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Cinco agentes de IA que empresas podem criar hoje para automatizar tarefas de ponta a ponta

De vendas a recursos humanos, agentes de IA conseguem executar fluxos completos de trabalho, integrando sistemas e tomando decisões com pouca intervenção humana

Agentes de IA vão além dos chatbots tradicionais e já conseguem automatizar processos completos em diferentes áreas das empresas (showcake/Shutterstock)

Agentes de IA vão além dos chatbots tradicionais e já conseguem automatizar processos completos em diferentes áreas das empresas (showcake/Shutterstock)

Publicado em 8 de agosto de 2026 às 06h05.

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Poucas tarefas dentro de uma empresa começam e terminam em uma única etapa. Atender um cliente, aprovar um pagamento ou contratar um novo funcionário envolve consultar sistemas, trocar informações e tomar decisões ao longo do caminho.

É justamente esse tipo de fluxo que os agentes de inteligência artificial prometem automatizar.

Diferentemente dos chatbots tradicionais, essas ferramentas conseguem executar uma sequência de ações com pouca intervenção humana, e já podem ser criadas com plataformas disponíveis no mercado.

A tecnologia já pode ser criada com plataformas como OpenAI, Microsoft Copilot Studio, Google Vertex AI, CrewAI, LangGraph, n8n e Zapier AI, que permitem integrar modelos de linguagem a CRMs, planilhas, ERPs e outras ferramentas usadas no dia a dia corporativo.

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Agente para prospecção de vendas (SDR)

Boa parte da rotina de um SDR ainda é consumida por pesquisas e tarefas operacionais. Um agente de IA reduz esse trabalho ao identificar empresas com potencial de compra, buscar informações públicas, enriquecer cadastros e registrar tudo automaticamente no CRM.

É possível elaborar o primeiro contato por e-mail ou LinkedIn e avisar o vendedor quando encontrar um lead com maior probabilidade de conversão e a equipe comercial passa menos tempo procurando clientes e mais tempo negociando.

Agente de atendimento ao cliente

Imagine um consumidor que deseja acompanhar um pedido, atualizar um cadastro e solicitar a segunda via de uma nota fiscal. Um agente consegue executar todas essas ações em sequência, em uma única ação, consultando os sistemas necessários e mantendo o contexto da conversa do início ao fim.

Se surgir uma solicitação mais complexa, o atendimento é transferido para um humano já com todo o histórico organizado, evitando retrabalho.

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Agente para o financeiro

Conferência de notas fiscais, aprovação de pagamentos e emissão de relatórios costumam seguir regras bem definidas. Justamente por isso, são atividades que podem ser delegadas a agentes de IA. Eles verificam inconsistências, cruzam informações entre documentos, notificam responsáveis quando encontram divergências e até iniciam fluxos de aprovação.

A equipe financeira continua responsável pelas decisões mais sensíveis, mas deixa de gastar horas com verificações repetitivas.

Agente para recursos humanos

O recrutamento é apenas uma das possibilidades.

Um agente pode acompanhar toda a jornada do candidato, desde a triagem inicial até o envio de documentos para admissão. Também responde dúvidas frequentes sobre benefícios, agenda entrevistas, envia lembretes aos gestores e acompanha prazos do processo seletivo.

Isso permite que o RH concentre esforços em atividades que exigem análise humana, como entrevistas e desenvolvimento de pessoas.

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Agente para compras

Comprar um item recorrente pode envolver diversas etapas: conferir estoque, solicitar cotações, comparar fornecedores, verificar preços e encaminhar pedidos para aprovação. Um agente de IA consegue reunir essas informações automaticamente e apresentar apenas as melhores opções ao responsável pela decisão.

Em empresas com políticas de compras bem definidas, algumas aquisições de baixo risco podem até seguir diretamente para execução após a validação dos critérios estabelecidos.

Como criar um agente

Construir um agente de IA não significa desenvolver um modelo do zero. Hoje, diversas plataformas oferecem interfaces visuais para conectar modelos de linguagem a bancos de dados, aplicativos corporativos e ferramentas de produtividade.

O maior desafio costuma estar menos na tecnologia e mais no desenho do processo: é preciso definir quais decisões podem ser automatizadas, quais etapas dependem de aprovação humana e como o agente deve agir diante de exceções.

Quanto mais organizado for o fluxo de trabalho, maior tende a ser o ganho de produtividade.

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