórico de transações de forma contextualizada”, explica Gustavo Tremel, CEO da VAAS.

O executivo conta que a tecnologia atua como uma primeira camada de inteligência analítica que entrega o caso pronto para a decisão final. “Isso reduz drasticamente o tempo perdido com alertas que nunca deveriam ter sido gerados”, destaca Tremel.

Human-in-the-loop e auditabilidade

Um dos principais obstáculos para a adoção de IA no compliance sempre foi a “caixa-preta” – a dificuldade de explicar por que uma máquina tomou determinada decisão. A nova geração de agentes de raciocínio resolve esse impasse através da auditabilidade. Cada passo do pensamento da IA, desde a coleta de evidências até a conclusão lógica, é registrado de forma estruturada.

Essa abordagem mantém o ser humano no centro da estratégia, no modelo conhecido como human-in-the-loop. Quando a inteligência artificial não atinge um nível de consenso absoluto sobre um risco, o caso é automaticamente elevado para uma mesa de decisão.

Para Simone Vollbrecht, Head de Compliance da VAAS, o objetivo não é a automação cega, mas a precisão operacional. “Ao eliminar o ruído dos falsos positivos, devolvemos ao analista o tempo necessário para investigar casos complexos que realmente exigem sensibilidade humana. O compliance deixa de ser uma função reativa de ‘limpeza de alertas’ para se tornar um pilar estratégico de segurança institucional”, pontua a especialista.

Futuro do setor

Com o aumento da complexidade das redes de fraude e a sofisticação das transações digitais em tempo real, como o Pix e as criptomoedas, a dependência de sistemas de regras fixas tem se mostrado um risco de governança. “A adoção de agentes que interpretam contexto sinaliza uma mudança de paradigma: a transição da conformidade burocrática para a gestão de risco inteligente”, avalia Vollbrecht.

Na visão do CEO da VAAS, para o mercado, a eficiência não é apenas uma questão de redução de custos operacionais. “Quando os times de PLD/FT não estão soterrados em falsos positivos, encontram o espaço que precisam para ter  mais agilidade na resposta a ameaças reais. Nesse cenário, a tecnologia se apresenta como um escudo eficaz contra crimes financeiros sem travar a fluidez dos negócios legítimos”, conclui Gustavo Tremel.

Sobre a VAAS

Fundada em Florianópolis e com presença em São Paulo, a VAAS é uma empresa de tecnologia especializada em gestão de risco inteligente. Sua plataforma conecta mais de 40 fontes de dados e utiliza IA preditiva para automatizar processos de KYC, prevenção à lavagem de dinheiro e falhas regulatórias. Com mais de R$ 50 milhões em contratos ativos, a startup lidera a transição para um compliance digital, autônomo e integrado à estratégia de negócios. Mais informações estão disponíveis no site www.vaas.com.br.

Somente no último ano, as buscas nacionais por “agentes de IA” registraram um crescimento de 22% no Google Brasil, totalizando cerca de 175 mil pesquisas pelo termo. Segundo o novo levantamento da Locaweb, especialista em hospedagem de sites e infraestrutura digital, o volume se divide entre a demanda por assistentes específicos e usuários em busca de compreender tais ferramentas.

Esse movimento, vale dizer, acompanha um contexto mais amplo, em que já se fala na “era da IA agêntica”: de acordo com uma uma pesquisa do IEEE (Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos), que ouviu líderes de tecnologia de diversos países, 96% dos profissionais acreditam que o investimento em agentes continuará avançando em ritmo acelerado ao longo do ano.

Mas, afinal, em um contexto de ampla adoção dessas soluções, que tipos de agentes de IA estão por trás dos maiores volumes de buscas na Web? Além deles, que dúvidas sobre o assunto levam os internautas brasileiros todos os meses ao Google? Respostas como essas podem ser encontradas nos rankings abaixo, divulgados pela Locaweb. 

Agentes de IA: quais são os tipos mais buscados na internet? 

À medida que a inteligência artificial ganha espaço no dia a dia das empresas, cresce também o interesse por agentes de IA capazes de automatizar tarefas e impulsionar resultados. As buscas na internet revelam um movimento claro: profissionais e negócios de diferentes setores estão cada vez mais atentos às possibilidades dessas ferramentas para ganhar produtividade, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente.

Não por acaso, as primeiras posições do ranking estão diretamente voltadas ao atendimento ao cliente: “agente de IA para WhatsApp” lidera as buscas, refletindo a necessidade geral de lidar com altos volumes de mensagens, responder com rapidez e não perder oportunidades de contato com clientes. Na sequência, termos como “agente de IA para atendimento ao cliente” e “agente de IA para vendas” reforçam um movimento também claro: a busca por automação, eficiência e agilidade nos processos comerciais. 

Além de pesquisas voltadas a demandas e processos, também se destacam buscas feitas por setores que lidam diretamente com alto volume de atendimentos no dia a dia. Entre os segmentos que mais procuram por esse tipo de solução, clínicas, imobiliárias e escritórios de advocacia aparecem em destaque — áreas em que a velocidade no atendimento e a gestão de informações são essenciais para manter a competitividade.

Para Patrice Ramos, Diretor de Produtos e Engenharia na Locaweb, esse cenário evidencia como as empresas estão cada vez mais atentas aos ganhos práticos dos agentes de IA na rotina. “À medida que a demanda por agilidade e escala nas operações cresce, soluções como essas deixam de ser um diferencial e passam a integrar as estratégias de negócio. Além de aumentar a eficiência operacional, os agentes contribuem para a redução de custos, ajudam a eliminar gargalos e elevam a qualidade do atendimento, vantagens reais em um mercado agitado.”

“Como criar um agente de IA” e outras dúvidas 

O comportamento de busca também revela que, apesar do interesse crescente, ainda há um nível relevante de incerteza sobre o tema. Muitas pesquisas partem de dúvidas básicas, desde o que são agentes de IA até como aplicá-los na prática, indicando que ainda há muito espaço para ampliar o entendimento sobre essas soluções. 

O que é e o que faz um agente de IA?

Agentes de IA são sistemas criados para executar tarefas de forma autônoma ou semiautônoma, com foco em automatizar e otimizar fluxos de trabalho. Diferentemente de interações pontuais com ferramentas de IA generativa, como ChatGPT e Gemini, os agentes são configurados para operar de forma contínua, tomar decisões com base em dados, seguir regras pré-definidas e interagir com outros sistemas ao longo do processo.

Como funciona um agente de IA?

De forma geral, agentes de IA operam a partir de objetivos: diante de uma meta específica, são capazes de planejar etapas, dividir o problema em tarefas menores e executar ações de forma contínua até alcançar o resultado esperado.

Ao longo desse processo, eles utilizam dados para tomar decisões, ajustar o caminho e, quando necessário, criar novas tarefas para avançar. Entre suas principais capacidades estão o raciocínio, para analisar informações e resolver problemas, e a ação, que envolve interagir com sistemas, executar comandos e responder a diferentes contextos. 

Importante destacar que os agentes de IA também podem incorporar mecanismos de observação e planejamento, além de atuar de forma colaborativa com humanos ou outros sistemas e ajustar seu desempenho com base em resultados anteriores.

Tipos de agentes de IA e valor de implementação

Existem diferentes tipos de agentes de IA, que variam conforme a atuação e o nível de complexidade.

Alguns, por exemplo, interagem diretamente com o usuário (como os usados em atendimento e vendas), enquanto outros operam em segundo plano, automatizando tarefas e processos sem interação direta. Também há agentes individuais, voltados a funções específicas, e sistemas multiagentes, em que diferentes agentes atuam de forma coordenada para lidar com demandas mais complexas.

De modo geral, esses sistemas podem variar desde modelos mais simples, baseados em regras, até versões avançadas, capazes de planejar ações, aprender com dados e tomar decisões com base em objetivos.

Já o custo de implementação depende de fatores como nível de personalização, volume de uso e integração com outros sistemas — sendo que soluções mais robustas e adaptadas à realidade da empresa tendem a exigir maior investimento, além de custos contínuos de manutenção e evolução.

Como criar e treinar um agente de IA?

É possível contratar serviços especializados ou criar agentes de IA em plataformas na internet. Caso não exista um que atenda às necessidades, um usuário também consegue desenvolver um agente totalmente personalizado, de acordo com os desafios do negócio.

Para criar e treinar um agente de IA, o primeiro passo é definir claramente o que se deseja executar, como otimizar o atendimento ao cliente, gerar relatórios ou obter insights de dados. Nesse sentido, é importante analisar o fluxo de trabalho e identificar tarefas que podem ser automatizadas ou aprimoradas com o uso da IA.

Em seguida, a construção de um bom prompt é essencial: é preciso fornecer contexto, definir a persona do agente, seus objetivos, descrever o passo a passo das tarefas e incluir exemplos. Quanto mais detalhadas forem as instruções, incluindo o que deve ser feito e em qual formato os resultados devem ser entregues, como textos ou planilhas, melhores serão os resultados. Também é importante estruturar a base de conhecimento do agente, que pode incluir documentos específicos, pastas ou até busca na web.

Após a criação, monitorar o desempenho com base em métricas e expectativas de sucesso é algo fundamental, permitindo ajustes contínuos a partir de dados e feedbacks dos usuários, o que contribui para melhorar a experiência ao longo do tempo.

Metodologia

Para compreender o interesse por agentes de IA nos mecanismos digitais, foram consideradas pesquisas no Google realizadas por brasileiros durante os últimos doze meses. A investigação foi pautada por expressões como “agente de IA” e suas variações, abrangendo todas as buscas relativas ao segmento nas cinco regiões nacionais. Em seguida, os tipos de agentes e dúvidas foram dispostos em um ranking baseado no volume total de buscas ao longo do último ano. 

Sobre a Locaweb 

Uma das primeiras empresas de hospedagem de sites do Brasil, a Locaweb, cuja sede se encontra em São Paulo, está à ativa no mercado de tecnologia há 27 anos. Por meio de serviços como registro de domínios, criação de email profissional e soluções de computação na nuvem, a empresa, referência no segmento no Brasil e na América Latina, conta com uma base de mais de 280 mil clientes de diversas regiões.

Desde 2022, integra a LWSA — ecossistema de soluções digitais para empresas de diferentes portes e níveis de desenvolvimento. Dentre os serviços estão plataforma de e-commerce, ERP, integração com marketplace, PDV, recorrência, geração de leads, crédito e logística, entre outros.

O avanço da tecnologia no Brasil não tem sido acompanhado pelo desenvolvimento das competências necessárias para lidar com ela. Levantamento recente da 68ª edição da pesquisa Retratos da Sociedade Brasileira: Mercado de Trabalho na Visão da População, divulgada na última sexta-feira, 17, pela CNI (Confederação Nacional da Indústria), mostra que menos de 45% dos brasileiros possuem nível médio-alto ou alto em habilidades digitais mais complexas, como configuração de programas, uso de planilhas e aplicações de inteligência artificial.

O dado evidencia que, enquanto os recursos digitais se tornam cada vez mais presentes no cotidiano, grande parte da população ainda não possui conhecimento suficiente para entender como essas ferramentas funcionam e utilizá-las de forma estratégica. Embora o levantamento considere a população em geral, o resultado acende um alerta sobre a formação das novas gerações, o que levanta um desafio adicional: como preparar crianças e adolescentes para competências que muitos adultos ainda não dominam. 

Esse contexto reforça a necessidade de olhar para os mais jovens que estão sendo preparados para lidar com esse ambiente. A chamada Geração Alpha, formada por nascidos a partir de 2010, cresce inserida no universo digital desde os primeiros anos de vida e aprende de forma diferente das anteriores, com forte exposição a estímulos interativos, conteúdos dinâmicos e experiências imersivas. 

Para Marco Giroto, fundador da SuperGeeks, escola especializada em competências para o futuro, o desafio está em transformar esse contato precoce com a tecnologia em aprendizado estruturado. “Essa turma já cresce inserida no universo digital, mas isso não significa que compreende como ela funciona. Sem direcionamento, continuamos formando usuários, e não pessoas capazes de criar e transformar a tecnologia”, afirma.

Segundo o especialista, a familiaridade com o digital não garante preparo para o futuro. “Embora tenham mais facilidade por estarem em contato constante com essas ferramentas, esses jovens entrarão em um mercado de trabalho cada vez mais dinâmico, em que o domínio de habilidades digitais complexas será indispensável. É isso que vai definir seu nível de preparo e autonomia diante das transformações”, afirma. 

O desenvolvimento de capacidades como lógica, programação e pensamento computacional torna-se essencial para acompanhar as mudanças do mundo atual. “É necessário entender os princípios por trás desses sistemas, para deixar de ser apenas consumidora e passar a ser protagonista. Isso estimula autonomia, senso crítico e potencial de adaptação”, completa. 

Para os jovens de hoje, a falta desse preparo não significa apenas ficar para trás, mas perder a capacidade de acompanhar e influenciar as transformações que já estão em curso. 

O que antes levava meses ou até anos para sair do papel, agora pode ser estruturado e entregue em prazos significativamente menores. Essa aceleração, no entanto, não vem sem desafios.

Dados recentes da Thomson Reuters mostram que 30% das empresas ainda adotam IA de forma lenta, enquanto 40% sequer possuem uma estratégia definida. O cenário revela um descompasso: ao mesmo tempo em que a tecnologia avança rapidamente, a capacidade de implementação estruturada ainda é incipiente em boa parte das organizações.

Essa lacuna ajuda a explicar por que muitos projetos de transformação digital continuam falhando. Segundo a McKinsey, uma parcela relevante dessas iniciativas não atinge os resultados esperados, principalmente devido a falhas na execução, desalinhamento estratégico e baixa integração entre sistemas.

Nesse contexto, a inovação deixa de ser apenas um diferencial competitivo e passa a ser um fator crítico para a sobrevivência dos negócios.

Existe uma percepção de que a IA resolve, por si só, os desafios de velocidade e eficiência. Mas o que vemos na prática é que, sem uma base estruturada e uma operação preparada, ela pode até acelerar processos, mas também amplificar problemas.

Na prática, a verdadeira transformação não está apenas na adoção da tecnologia, mas na forma como ela é integrada ao negócio. Isso significa conectar estratégia, operação e tomada de decisão em um mesmo fluxo, garantindo que a velocidade não comprometa a qualidade.

IA não é apenas automação ou ganho de produtividade. É acelerar decisões, reduzir incertezas e permitir que as empresas avancem com mais segurança em ambientes cada vez mais críticos.

O avanço recente da IA generativa e dos chamados modelos agênticos amplia ainda mais esse potencial. Hoje, essas tecnologias já são capazes de acelerar etapas relevantes do desenvolvimento de sistemas, apoiar testes, antecipar falhas e aumentar a produtividade das equipes de tecnologia.

Ainda existem riscos importantes, como alucinações, inconsistências e possíveis exposições operacionais, que exigem governança, controle e maturidade técnica para serem mitigados. Sem isso, a mesma velocidade que impulsiona resultados pode também ampliar falhas e gerar retrabalho.

Por isso, o principal desafio das empresas não está apenas em adotar inteligência artificial, mas repensar profundamente a forma como seus projetos são estruturados. O equilíbrio entre velocidade, qualidade, segurança e governança passa a ser o novo centro das decisões tecnológicas.

As organizações que conseguem transformar o potencial da IA em eficiência real e vantagem competitiva. As empresas que, ao adotarem a tecnologia sem estrutura adequada, correm o risco de acelerar sua própria perda de relevância.

É nesse cenário que ganha força o papel de empresas especializadas em engenharia de tecnologia, capazes de transformar inovação em resultado concreto. Mais do que implementar ferramentas, o desafio está em construir ambientes tecnológicos resilientes, integrados e preparados para evoluir continuamente.

A inovação que gera valor não é a que aparece, mas a que sustenta a operação e permite que o negócio avance sem interrupções. A IA é um acelerador poderoso, mas precisa estar conectada a uma arquitetura sólida e a uma estratégia clara.

A nova fronteira da TI não está apenas em fazer mais rápidos, porém em fazer melhor, com consistência e segurança. É essa combinação que vai separar quem apenas adota tecnologia de quem, de fato, lidera a transformação.

Autor:

Alexandro Barsi é CEO e fundador da Verity, consultoria brasileira especializada em tecnologia, estratégia digital e inovação. Com mais de 25 anos de experiência em gestão, negócios e tecnologia, atua como investidor-anjo em 15 startups.

A implementação da Reforma Tributária sobre o consumo, instituída pela Emenda Constitucional nº 132/2023, deve provocar uma das maiores transformações já enfrentadas pelas áreas fiscal e financeira das empresas brasileiras.

Mais do que alterações de alíquotas, o novo modelo exige uma reconfiguração estrutural de sistemas, processos e governança. O tema foi debatido em um evento promovido pela multinacional de tecnologia Softtek, realizado no dia 23 de março, no Rio de Janeiro (RJ), que reuniu especialistas dos setores de tecnologia e energia para avaliar os impactos da reforma no ambiente corporativo.

Dados da Instituição Fiscal Independente (IFI) indicam que os tributos sobre o consumo representam cerca de 40% da arrecadação nacional, podendo alcançar aproximadamente 44% na média histórica, o que amplia a relevância das mudanças em curso. Com a criação do Imposto sobre Valor Agregado Dual (IVA Dual), composto pela CBS (federal) e pelo IBS (subnacional), estimativas da Confederação Nacional da Indústria (CNI) apontam para uma alíquota padrão próxima de 27,5%, com impactos distintos entre os setores da economia.

Nesse contexto, o período de transição, previsto entre 2026 e 2033, introduz novos conceitos operacionais, como o princípio do destino, em que a tributação ocorre no local de consumo, e o Split Payment, mecanismo que automatiza o recolhimento dos tributos no momento da liquidação financeira.

Segundo Marcos Brum, Vice-presidente de Negócios da Softtek Brasil, esse novo modelo altera profundamente a lógica de apuração fiscal e impõe maior rigor à rastreabilidade das transações.

“O Split Payment transforma a dinâmica tributária ao introduzir um modelo híbrido, que combina características de imposto sobre valor agregado com retenção na fonte. Isso exige integração direta entre meios de pagamento e sistemas de apuração. Na prática, o imposto é segregado automaticamente no ato do pagamento, e o fornecedor recebe apenas o valor líquido, condicionando o reconhecimento dos créditos tributários à efetiva liquidação do imposto”, afirma Brum.

Pressão sobre ERP e processos financeiros

O novo ambiente amplia significativamente a complexidade operacional. Um levantamento do Banco Mundial aponta que o Brasil lidera o ranking global de burocracia tributária, exigindo que as empresas dediquem, em média, 1.501 horas por ano ao cumprimento de obrigações fiscais. Para mitigar esse impacto, será necessário revisar desde a estrutura de dados até fluxos críticos de contas a pagar e a receber.

“Não se trata de uma atualização pontual. A reforma exige um redesenho profundo dos processos para suportar a nova lógica de créditos em tempo real. Além disso, o fim da chamada ‘guerra fiscal’ entre os estados deve levar as empresas a reavaliarem suas estruturas logísticas com foco em eficiência operacional, e não mais em benefícios tributários”, explica Brum.

Riscos de fluxo de caixa e governança

Outro ponto de atenção destacado pela Softtek é o impacto no fluxo de caixa. A adoção do Split Payment pode antecipar o recolhimento dos tributos e gerar acúmulo de créditos, fenômeno conhecido como trapped cash. Nesse cenário, a governança passa a depender de uma integração ainda mais estreita entre as áreas de TI e Finanças.

“Empresas sem uma base de dados consistente correm o risco de enfrentar inconsistências fiscais e perdas na recuperação de créditos. Por outro lado, a não cumulatividade plena do IBS e da CBS pode favorecer investimentos em bens de capital, abrindo janelas de oportunidade para organizações que se adaptarem rapidamente”, alerta Brum.

Para o executivo, o momento deve ser encarado como uma oportunidade estratégica. “Empresas que tratarem a reforma apenas como uma obrigação fiscal podem deixar de capturar ganhos relevantes de competitividade”, conclui.

Autora:

Juliana Tancler

Em poucos segundos, um vídeo pode atravessar o planeta, acumular milhões de visualizações e provocar reações imediatas nas redes sociais. O problema é que, cada vez mais, esses vídeos mostram situações que nunca aconteceram.

Nos últimos anos, conteúdos criados por inteligência artificial passaram a reproduzir rostos, vozes e gestos humanos com um nível de realismo capaz de enganar até usuários atentos. Em um ambiente digital acelerado, onde a verificação costuma vir depois do compartilhamento, esse tipo de tecnologia se tornou um terreno fértil para a desinformação.

Alguns exemplos famosos ilustram o fenômeno. Durante a guerra entre Rússia e Ucrânia, um vídeo manipulado mostrou o presidente ucraniano Volodymyr Zelensky supostamente pedindo rendição aos soldados. O conteúdo era falso, mas circulou rapidamente nas redes antes de ser desmentido. Em outro episódio, um deepfake do CEO da Nvidia, Jensen Huang, foi usado em uma transmissão fraudulenta para promover um golpe envolvendo criptomoedas.

Em contextos de tensão geopolítica, como a escalada recente envolvendo Irã, Israel e Estados Unidos, especialistas alertam que vídeos manipulados podem surgir para influenciar a opinião pública ou alimentar narrativas políticas.

Segundo levantamento publicado pela DeepStrike, o número de deepfakes disponíveis na internet cresceu de cerca de 500 mil em 2023 para uma projeção de mais de 8 milhões em 2025, enquanto fraudes envolvendo esse tipo de tecnologia aumentaram 3.000% no mesmo período. O estudo também mostra que apenas 24,5% das pessoas conseguem identificar corretamente vídeos falsos quando eles têm alta qualidade.

Para o diretor criativo e estrategista digital Náthan Ximenes, fundador da NTX Group, a evolução da tecnologia exige uma nova postura do público diante das imagens que circulam na internet. “Durante muito tempo acreditamos que vídeo era prova. Com a inteligência artificial, isso mudou. Hoje a imagem pode ser produzida com facilidade e circular antes de qualquer verificação”.

Diante desse cenário, aprender a reconhecer possíveis sinais de manipulação tornou-se uma habilidade essencial para quem consome informação nas redes sociais. Embora os sistemas de inteligência artificial estejam cada vez mais sofisticados, Ximenes aponta que ainda existem indícios técnicos que podem ajudar a identificar vídeos gerados artificialmente.

Um dos sinais mais comuns está na sincronização entre voz e movimento da boca. Em muitos deepfakes, os lábios não acompanham perfeitamente as palavras ou apresentam pequenos atrasos. Outro ponto de atenção são os olhos e as expressões faciais, que podem parecer rígidos ou repetitivos, já que reproduzir microexpressões humanas ainda é um desafio para muitos modelos de geração de vídeo.

Também vale observar detalhes do ambiente, como mudanças sutis de iluminação no rosto, bordas do cabelo levemente distorcidas ou sombras que não correspondem ao cenário. Em alguns casos, a própria qualidade do áudio pode levantar suspeitas. Vozes geradas por inteligência artificial tendem a apresentar entonação uniforme, com menos pausas naturais, respiração ou variações emocionais.

Para Náthan, o público precisa desenvolver um olhar mais crítico diante do conteúdo digital. “A tecnologia evoluiu muito rápido e tornou possível produzir vídeos extremamente convincentes em poucos minutos. Por isso, a checagem da fonte e do contexto se torna tão importante quanto observar os detalhes técnicos do vídeo”, afirma.

Outro cuidado essencial é verificar a origem do conteúdo. Vídeos divulgados por perfis desconhecidos, sem referência de data, local ou fonte confiável, merecem atenção redobrada. Em muitos casos, uma busca rápida por notícias ou pelos canais oficiais da pessoa citada já é suficiente para confirmar se aquela informação realmente aconteceu.

Em um ambiente digital onde imagens podem ser fabricadas com facilidade, especialistas afirmam que a chamada alfabetização midiática passa a ser tão importante quanto saber utilizar as próprias tecnologias. Mais do que nunca, ver deixou de ser garantia de verdade.

Como resume Ximenes: “A inteligência artificial abriu possibilidades incríveis para a produção audiovisual, mas também trouxe um novo desafio. Hoje, antes de acreditar em um vídeo, precisamos aprender a perguntar se ele realmente aconteceu”.

Autora:

Rowena Romagnoli

Enquanto muitas empresas ainda olham apenas para vendas e participação de mercado, são esses sistemas que definem, em poucos segundos, quais produtos aparecem para o cliente, quais ganham destaque e quais perdem espaço.

Na prática, o desempenho de um negócio deixou de depender só do produto. Ele passa, cada vez mais, pela forma como os dados são interpretados por essas plataformas. E é aí que surge um risco que nem sempre é percebido a tempo.

Ignorar o funcionamento desses sistemas pode trazer consequências no médio prazo.

A primeira é a perda de visibilidade. Quando uma empresa não entende ou não se adapta às regras das plataformas, ela simplesmente deixa de aparecer. Não se trata apenas de vender menos, mas de se tornar irrelevante para o consumidor.

Outro ponto é a dificuldade de entender decisões automatizadas. Preços e recomendações mudam o tempo todo, muitas vezes sem clareza sobre o porquê. Quando os resultados não vêm, identificar a causa se torna um desafio.

Também há a dependência crescente de grandes plataformas. Dados e atenção do público estão concentrados em poucos players, o que torna o cenário mais vulnerável. Uma mudança nessas estruturas pode afetar diretamente o desempenho de um negócio de um dia para o outro.

Diante disso, a inteligência artificial precisa fazer parte da estratégia, e não ficar restrita à área técnica. O tema deve estar na mesa da liderança.

Isso passa por revisar com frequência os algoritmos utilizados, garantindo que decisões automatizadas, como precificação e recomendação, estejam alinhadas com os objetivos do negócio. Também envolve definir critérios claros para o uso de dados, com atenção à ética e aos impactos sobre o cliente.

Além disso, desenvolver uma cultura orientada a dados é essencial. Não é necessário que executivos saibam programar, mas é fundamental que saibam interpretar informações e questionar resultados.

A economia orientada por algoritmos já faz parte da realidade. A diferença está na forma como cada empresa se posiciona. É possível usar esses sistemas de maneira estratégica ou apenas reagir ao que eles determinam.

A tecnologia tende a ganhar ainda mais espaço no e-commerce, mas a decisão final continua sendo humana. É isso que separa quem acompanha o movimento de quem realmente lidera.

Autor:

Airan Jr. é especialista em IA First e membro do Conselho de IA da Associação Brasileira de Inteligência Artificial e E-commerce (ABIACOM), entidade que reúne representantes de lojas virtuais e prestadores de serviços nas áreas de tecnologia, mídia e meios de pagamento – E-mail: abiacom@nbpress.com.br.

Depois de um 2025 marcado pela proliferação de chatbots e projetos-piloto, as organizações avançam para arquiteturas mais complexas, com múltiplos modelos e agentes autônomos capazes de acessar sistemas internos, interagir com bases de dados sensíveis e executar transações. Nesse estágio, o desafio deixa de ser experimentar e passa a ser sustentar.

De acordo com projeções do Gartner, mais de 40% dos projetos com Agentes de IA podem ser descontinuados até 2027, tendo como um dos fatores a ausência de controles estruturados. A consultoria também estima que, até 2028, 70% das equipes de engenharia que desenvolvem aplicações multimodelo utilizarão AI gateways para melhorar confiabilidade e otimizar custos, um indicativo de que a governança tende a se tornar parte central da arquitetura de IA corporativa.

O risco da Shadow AI

Nas grandes corporações, o cenário observado é de fragmentação. Equipes distintas adotam provedores de LLMs e frameworks variados de forma independente, criando um ecossistema paralelo que o mercado já passou a chamar de “Shadow AI”. Nesse ambiente descentralizado, políticas de segurança nem sempre são padronizadas, o monitoramento é limitado e o consumo de tokens pode escalar sem previsibilidade orçamentária. O resultado envolve riscos regulatórios, exposição de dados sensíveis e dificuldades de auditoria.

“A próxima vantagem competitiva não será de quem tem mais agentes, mas de quem construiu primeiro a infraestrutura para escalá-los com confiança. O mercado percebeu que o desafio não é apenas conectar modelos de IA, mas governar como esses agentes acessam dados, executam ações e consomem recursos”, afirma Kleber Bacili, CEO da Sensedia. 

IA agêntica amplia a complexidade

O avanço da chamada IA Agêntica amplia ainda mais essa complexidade. Diferentemente de modelos conversacionais tradicionais, agentes autônomos tomam decisões e executam comandos com mínima intervenção humana. Isso potencializa ganhos de eficiência, mas também eleva o impacto de falhas, uso indevido de dados ou ataques como prompt injection.

Nesse contexto, a governança deixa de ser interpretada como burocracia e passa a representar viabilidade operacional. Sem camadas de observabilidade, definição clara de políticas, controle de acesso e gestão de custos, a escalabilidade da IA se torna financeiramente imprevisível e operacionalmente vulnerável.

A resposta da arquitetura

É nesse cenário de amadurecimento da IA corporativa que surgem soluções voltadas à criação de camadas estruturadas de controle para ambientes multimodelo. A Sensedia passa a disponibilizar ao mercado o AI Gateway, uma camada de governança agnóstica a gateways, modelos e protocolos entre APIs, agentes e provedores de modelos de linguagem que centraliza políticas, segurança, observabilidade e gestão de custos.

Essa abordagem reflete a capacidade da companhia de responder a uma demanda clara do mercado por liberdade arquitetural. Com uma proposta multigateway, o AI Gateway se adapta às diferentes arquiteturas das grandes empresas, conectando-se a múltiplos provedores e modelos, sem impor dependência tecnológica ou necessidade de reestruturação dos ambientes existentes.

“Mais do que adicionar uma nova tecnologia ao stack, a proposta dialoga com uma demanda crescente das empresas, de transformar a experimentação em operação sustentável, auditável e financeiramente previsível”, afirma o CEO. 

“Nesse contexto, padrões emergentes como o Model Context Protocol, o MCP, ganham relevância ao estruturar a forma como agentes acessam dados, ferramentas e APIs de maneira controlada e interoperável. Se 2025 foi o ano da corrida pela adoção, 2026 começa sob o signo da governança e da busca por equilíbrio entre autonomia e controle”, finaliza Bacili.

Diante de um ambiente fiscal cada vez mais digital, dinâmico e orientado por dados, empresas brasileiras têm recorrido à inteligência artificial (IA) como uma ferramenta essencial para enfrentar os desafios trazidos pelas mudanças no sistema tributário. Mais do que uma tendência, a adoção dessas tecnologias já se tornou uma estratégia prática para garantir eficiência, reduzir riscos e fortalecer a governança.

Na prática, a IA tem sido aplicada para automatizar rotinas contábeis e fiscais que antes demandavam grande esforço operacional. Sistemas inteligentes conseguem analisar grandes volumes de informações em poucos segundos, cruzar dados de diferentes fontes e identificar inconsistências antes que se transformem em problemas com o Fisco. Isso permite maior precisão no cumprimento das obrigações e evita autuações, algo cada vez mais relevante em um cenário de fiscalização automatizada.

Outro avanço importante está na capacidade dessas ferramentas de realizar classificações fiscais de produtos, calcular tributos e interpretar normas complexas de forma automatizada. Com isso, empresas conseguem identificar corretamente impostos como PIS, Cofins, ICMS e IPI, além de gerar relatórios técnicos alinhados às diretrizes da Receita Federal. Esse nível de automação não só garante conformidade, mas também revela oportunidades, como a recuperação de créditos tributários que muitas vezes passam despercebidos.

A inteligência artificial também vem transformando o papel do compliance fiscal. Profissionais da área deixam de atuar apenas de forma operacional e passam a exercer uma função mais estratégica, utilizando dados gerados pelos sistemas para planejar cenários, orientar decisões e contribuir diretamente para o desempenho do negócio. Relatórios automatizados e análises preditivas tornam o processo mais ágil e inteligente.

Além do campo tributário, a tecnologia também impacta a área trabalhista, com o uso da jurimetria. Softwares especializados analisam convenções coletivas e padrões de decisões judiciais, permitindo antecipar riscos e reduzir conflitos. Isso traz mais segurança jurídica e melhora a gestão das relações com colaboradores.

Ao mesmo tempo, muitas empresas têm integrado essas soluções tecnológicas a uma visão mais ampla de inovação e sustentabilidade. Equipamentos desenvolvidos com materiais reciclados e alinhados às práticas de ESG ganham espaço, enquanto plataformas integradas conectam lojas físicas e canais digitais, centralizam dados e simplificam a gestão. Essa integração favorece operações mais eficientes, consistentes e preparadas para o futuro.

Nesse contexto, fica claro que a inteligência artificial não é apenas um suporte operacional, mas um elemento central na adaptação das empresas a um novo cenário econômico e regulatório. Organizações que já incorporaram essas soluções saem na frente, com mais controle, eficiência e capacidade de tomar decisões estratégicas em um ambiente cada vez mais exigente.

Acidentes de trabalho no Brasil cresceram cerca de 9% no primeiro semestre de 2025 em comparação com o mesmo período de 2024

A Meeting Soluções Estratégicas está lançando soluções de videomonitoramento com Inteligência Artificial para o uso do equipamento de proteção individual (EPI). Elas analisam automaticamente as imagens das câmeras de vigilância em tempo real e avisam os encarregados de segurança ou analistas de QSMS (Qualidade, Segurança, Meio Ambiente e Saúde) sobre atitudes de potenciais riscos de acidentes pela falta ou uso incorreto de EPI. Para este fim estão disponíveis dois algoritmos avançados que são fabricados pela Irisity (sueca) e Eyekeeper SIDI (brasileira).

“Os algoritmos monitoram e detectam o comportamento do profissional utilizando ou não EPI (capacete ou colete reflexivo, principalmente) e ainda uma por outras ameaças potenciais, como violações de perímetro, comportamento de pessoas em grupos, entre outras diversas atitudes suspeitas”, explica Emerson Douglas Ferreira, CEO e fundador da Meeting Soluções Estratégicas.

As novas tecnologias que estão sendo introduzidas podem trabalhar com a imensa maioria de câmeras já instaladas dos sistemas de vigilância patrimonial no Brasil. A solução, acoplada com a IA, monitora as câmeras mais estratégicas simultaneamente, o que seria uma tarefa humanamente impossível para um profissional executar.

Além disso, a solução de monitoramento pode ser conectada com outras finalidades de interesse do usuário. Conforme o projeto, o serviço pode custar mensalmente de R$ 200 a R$ 800 por câmera. Dependendo da necessidade do cliente, os profissionais da Meeting indicam para o trabalho a solução mais conveniente, a brasileira ou sueca. Cada uma tem suas vantagens e respectivas peculiaridades.

Anonimato

A novidade dispõe ainda de um recurso, chamado de anonimização, para deixar anônimas as pessoas, quadriculando a imagem e respectiva identidade por razões legais ou administrativas. O vídeo mostra só quem foi autorizado e segue as disposições da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD).

Um exemplo prático no monitoramento de áreas sensíveis é o canteiro de obra ou uma planta industrial, em áreas onde é obrigatório o uso de capacete, colete ou faixa reflexiva. Tanto os profissionais como visitantes nestes locais precisam estar sempre protegidos por causa dos riscos e perigos inerentes desses lugares. No entanto, há situações que as imagens das câmeras não conseguem alcançar, como o uso de protetor intra-auricular.

A utilização de EPI por longo período muitas vezes é incômoda. No caso da construção civil o operário entra na obra paramentado, mas no decorrer do dia ele pode retirar o capacete ou o colete por causa do desconforto e cansaço. “A ideia é detectar e avisar, em tempo real, os profissionais responsáveis pela segurança, a fim de evitar problemas maiores. O alerta pode chegar até eles por WhatsApp ou, às vezes, num lugar muito crítico, até receber uma ligação alertando que tem alguém em risco”, afirma Ferreira.

De acordo com ele, essa nova solução vai trocar o modelo tradicional de pessoas observando as câmeras pela inserção da IA vistoriando as câmeras, que passará a monitorar as imagens em tempo real. O vídeo enquadra a pessoa com um retângulo em cor azul quando está com capacete e colete, e muda a cor para amarelo quando registra a falta de um dos equipamentos de segurança no usuário. Se está sem os dois, o desenho do quadrilátero com a pessoa inserida passa a ficar vermelho.

Proteção

 “A captação das imagens pode utilizar câmeras do tipo Speed Dome, com zoom automático, permitindo aproximar e visualizar mais detalhes. A solução visa principalmente proteger os colaboradores e visitantes, enfim preservar vidas. É uma ferramenta protetiva e não de deleção”, analisa Ferreira.

De acordo com dados do Ministério do Trabalho e Emprego, o Brasil no primeiro semestre de 2025 anotou 380.376 acidentes de trabalho e 1.689 mortes. Em comparação ao mesmo período de 2024, houve crescimento nas ocorrências de cerca de 9% e de mais de 5% nos óbitos. Especialistas em segurança do trabalho preveem que haverá aumento neste ano.