Agentes de IA saem do piloto: o que Magalu, Bradesco e Autodoc ensinam sobre automação com supervisão humana

Durante boa parte dos últimos dois anos, falar em agentes de inteligência artificial nas empresas era falar de promessas, provas de conceito e apresentações bonitas. As notícias desta semana mostram que esse cenário está mudando no Brasil: grandes companhias e startups já colocam dezenas de agentes para trabalhar em processos reais, com números de resultado e, principalmente, com pessoas supervisionando o que a máquina faz.

Uma reportagem publicada nesta segunda-feira (26) pelo Valor Econômico mostra como Magazine Luiza, Roche e Bradesco usam agentes de IA no dia a dia. Dias antes, a construtech Autodoc anunciou mais de 70 agentes conferindo documentos de trabalhadores em canteiros de obras, segundo o Startupz. Juntos, esses casos ajudam a responder uma pergunta que muitos gestores estão fazendo: como sair do piloto e colocar agentes em produção sem perder o controle?

O que diferencia um agente de IA de um chatbot comum

A própria reportagem do Valor resume a diferença: enquanto a IA generativa funcionava como ferramenta, respondendo perguntas ou ajudando em tarefas, os agentes acessam sistemas, executam etapas, tomam decisões e só recorrem ao ser humano quando encontram algo que não conseguem resolver. Na prática, isso significa sair do "responder" para o "fazer": consultar um pedido, validar um documento, abrir um chamado, gerar um teste de software.

Essa mudança é poderosa, mas também aumenta o risco. Um chatbot que responde errado gera uma resposta ruim; um agente que age errado pode liberar um acesso, aprovar algo indevido ou falar com o cliente em nome da marca de um jeito inadequado. Por isso, os casos que estão dando certo têm algo em comum: regras claras e humanos no circuito.

Magalu: 9 milhões de conversas e uma força de trabalho híbrida

No fim de 2025, o Magalu lançou o WhatsApp da Lu, que a empresa descreve como uma experiência pioneira de comércio agêntico, construída sobre uma arquitetura de múltiplos agentes de IA. Segundo o Valor, o projeto já gerou mais de 9 milhões de conversas.

O ponto mais interessante, porém, é como o atendimento é organizado. A força de trabalho é híbrida: os funcionários atuam junto com os agentes, mas são os humanos que definem as diretrizes operacionais, o tom de voz, as políticas de privacidade e as travas de segurança da persona Lu. Na avaliação da qualidade, a IA faz a primeira análise e atribui uma nota a cada atendimento; quando há grandes desvios, um funcionário estuda o caso e devolve um feedback à IA, o que melhora as conversas seguintes. "Ainda estamos no começo dessa revolução, mas tenho certeza de que vai ser avassaladora", disse o CEO Frederico Trajano ao jornal.

Bradesco e Roche: agentes especializados por tarefa

No Bradesco, mais de 5 mil profissionais da área de tecnologia são apoiados por agentes. A plataforma interna Bia Tech AgentiX reúne 70 agentes especializados em atividades como engenharia reversa, geração de documentação, modernização tecnológica, avaliação automatizada de mudanças e análise de incidentes. Segundo a diretora executiva Silvana Machado, o banco observou 85% de acurácia na criação de testes automatizados e redução de até 95% no tempo de leitura e análise de documentos em determinados processos. Para chegar lá, mais de 10 mil funcionários passaram por iniciativas de aprendizagem em IA em 2026.

Na Roche, os agentes são descentralizados e atuam desde o mapeamento de gargalos na jornada do paciente até a otimização de pesquisas clínicas. A CEO Lorice Scalise afirmou ao Valor que a IA agêntica "exige uma liderança intencional e ética" e que, para extrair valor, as empresas precisam evoluir seus dados, garantir governança e preparar as pessoas.

Autodoc: 70 agentes no canteiro de obras

O caso da Autodoc mostra que agentes não são exclusividade de bancos e varejistas. A empresa, que faz o controle de acesso de mais de 400 mil trabalhadores em 1.500 canteiros, usa mais de 70 agentes para conferir documentos, exames, treinamentos e equipamentos de proteção antes de liberar a catraca. Segundo a companhia, 52 construtoras já operam com a tecnologia, que cobre mais de 230 mil trabalhadores, tem 98,5% de acurácia e reduz em até 60% o custo da conferência.

Os agentes funcionam 24 horas por dia: liberam quem está em ordem e devolvem os casos pendentes com o motivo apontado. Em um dos clientes citados, mais de 60% das checagens são resolvidas pelos agentes e 99% do que eles liberam é confirmado na revisão da equipe. A CEO Ana Sestak afirma que, nos casos relatados, a equipe não foi ampliada e os agentes não substituíram ninguém.

O dinheiro também está indo para a IA própria

Outro sinal de maturidade veio nesta mesma segunda-feira: segundo o Valor, o Itaú Unibanco assinou acordo para adquirir a startup brasileira NeoSpace, especializada em modelos fundacionais de dados, por R$ 2,925 bilhões. A tecnologia deve contribuir para a evolução do ia.i, a plataforma de IA generativa do banco, com aplicações em crédito, relacionamento com clientes e prevenção a fraudes. A conclusão do negócio ainda depende de condições contratuais, incluindo aprovação do Cade.

Lições práticas para empresas de qualquer porte

Nem toda empresa tem o orçamento de um grande banco, mas os padrões que aparecem nesses casos podem ser copiados por negócios menores:

• Comece por uma tarefa bem delimitada. Bradesco e Autodoc usam agentes especializados, cada um com uma função clara, em vez de um "agente que faz tudo".
• Defina as regras antes de ligar a automação. Tom de voz, limites, políticas de privacidade e travas de segurança precisam ser escritos por pessoas, como faz o Magalu.
• Mantenha um humano no circuito. O agente resolve o que está claro e encaminha o que foge do padrão, com o motivo explicado.
• Meça e corrija continuamente. Notas automáticas de qualidade, revisão por amostragem e feedback para a IA transformam erros em melhoria.
• Invista nas pessoas. Treinamento da equipe aparece em todos os casos como condição para os resultados.
• Trate os números com critério. Os indicadores divulgados são das próprias empresas; vale testar no seu contexto antes de projetar ganhos.

Conclusão

Os agentes de IA estão deixando de ser experimento e passando a ocupar funções concretas, do atendimento no WhatsApp à conferência de documentos em obras. O que separa os casos de sucesso não é só a tecnologia, mas a combinação de tarefas bem definidas, regras humanas e acompanhamento constante. Para empresas que querem dar esse passo no atendimento, o Comenta ajuda a organizar canais, automatizar conversas com IA e manter a equipe no controle, encaminhando para um atendente sempre que o cliente precisa de uma pessoa.

Fontes: Valor Econômico (agentes de IA em Magalu, Roche e Bradesco); Startupz (Autodoc); Valor Econômico (Itaú e NeoSpace).