Como funciona um Agente de IA para os negócios, na prática
Um guia didático para quem atua com tecnologia no setor da saúde e bem-estar.
Os agentes de IA vão complementar meu produto — ou substituí-lo?
Até bem pouco tempo atrás, construir um software de sucesso significava seguir a cartilha clássica do SaaS: modelar um fluxo, codificar regras de negócio, empacotar tudo em uma interface amigável — e escalar com vendas recorrentes.
Mas esse jogo está mudando. Agentes de IA estão criando um novo paradigma.
Em vez de interfaces para humanos operarem sistemas, clicando e digitando, temos sistemas que operam sozinhos, a partir de objetivos e dados.
E isso não é uma tendência marginal, é um movimento central de mudança.
É o assunto mais quente de 2025 e deve continuar sendo pelos próximos anos.
Segundo analistas, o mercado de agentes de IA deve crescer de US$ 5,1 bilhões em 2024 para US$ 47,1 bilhões até 2030, uma taxa de crescimento composta superior a 40% ao ano. No Brasil, 25% das empresas já utilizam algum tipo de agente de IA, com previsão de ultrapassar 50% até 2027.
Empresas como a B3 anunciaram a criação de mais de 50 agentes de IA só em 2025, com investimento de R$ 10 milhões nessa frente. E o setor de saúde, com sua complexidade de dados, regras e jornadas, está entre os mais propensos à adoção em escala.
Em paralelo, o modelo tradicional de SaaS enfrenta sua maior ameaça desde que se consolidou: por que contratar um software, se posso operar uma rede de agentes que podem resolver sozinhos o problema?
BigTechs globais não medem palavras ao dizer:
”a IA é como a invenção da eletricidade e do fogo em termos de impacto civilizacional.”
Sundar Pichai (Google/Alphabet)
”estamos no início de uma nova revolução industrial impulsionada por IA generativa.”
Jensen Huang (NVIDIA)
”o desenvolvimento da IA é tão fundamental quanto a criação do microprocessador, do computador pessoal, da Internet e do telefone celular.”
Bill Gates (Microsoft)
Parece que estamos realmente em um ponto de inflexão.
Os agentes não substituem apenas tarefas — eles desafiam a própria lógica de construção de sistemas.
Por isso, é fundamental entender o que são esses agentes e como eles podem se tornar uma oportunidade.
Antes de se tornem uma ameaça existencial para seu negócio.
O que é, de fato, um agente de IA?
A forma mais simples de entender um Agente de IA é pensar nele como um tipo novo de colaborador da empresa.
Assim como um profissional humano, este agente possui inteligência, conhecimento, usa ferramentas e é capaz de seguir processos pré-definidos, a fim de atingir determinados resultados esperados para o negócio.
Um funcionário digital, incansável, treinado para um trabalho específico — que aprende com o tempo e se conecta com o todo.
Podemos decompor seu funcionamento em três etapas simples:
Input → Processamento → Output
Ele começa recebendo inputs variados — como comandos de texto, voz, imagens, arquivos ou rotinas programadas — e os interpreta para entender a tarefa.
No centro da arquitetura está o "Cérebro", formado por modelos de linguagem (LLMs) como GPT (OpenAI), Gemini (Google) ou Claude (Anthropic), que fornecem capacidade de planejamento, raciocínio e memória. Esses modelos analisam o comando e planejam a melhor forma de responder.
A partir daí, o agente pode buscar conhecimento em documentos, playbooks e bases operacionais ou acionar ferramentas externas como APIs de sistemas, bancos de dados ou a própria internet, dependendo da necessidade.
Por fim, ele produz um output. Um entregável no formato mais adequado — seja texto, imagem, gráfico, áudio ou cálculo — gerando assim uma resposta útil, personalizada e automatizada.
Eles não apenas automatizam tarefas.
Eles executam papéis.
E como todo bom profissional, podem evoluir, se especializar e colaborar com outros: agentes e humanos.
Casos de uso no setor de saúde e farma
Na saúde e no mercado farmacêutico, onde os dados são abundantes, os processos são altamente regulados e as jornadas são fragmentadas, os agentes encontram um campo fértil para entregar valor real — desde o cuidado até o comercial.
Veja esses exemplos.
📍 Agente de IA para Programas de Suporte ao Paciente (PSP)
Imagine um agente configurado para acompanhar pacientes em um tratamento contínuo. Ele envia lembretes de medicação, responde dúvidas do paciente e alerta o time clínico em caso de anomalias. Tudo com base no perfil do paciente e histórico de interações.
Resultado: maior adesão ao tratamento, menos abandonos, mais insights clínicos.
📍 Agente de IA de Vendas para Farma B2B
Farmacêuticas que vendem para farmácias podem usar agentes para divulgar promoções, capturar pedidos, oferecer opções de cross-sell, acionar o vendedor humano no momento certo ou até gerar pedidos automáticos a partir de regras.
Resultado: redução no ciclo de vendas, aumento de recorrência, vendas “proativas”.
📍 Agente de Dados para Inteligência de Mercado
Equipes de BI podem contar com agentes que interpretam dados de vendas, cruzam com relatórios externos, identificam anomalias e geram respostas conversacionais, como se fossem analistas internos — mas operando 24/7 e produzindo análises em instantes.
Resultado: democratização da análise de dados e decisões mais rápidas.
Mais do que “fazer mais com menos”, o que esses exemplos mostram é que os agentes permitem fazer melhor com o mesmo.
Com mais precisão, velocidade e adaptabilidade.
Desmistificando as barreiras
Se você conversar com líderes de empresas de tecnologia, quase todos dirão que “estão usando IA”. Mas, ao perguntar como, para quê e com qual resultado, as respostas começam a vacilar.
A realidade nua e crua é que:
90% querem adotar IA. Mas poucos têm clareza sobre onde ela gera valor.
Isso acontece porque a maior barreira não é tecnológica — é estratégica. É uma questão de calibrar a ambição e a direção.
O agentes de IA podem ser uma resposta prática de como a IA generativa pode trazer resultados concretos para o negócio.
Você pode ser um consumidor de agentes de IA.
Ou pode ser quem os cria e oferece ao mercado.
Para isso, vale aplicar aqui um framework clássico de decisão: Build, Borrow ou Buy.
Build: para quem tem time técnico e casos críticos altamente específicos, construir seus próprios agentes pode ser o caminho.
Borrow: quando há parceiros estratégicos que podem ser integrados, permitindo usar o melhor da IA sem reinventar a roda.
Buy: para operações que buscam escala e velocidade, soluções prontas em agentes (com governança e segurança) podem ser compradas e adaptadas ao contexto.
O erro mais comum é tentar “buildar” tudo, quando a empresa ainda está descobrindo o que a IA pode fazer. A maturidade digital precisa acompanhar a ambição.
Mas o maior erro, mesmo, pode ser ficar parado assistindo esse tsunami no mercado, sem fazer nada.
Mais que automatizar, é hora de compreender
Se você está lendo este artigo, é porque já percebeu: os agentes de IA não são apenas uma ferramenta a mais — são o próximo passo da automação organizacional.
Eles podem ser a oportunidade da década para sua empresa.
Ou a ameaça existencial que poderá varrer seus produtos do mercado.
Ignorá-los é como ter vivido a Revolução Industrial sem entender o motor a vapor. Sim, você pode até se beneficiar indiretamente, mesmo sem fazer nada. Mas quem compreende a fundo, lidera a transformação.
Aprender sobre agentes de IA hoje é uma nova forma de alfabetização empresarial.
E isso envolve ir além do básico e explorar temas como:
Diferença entre assistentes (como ChatGPT / Copilot) e agentes de IA.
Engenharia de prompt aplicada à construção de agentes inteligentes.
Funcionamento dos principais LLMs do mercado (GPT, Claude, Gemini, LLaMA).
Arquitetura de agentes de IA: no-code, low-code e código customizado.
Avaliação de riscos, viés e impactos éticos em decisões automatizadas.
Estratégias para combinar agentes com humanos — criando inteligência híbrida.
Porque, no fim das contas, o valor não está em “usar IA”. Está em criar capacidade organizacional e inovação em negócios com ela. Capacidade de responder melhor, agir mais rápido e entregar mais valor.
Você aprendeu a usar a internet. Aprendeu Excel, PowerPoint, WhatsApp, CRM, Canva... Agora chegou a hora de aprender a usar — e criar — agentes de IA.
Hora de estudar. Hora de construir.
Bons negócios!
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