A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio para se tornar parceira estratégica de empresas e profissionais. A popularização dos modelos generativos foi a porta de entrada: agora, vivemos a ascensão das IAs Agênticas, sistemas capazes de operar de forma autônoma, com decisões e execuções em tempo real.
Mais do que agentes restritos a tarefas específicas, esses modelos assumem processos de ponta a ponta, da análise de dados à tomada de decisões, reduzindo custos, acelerando operações e elevando a eficiência em diferentes setores.
No mercado financeiro, por exemplo, já são aplicados para analisar grandes volumes de dados, detecção de fraudes e antecipação de riscos, protegendo investimentos e clientes. No varejo, funcionam como gestores invisíveis de estoque, prevendo picos de demanda, automatizando compras e ajustando preços conforme padrões de consumo.
A relevância é confirmada por projeções de mercado. Segundo os relatórios “Emerging Tech: The Future of Agentic AI in Enterprise Applications” e “Emerging Tech: Maximize Opportunities While Managing Risks of Agentic AI on Enterprise Software”, ambos da Gartner, cerca de 30% da receita global de software empresariais poderá ser impulsionada pela IA Agêntica até 2035, o que representa mais de US$ 450 bilhões.
Empresas como academias do futuro
Essa evolução traz uma nova exigência: preparar profissionais capazes de construir, implementar e governar projetos robustos de IA. Trata-se de uma tecnologia avançada, que demanda competências muito além do conhecimento básico ou superficial.
Compreender suas reais funcionalidades exige aprendizado contínuo, aplicado e orientado à prática. Nesse cenário, as empresas não podem se limitar a adotar ferramentas, precisam assumir o papel de verdadeiros centros de aprendizagem, capazes de desenvolver talentos e sustentar a inovação.
Essa necessidade se torna ainda mais evidente quando observamos que muitos profissionais não conseguem resolver desafios sistêmicos justamente por não entenderem como certos conhecimentos se aplicam no dia a dia. Isso ocorre porque, em grande parte, ainda se apoiamsomente na aprendizagem teórica ou autodidata – caminhos que, embora válidos, são insuficientes diante da atual complexidade tecnológica.
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O estudo “Work: In Progress – Descobertas de como a IA está transformando o Trabalho”, no qual o Google entrevistou mais de 3,5 mil profissionais de diferentes setores no Brasil e em outros países, ilustra bem essa realidade ao mostrar que 47% dos brasileiros buscam aprender sobre IA na internet.
Esse modelo de aprendizagem é relevante, mas não sustenta sozinho todo o potencial das IAs Agênticas. É preciso ir além, aplicar o conhecimento de forma crítica e contextualizada, ampliando a aprendizagem para aspectos que ultrapassam a técnica e dialogam com a realidade das organizações. Isso inclui preocupações éticas, como a avaliação de sistemas enviesados, e também de governança, como a definição de responsabilidades sobre decisões tomadas autonomamente por algoritmos.
O aprendizado de IA
As organizações precisam se consolidar como ambientes de aprendizagem vivos. Isso significa investir não apenas em cursos formais, mas também em programas contínuos de upskilling e reskilling, mentorias e experiências práticas em grandes projetos. Aprender em equipe, lado a lado com pares e profissionais mais experientes, é o que transforma conhecimento em competência aplicada.
Na era da IA Agêntica e das mudanças aceleradas, adquirir novas habilidades nunca será um ponto de chegada, mas sim um caminho constante para transformar inovação em vantagem competitiva duradoura. Cada nova aprendizagem e aplicação representa também uma oportunidade de gerar valor para os negócios.
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