Quando softwares viram clientes: o que a Agentic AI muda para empresas e marcas

A Agentic AI, ou inteligência artificial agêntica, esteve no centro da sessão “Live podcast: The Most Interesting Thing in AI”, realizada em 10 de novembro, no Stage 14 – Marketing Summit, durante o Web Summit Lisboa 2026. Em conversa com Nick Thompson, CEO da The Atlantic, Mazin Gilbert, Executive Director da Agentic AI Foundation, discutiu como agentes capazes de acessar sistemas, tomar decisões e executar tarefas podem mudar a estrutura da internet e a relação entre empresas e consumidores.

A discussão parte de uma mudança concreta. A inteligência artificial já não se limita a responder perguntas ou produzir conteúdo. Agentes começam a consultar informações, utilizar ferramentas, interagir com aplicações e realizar operações em nome de pessoas e organizações. Para as empresas, isso cria um novo tipo de interlocutor: um software que pode pesquisar, comparar, negociar e até comprar.

Da resposta para a execução

A diferença entre a IA generativa que se popularizou nos últimos anos e a Agentic AI está principalmente na capacidade de agir.

Uma ferramenta pode sugerir opções de passagens aéreas. Um agente pode consultar companhias, comparar preços e condições, combinar essas informações com as preferências do usuário e avançar em diferentes etapas da compra, dentro das autorizações que recebeu.

Gilbert utilizou justamente o exemplo de uma viagem para mostrar como essa lógica pode funcionar. Um agente pessoal poderia interagir com sistemas de companhias aéreas, hotéis e serviços de transporte para organizar uma jornada completa.

Cada nova ação, porém, acrescenta uma camada de complexidade. É preciso saber quem está realizando aquela operação, em nome de quem e com quais permissões.

Como resumiu Gilbert durante a conversa, “a internet de hoje foi construída para humanos, não para agentes.”

A frase ajuda a dimensionar o desafio. Criar agentes mais capazes é apenas uma parte dessa evolução. A infraestrutura digital também terá de aprender a reconhecê-los e estabelecer regras para sua atuação.

Quem é esse agente e o que ele pode fazer?

Para Gilbert, as empresas precisarão reconhecer três elementos nas interações com agentes: quem é o agente, a quem ele pertence e qual autoridade possui.

Um sistema pode ter permissão para pesquisar produtos sem estar autorizado a concluir uma compra. Outro pode realizar transações até determinado limite financeiro e precisar de uma nova aprovação acima desse valor.

Essa estrutura será fundamental quando agentes começarem a circular entre sistemas de diferentes organizações. Identificar a origem de uma solicitação e os limites de atuação passa a fazer parte da própria experiência digital.

Ao mesmo tempo, criar mecanismos de identificação exige cuidado com privacidade. Uma infraestrutura capaz de reconhecer e autorizar agentes precisa estabelecer confiança sem transformar autenticação em rastreamento irrestrito dos usuários.

Seus próximos clientes podem ser agentes

Uma das implicações mais interessantes do debate aparece no comércio eletrônico. Gilbert apresentou o exemplo de um agente autorizado a comprar um telefone celular. Mesmo com intenção de compra e orçamento disponível, esse sistema poderia ser bloqueado por um varejista caso o canal digital não reconhecesse agentes como usuários legítimos.

Para o executivo, empresas precisam começar a considerar essa nova realidade. “Se você tem um negócio, precisa estar preparado para atender agentes. Seus próximos clientes serão agentes”. Isso não significa o desaparecimento do consumidor humano. Significa que parte da jornada pode ser intermediada por softwares que atuam em seu nome.

Descoberta, comparação de produtos, negociação e pagamento podem passar a acontecer também por meio de interações entre sistemas.

Para marcas, essa mudança merece atenção especial. Informações claras sobre produtos, preços, disponibilidade, políticas comerciais e reputação podem ganhar ainda mais importância quando a escolha de um fornecedor também passa pela interpretação de agentes.

Interfaces visuais continuam relevantes para pessoas. Ao mesmo tempo, empresas terão de pensar em dados estruturados, integrações e serviços digitais que outros sistemas consigam consultar e compreender.

Padrões abertos podem evitar uma internet de agentes isolados

Essa nova dinâmica depende de interoperabilidade. A Agentic AI Foundation, hoje parte da Linux Foundation, reúne projetos e protocolos abertos voltados justamente para esse ecossistema, incluindo o Model Context Protocol (MCP) e o Agent2Agent (A2A).

O MCP ajuda agentes a se conectarem a ferramentas, aplicações e fontes de dados. Já o A2A está voltado à comunicação entre agentes, inclusive quando pertencem a organizações diferentes.

Para Gilbert, padrões abertos são importantes porque reduzem a dependência de integrações proprietárias e facilitam a comunicação entre diferentes plataformas. Sua recomendação durante a conversa foi direta: “Não construam nada que não esteja baseado em padrões abertos.”

Essa discussão ganha peso à medida que os agentes deixam ambientes experimentais e começam a acessar sistemas corporativos, executar transações e trabalhar com outros agentes. A própria AAIF descreve interoperabilidade, segurança e governança como prioridades desse novo ecossistema.

Autonomia exige rastreabilidade

A capacidade de agir também traz uma questão inevitável: o que acontece quando um agente comete um erro?

Gilbert discutiu situações em que sistemas podem ultrapassar limites financeiros, realizar uma compra inadequada ou ser influenciados por informações recebidas durante uma interação. “Antes de falar sobre responsabilidade, precisamos ter dados que permitam rastrear exatamente o que aconteceu”, afirmou.

Isso exige registros de identidade, permissões, decisões e transações. Sandboxes, gateways e mecanismos de controle podem ajudar a delimitar os ambientes nos quais os agentes operam e as ações que estão autorizados a executar.

A consequência para as empresas é bastante prática: autonomia e governança precisam evoluir juntas. Quanto maior a capacidade de um agente para atuar sobre sistemas, pagamentos ou dados, maior também precisa ser a capacidade da organização de acompanhar suas ações e interrompê-las quando necessário.

Para empresas brasileiras, a preparação começa na infraestrutura

A Agentic AI abre oportunidades relevantes para empresas brasileiras, mas sua aplicação depende de uma base tecnológica minimamente organizada.

Agentes precisam consultar informações confiáveis, acessar sistemas e interpretar regras para executar tarefas. Bases fragmentadas, catálogos desatualizados e processos contraditórios dificultam esse funcionamento.

Por isso, a preparação passa por questões que muitas organizações já enfrentam hoje: qualidade dos dados, integração entre sistemas, APIs, regras claras de acesso e definição de responsabilidades.

No comércio, isso pode significar preparar catálogos e políticas para serem interpretados por máquinas. Em serviços, agentes podem apoiar propostas, consultas e fluxos internos. Na comunicação e no marketing, podem organizar briefings, consultar bases de conhecimento, acompanhar indicadores e apoiar processos de produção.

O impacto para as marcas vai além da automação. Se agentes começarem a participar da descoberta e da escolha de produtos e serviços, a forma como uma empresa organiza e disponibiliza suas informações também passa a interferir nessa jornada.

Clareza, consistência e confiabilidade ganham uma dimensão técnica além da comunicação com pessoas.

A próxima disputa da IA será também pela capacidade de agir

Gilbert resumiu essa mudança ao diferenciar a qualidade de um modelo da qualidade de um agente: “O melhor modelo não significa necessariamente o melhor agente, nem o agente mais seguro.”

Um modelo de linguagem é uma parte do sistema. Para transformar sua capacidade em ação, entram em cena ferramentas, dados, integrações, permissões e mecanismos de controle.

É essa combinação que começa a interessar mais diretamente aos negócios.

A Agentic AI ainda enfrenta desafios de segurança, interoperabilidade e responsabilidade, e parte da infraestrutura necessária continua em desenvolvimento. Ainda assim, a discussão já oferece uma questão concreta para empresas e marcas: seus sistemas estão preparados para um ambiente no qual softwares também pesquisam, negociam e tomam ações?

A relevância dos agentes para os negócios dependerá menos da quantidade de autonomia que recebem e mais da confiança que empresas e consumidores podem ter naquilo que eles fazem.