Agentes de IA: ficção científica ainda não prontas para o primetime

TL;DR

• Agentes de IA avançaram além dos primeiros chatbots, mas ainda são imperfeitos para uso cotidiano.
• Em 2024, a implantação acelerou; a Klarna afirmou que seu assistente de IA substituiu 700 agentes em tempo integral e automatizou dois terços dos atendimentos após um mês. The Verge AI
• Um uso real significativo continua sendo a codificação com IA, com até 30% do código sendo escrito por agentes de IA em grandes empresas; ferramentas de codificação por IA representam uma parte relevante da receita empresarial. The Verge AI
• Em 2025, surgiram ferramentas concretas: Computer Use da Anthropic, Operator da OpenAI e Deep Research; posteriormente combinaram tudo em ChatGPT Agent, sinalizando progresso, porém com desafios de confiabilidade.
• Espera-se mais recursos computacionais, avanços incrementais e maior adoção por empresas e governo, acompanhados de hype contínuo e movimentos de fusões e aquisições.

Contexto e antecedentes

O conceito de agente de IA está um passo além dos chatbots: é um sistema automatizado capaz de realizar tarefas complexas em seu nome, com pouca necessidade de retorno frequente. A ideia é associada popularmente ao J.A.R.V.I.S. dos filmes da Marvel, mas, na prática, o debate gira em torno de quão autônomo o sistema pode ser para agir com dados e ferramentas diversas, não apenas responder perguntas. O termo ganhou força em 2023, quando executivos discutiam como tornar esse agente útil para o usuário comum. Em 2024, a implantação começou de fato, com resultados iniciais cheios de erros. The Verge AI Historicamente, a codificação assistida por IA foi o caso de uso mais tangível de agentes. Profissionais de TI passaram a usar ferramentas de IA para codificar e esses instrumentos passaram a gerar receita para clientes empresariais. Relatos apontaram que até 30% do código em ambientes de empresas grandes era escrito por agentes de IA. Esse foco ajudou a sustentar investimentos, mesmo quando as capacidades para o consumidor permaneciam atrás das promessas amplas. Entre 2024 e 2025, o campo evoluiu de hype para recursos reais. A Anthropic lançou o Computer Use, que permite ao Claude operar um computador de forma semelhante à humana, com navegação, busca e ações em várias plataformas. A OpenAI respondeu com o Operator, prometendo automação de tarefas rotineiras como preencher formulários, agendar viagens e criar memes, ainda que com falhas iniciais. Em seguida, a OpenAI lançou o Deep Research para gerar relatórios longos de pesquisa. Em julho, combinaram Deep Research e Operator em um único produto de IA (ChatGPT Agent), sinalizando integração, ainda com desafios práticos. The Verge AI

O que há de novo

O ciclo de 2025 é marcado por lançamentos de ferramentas concretas e refinamentos para aproximar-se da usabilidade real:

• Computer Use da Anthropic para Claude realizar ações como navegar, buscar e operar plataformas.
• Operator da OpenAI para automação de tarefas repetitivas, com melhorias ainda em curso.
• Deep Research da OpenAI para produzir relatórios de pesquisas longos.
• A consolidação dessas capacidades em ChatGPT Agent, oferecendo uma experiência de agente mais integrada.
• Investimento corporativo e governamental como resposta, com a Google contratando equipes da Windsurf para avançar projetos de agentes, e a Anthropic/OpenAI expandindo plataformas voltadas a empresas e governos. Uma extensão do Chrome para Claude expandiu o alcance do navegador. The Verge AI

Linha do tempo resumida (pontos-chave)

| Ano | Marco | Observações |---|---|---| | 2023 | Agentes de IA chegam à conversa | A ideia ganha tração, mas uso prático ainda é limitado. |2024 | Implantação avança | Relatos como os da Klarna mostram redução de carga humana e de chats; o hype continua. |2025 | Recursos apresentam maturidade | Computer Use (Anthropic), Operator (OpenAI) e Deep Research evoluem para o ChatGPT Agent, com adoção empresarial crescendo. |

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Para desenvolvedores, a lição central é que a codificação por IA permanece a aplicação real mais tangível de IA agente. Ela atua como um facilitador de fluxos de trabalho, sustentando uma parcela relevante da receita de ferramentas empresariais. Para empresas e governos, a promessa envolve automatizar tarefas rotineiras e fluxos de pesquisa em big data, ao mesmo tempo em que se lida com confiabilidade, velocidade e precisão. O setor tem respondido com contratações agressivas, investimentos em computação e P&D, e uma rodada de iterações de produtos para chegar mais próximo de um “agente” útil ao usuário comum. A história também mostra um ciclo de início promissor, seguido de validação prática e a necessidade de avaliação criteriosa de utilidade real. The Verge AI

Detalhes técnicos ou Implementação

• Codificação assistida por IA continua sendo o caso de uso mais tangível, demonstrando que agentes podem contribuir para o desenvolvimento de software.
• Ferramentas iniciais para consumidores focaram em autonomia para várias tarefas (navegar, preencher formulários, reservar viagens, criar conteúdo), mas usuários encontraram bugs e lentidão.
• Em 2025, houve integração: combinação de capacidades em um produto único (ChatGPT Agent) que pode realizar um conjunto mais amplo de tarefas com menos travas, embora ainda existam questões de confiabilidade.
• Plataformas empresariais e governamentais de IA surgem ao lado das ferramentas para consumidores, buscando governança, conformidade e escala. The Verge AI

Conclusões-chave

• A ideia de agentes IA avançou de hype para capacidades incrementais utilizáveis em fluxos de trabalho específicos (especialmente codificação).
• A codificação é o caso de uso mais concreto, com participação significativa do trabalho de IA no desenvolvimento de software em grandes empresas.
• As ferramentas para consumo ainda exibem falhas e desempenho não ideal, com evolução gradual.
• O investimento continua intenso, com contratações, novas ferramentas e plataformas voltadas a empresas e governos, sinalizando uma adoção maior apesar do progresso gradual para o usuário comum.
• A pergunta central permanece: o que um agente IA deve realmente fazer por usuários e quão bem deve lidar com tarefas logísticas versus humanas? Atualmente, o foco tende a logística e tarefas repetitivas, com menos ambição para suportar tarefas pessoais e nuances humanas.

Referências

• The Verge AI