O que é um agente AI ? Uma breve explicação

Então, o que exatamente é um agente AI ? Diferentemente da AI tradicional, que opera dentro de regras predefinidas, um agente AI é um componente de software capaz de agir em nome de um usuário ou sistema. Ele opera em uma estrutura de perceber-pensar-agir: percebe seu ambiente e data, raciocina sobre essas informações para gerar insights e age por meio de decisões autônomas ou assistidas. Isso permite que os agentes orquestrem fluxos de trabalho complexos, coordenem vários subagentes especializados e apliquem a lógica para resolver problemas com um alto grau de autonomia. Eles podem prever proativamente as necessidades e se adaptar às condições variáveis, usando raciocínio contextual avançado para a tomada de decisões. Essa evolução de ferramentas estáticas para parceiros dinâmicos e solucionadores de problemas é o que torna os agentes AI excepcionalmente potentes para impulsionar a transformação tangível dos negócios.

Como os agentes AI impulsionam a transformação comercial

Os agentes AI são uma força versátil para aprimorar as operações comerciais e aprofundar os relacionamentos com os clientes. Ao enquadrar seus recursos em funções comerciais específicas, as organizações podem liberar eficiência e crescimento sem precedentes. Um estudo recente mostra que muitas empresas estão integrando essas ferramentas AI, sendo que 58% já estão implementando algum tipo em unidades de negócios específicas e outros 35% estão explorando ativamente a implementação [3]. Considerando o cenário atual das grandes empresas em vários setores, quatro áreas principais emergem como as mais relevantes para a aplicação de agentes AI em funções comerciais. Essas áreas fornecem uma lente estruturada para entender onde as organizações podem obter o maior impacto.

1. Revolucionando o gerenciamento do relacionamento com o cliente

O impacto dos agentes AI é particularmente forte no comércio e no gerenciamento do relacionamento com o cliente. A Bouygues Telecom fez uma parceria com a Artefact para fornecer um exemplo convincente do mundo real. Diante de um conjunto complexo de ofertas móveis que levava à frustração do cliente, a empresa lançou um assistente de vendas gerador AI[7]. Criado com base no Agent Builder do Google, o assistente fornece orientação 24 horas por dia, 7 dias por semana, lidando com conversas naturais e recomendações personalizadas. Ele sincroniza o bate-papo com o site, orientando os usuários em sua jornada de compra como um assistente na loja.

"Conseguimos converter esse comportamento em um prompt para o Vertex AI Agent Builder. Os primeiros testes mostraram um potencial real." - François Gette, líder de inovação aberta da Bouygues Telecom sobre o uso da plataforma de AI do Google Cloud[7].

Essa tecnologia não se destina apenas a assistentes baseados em texto. Em outra implementação estratégica para uma grande empresa de CPG (bens de consumo embalados), agentes de voz AI estão sendo desenvolvidos para atuar como aliados poderosos da equipe de televendas B2B. O principal objetivo é ajudar a equipe a alcançar milhares de clientes menores que antes não podiam ser contatados por telefone. Eles estão sendo treinados para fazer sugestões inteligentes de upselling, como oferecer um preço melhor em um pacote maior de produtos. Para criar uma conexão mais humana e local, os agentes podem até mesmo falar com diferentes sotaques regionais, combinando com a localização do cliente. Os possíveis benefícios são substanciais: aumento das vendas em um mercado até então inexplorado, maior eficiência operacional e fornecimento de um toque pessoal e de alta qualidade em cada chamada.

Essa mudança é validada pela pesquisa do setor, que mostra que quase metade (46%) dos compradores de empresas agora escolheria um agente AI em vez de uma pessoa simplesmente para obter um serviço mais rápido [10]. Em grande escala, a assistente virtual do Bank of America, Erica, processou mais de 1,5 bilhão de interações com clientes, demonstrando o poder dos agentes em manter um gerenciamento eficaz e sempre ativo do relacionamento com o cliente [6].

A visão da colaboração entre AI e IA torna-se tangível no fluxo de trabalho diário da equipe de vendas. Em vez de começar a manhã examinando manualmente os data de CRM, um vendedor recebe um briefing proativo de seu agente AI . "Bom dia. Sua prioridade máxima é a renovação da ACME Corp, que está em risco devido à baixa adoção de recursos. Analisei seus data uso, redigi um e-mail personalizado destacando o valor dos recursos pouco utilizados e sugeri uma ligação de 15 minutos. Você gostaria de aprovar e enviar?" Esse agente lida com a síntese data , liberando o vendedor para se concentrar em conversas estratégicas de alto valor.

2. Aumento da eficiência comercial

Muitas vezes negligenciado, o back-office comercial é uma área primordial para que os agentes AI gerem ganhos significativos de eficiência. Os agentes são excelentes na automação de tarefas repetitivas e de alto volume que consomem um tempo valioso, como registro de clientes e produtos, gerenciamento de pedidos e consultas de status.

Por exemplo, um distribuidor de manufatura pode usar um agente AI para processar pedidos de compra enviados por e-mail. O agente lê o PDF anexado, valida a conta do cliente, compara os SKUs com o estoque no ERP e insere o pedido no sistema. Isso não apenas reduz o tempo de processamento de pedidos de horas para minutos, mas também elimina os dispendiosos erros de entrada manual de data , levando a reduções significativas de custos operacionais em funções relacionadas.

Outra aplicação atraente de agentes AI na eficiência comercial é o aumento da produtividade da força de vendas por meio de personas sintéticas e inteligência de negócios (BI) ampliada. A primeira envolve aplicativos AI generativa que, treinados com base em data históricos de interação com o cliente, podem simular uma variedade de perfis de clientes. Os representantes de vendas interagem com essas personas virtuais por meio de cenários baseados em bate-papo, o que lhes permite praticar e refinar abordagens personalizadas em um ambiente de treinamento sem riscos. O segundo aplicativo aborda um desafio comum enfrentado por muitas organizações: democratizar a tomada de decisões data sem sobrecarregar a força de vendas com painéis de controle demorados ou reports estáticos. Os assistentes de BI aumentado oferecem uma solução elegante, fornecendo insights de desempenho personalizados por meio de interfaces de conversação. Por exemplo, um vendedor de campo poderia acessar métricas de vendas em tempo real por meio de uma ferramenta familiar, como o WhatsApp, disponibilizando informações críticas de forma transparente em seu fluxo de trabalho diário.

3. Otimização do gerenciamento do crescimento da receita (RGM) e dos preços

Os agentes AI são equipados de forma exclusiva para lidar com a complexidade do RGM. Ao analisar data de mercado em tempo real, preços da concorrência, logística da cadeia de suprimentos e tendências históricas de vendas, os agentes podem recomendar e até mesmo executar estratégias ideais de preços e promoções. Eles podem simular o impacto de um ajuste de preço ou de uma oferta promocional na receita e na margem, permitindo que as equipes tomem decisões com base em data, e não apenas na intuição.

Por exemplo, considere uma empresa de bens de consumo que usa um agente AI para monitorar os preços dos concorrentes em plataformas de comércio eletrônico. O agente poderia ajustar de forma autônoma o preço de seu principal produto em alguns centavos para ganhar a prateleira digital ou sinalizar uma oportunidade promocional de alta margem quando um concorrente importante ficar sem estoque, maximizando diretamente a receita sem intervenção humana constante.

4. Aprimoramento do desempenho da força de vendas e da estratégia de rota para o mercado (RTM)

É nesse ponto que os agentes AI evoluem de ferramentas analíticas para parceiros estratégicos da força de vendas. Para a estratégia de RTM, eles podem aprimorar as campanhas de marketing servindo como geradores de personas AI[8], analisar vastos conjuntos de dados para identificar segmentos mal atendidos e modelar oportunidades de expansão.

Um exemplo convincente desse potencial é visto na Sanofi, que está usando AI agêntica para transformar suas atividades comerciais e de marketing. Em vez de simplesmente criar um sistema de perguntas e respostas, a Sanofi está implantando agentes AI que podem acessar e analisar diretamente grandes quantidades de data de pesquisa de mercado para fornecer percepções estratégicas para o lançamento de novos produtos, um processo que promete acelerar o tempo de colocação no mercado e otimizar o impacto comercial [9].

Da implementação ao impacto: Uma perspectiva estratégica

A adoção de agentes AI proporciona um retorno claro e mensurável. Pesquisas indicam que as organizações que implementam essas soluções alcançam um ROI esperado de 13,7% [3]. Isso destaca o valor tangível da AI agêntica, reforçando seu potencial como um impulsionador estratégico de eficiência e impacto nos negócios.

Entretanto, a realização desse potencial requer uma abordagem estratégica que vá além da tecnologia. Embora muitas organizações estejam experimentando a AI autêntica, é notável que a maioria desses projetos não avance além do estágio de prova de conceito. A jornada exige um planejamento meticuloso:

  • Adoção estratégica: As organizações devem identificar as áreas de alto impacto para a implementação. Em geral, o valor é obtido em 13 meses, com implementações que levam em média de 4 a 6 meses, de acordo com estudos internos Artefact .
  • Integração com sistemas existentes: Crucialmente, os agentes AI exigem uma integração perfeita com os sistemas empresariais existentes, como CRM e ERP, para liberar todo o seu potencial.
  • Combinação de tecnologia com mudança cultural: Para uma implementação bem-sucedida, é necessário cultivar uma cultura que adote AI como uma ampliação das capacidades humanas.

É claro que essa jornada não é isenta de atritos significativos. A integração perfeita dos agentes com os sistemas legados de CRM e ERP é um empreendimento técnico e financeiro monumental, muitas vezes representando um investimento multimilionário em trabalho arquitetônico profundo e governança data . Igualmente desafiadora é a mudança cultural; não se trata apenas de uma questão de treinamento em um novo software, mas de reconfigurar os principais fluxos de trabalho e criar confiança nas recomendações automatizadas. Para superar esses obstáculos com sucesso, é necessário o patrocínio executivo contínuo e uma estratégia deliberada de gerenciamento de mudanças, confirmando que a implementação do agente de AI é uma transformação profunda e estratégica, e não uma simples solução plug-and-play.

O futuro dessa tecnologia é inegavelmente agêntico. A Gartner prevê que, até 2028, 33% dos aplicativos de software corporativo incluirão AI agêntica [5]. Ao mesmo tempo, espera-se que os fluxos de trabalho AI se espalhem rapidamente pelas organizações, deixando de ser pilotos de nicho para se tornarem partes integrantes das principais operações de negócios.

Apesar do potencial transformador da AI agêntica, o dimensionamento continua sendo um desafio significativo. A Gartner destaca que, embora a prototipagem seja relativamente fácil, mais de 40% dos projetos correm o risco de serem cancelados até 2027 devido à falta de clareza do valor ou ao aumento dos custos, e apenas cerca de um quarto deles avança além do estágio de prova de conceito [4]. Isso ressalta a lacuna entre a experimentação e a adoção sustentável em nível de produção.

Conclusão

Os agentes AI estão prontos para redefinir fundamentalmente a eficiência comercial e catalisar a verdadeira transformação dos negócios. Ao passar de uma discussão sobre tecnologia para um foco na solução dos principais problemas comerciais, as empresas podem liberar níveis sem precedentes de produtividade, reduções significativas de custos e maior satisfação do cliente. Adotar a transformação digital de forma estratégica, promover uma colaboração robusta entre AI e IA e investir sabiamente nesses sistemas inteligentes permitirá que as empresas aproveitem totalmente o poder transformador dos agentes AI , garantindo uma vantagem competitiva decisiva e assegurando o crescimento sustentável da receita na era da AI.

Referências

  1. Pesquisa de precedência. (2024). Mercado de agentes AI https://www.ai
  2. Gartner. (2025). Innovation Insight for the AI Agent Platform Landscape (Leinar Ramos, Gabriel Rigon, et al.). 26 de março de 2025.
  3. BCG. (2025a). AI muda os orçamentos de TI para investimentos em crescimento. https://www.ai
  4. Gartner. (2025). Gartner Predicts Over 40 Percent of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 (O Gartner prevê que mais de 40 por cento dos projetos de AI autêntica serão cancelados até o final de 2027). https://www.ai
  5. Gartner. (2025). Agentes AI - A próxima evolução em automação. https://www.ai
  6. Voicebotai. (2023). Erica, assistente de AI do Bank of America, passa de 1,5 bilhão de interações. https://voicebot.ai
  7. Artefact. (2025). Bouygues Telecom lança seu assistente de vendas de AI agêntica. https://www.ai
  8. Artefact. (2024). Retail Media, GenAI Persona Generator - e-Commerce Berlin Expo 2024 in a nutshell. https://www.artefact
  9. Artefact. (2024). Do insight ao mercado: O impacto dos agentes AI no sucesso comercial da Sanofi. 15 de maio de 2024. https://www.ai
  10. Pesquisa da Salesforce. (2024). Estado do cliente conectado AI (sétima edição).Setembro de 2024