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A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio para se tornar parceira estratégica de empresas e profissionais. A popularização dos modelos generativos foi a porta de entrada: agora, vivemos a ascensão das IAs Agênticas, sistemas capazes de operar de forma autônoma, com decisões e execuções em tempo real.
Mais do que agentes restritos a tarefas específicas, esses modelos assumem processos de ponta a ponta, da análise de dados à tomada de decisões, reduzindo custos, acelerando operações e elevando a eficiência em diferentes setores.
No mercado financeiro, por exemplo, já são aplicados para analisar grandes volumes de dados, detecção de fraudes e antecipação de riscos, protegendo investimentos e clientes. No varejo, funcionam como gestores invisíveis de estoque, prevendo picos de demanda, automatizando compras e ajustando preços conforme padrões de consumo.
A relevância é confirmada por projeções de mercado. Segundo os relatórios “Emerging Tech: The Future of Agentic AI in Enterprise Applications” e “Emerging Tech: Maximize Opportunities While Managing Risks of Agentic AI on Enterprise Software”, ambos da Gartner, cerca de 30% da receita global de software empresariais poderá ser impulsionada pela IA Agêntica até 2035, o que representa mais de US$ 450 bilhões.
Essa evolução traz uma nova exigência: preparar profissionais capazes de construir, implementar e governar projetos robustos de IA. Trata-se de uma tecnologia avançada, que demanda competências muito além do conhecimento básico ou superficial.
Compreender suas reais funcionalidades exige aprendizado contínuo, aplicado e orientado à prática. Nesse cenário, as empresas não podem se limitar a adotar ferramentas, precisam assumir o papel de verdadeiros centros de aprendizagem, capazes de desenvolver talentos e sustentar a inovação.
Essa necessidade se torna ainda mais evidente quando observamos que muitos profissionais não conseguem resolver desafios sistêmicos justamente por não entenderem como certos conhecimentos se aplicam no dia a dia. Isso ocorre porque, em grande parte, ainda se apoiamsomente na aprendizagem teórica ou autodidata – caminhos que, embora válidos, são insuficientes diante da atual complexidade tecnológica.
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O estudo “Work: In Progress – Descobertas de como a IA está transformando o Trabalho”, no qual o Google entrevistou mais de 3,5 mil profissionais de diferentes setores no Brasil e em outros países, ilustra bem essa realidade ao mostrar que 47% dos brasileiros buscam aprender sobre IA na internet.
Esse modelo de aprendizagem é relevante, mas não sustenta sozinho todo o potencial das IAs Agênticas. É preciso ir além, aplicar o conhecimento de forma crítica e contextualizada, ampliando a aprendizagem para aspectos que ultrapassam a técnica e dialogam com a realidade das organizações. Isso inclui preocupações éticas, como a avaliação de sistemas enviesados, e também de governança, como a definição de responsabilidades sobre decisões tomadas autonomamente por algoritmos.
As organizações precisam se consolidar como ambientes de aprendizagem vivos. Isso significa investir não apenas em cursos formais, mas também em programas contínuos de upskilling e reskilling, mentorias e experiências práticas em grandes projetos. Aprender em equipe, lado a lado com pares e profissionais mais experientes, é o que transforma conhecimento em competência aplicada.
Na era da IA Agêntica e das mudanças aceleradas, adquirir novas habilidades nunca será um ponto de chegada, mas sim um caminho constante para transformar inovação em vantagem competitiva duradoura. Cada nova aprendizagem e aplicação representa também uma oportunidade de gerar valor para os negócios.
Esta post foi modificado pela última vez em 25 de setembro de 2025 20:21