Introdução: o cenário da IA agentiva e a previsão da Gartner
A pesquisa mais recente da Gartner revela uma mudança substancial na forma como as organizações planejam interagir com clientes: até 2028, cerca de 60% das marcas utilizarão sistemas de inteligência artificial agentiva (agentic AI) para entregar interações personalizadas one-to-one (BROHAN, 2026). Essa previsão reflete a combinação entre avanços técnicos em agentes autônomos e a pressão por experiências de cliente altamente customizadas que elevem métricas como retenção, conversão e lifetime value.
A expressão agentic AI descreve sistemas autônomos capazes de agir em nome do usuário, tomando decisões e executando operações sem necessidade de intervenção humana contínua. Conforme reportado por Mark Brohan na DigitalCommerce360, “autonomous, agentic AI systems that can act on a user’s…” — um trecho que evidencia a capacidade desses agentes de operar de forma proativa (BROHAN, 2026). Tradução: sistemas autônomos de IA agentiva capazes de agir em nome do usuário. Essa capacidade transforma modelos de atendimento, jornada do cliente e automação de marketing.
O que é IA agentiva e por que ela importa para marcas
IA agentiva refere-se a agentes digitais com autonomia para planejar, decidir e executar ações em ambientes interativos. Diferente de modelos reativos que respondem a comandos, agentes agentivos podem:
– identificar oportunidades de engajamento;
– iniciar comunicações contextuais;
– executar transações ou ajustes em perfis de cliente;
– coordenar com sistemas back-end para cumprir solicitações.
Para marcas, as implicações são profundas. O engajamento one-to-one passa a ser escalável: em vez de campanhas broad ou segmentadas, as interações são moldadas em tempo real para cada cliente. Isso possibilita:
– maior personalização de ofertas e recomendações;
– redução do atrito nas jornadas de compra;
– automação de tarefas repetitivas de atendimento com qualidade humana;
– melhores taxas de conversão e maior eficiência operacional.
Panorama da adoção: o que a previsão de 60% significa
A projeção de que 60% das marcas adotarão IA agentiva até 2028 não representa apenas popularidade tecnológica; ela indica maturidade de infraestrutura, investimento em dados e evolução regulatória. Alguns pontos a considerar:
– Adoção por setor: varejo, serviços financeiros, telecom e e-commerce tendem a liderar, dado o volume de interações e a economia orientada por dados.
– Maturidade de dados: marcas com Customer Data Platforms (CDP) e strong data governance terão vantagem competitiva.
– Ecossistema de fornecedores: plataformas de IA, provedores de agentes conversacionais e integradores vão acelerar a oferta de soluções agentivas.
– Mudança organizacional: times de marketing, TI e compliance precisarão colaborar de maneira mais estreita.
Casos de uso práticos e exemplos operacionais
A adoção da IA agentiva traduz-se em aplicações práticas tangíveis. Entre os principais casos de uso:
– Assistentes de compra proativos: agentes que acompanham o cliente durante a jornada, oferecendo recomendações contextuais, comparações de produto e finalização de compra em nome do usuário.
– Retenção e recuperação de carrinho: agentes que identificam risco de churn ou abandono e executam ações automatizadas e personalizadas para recuperar a venda.
– Serviço ao cliente com execução: agentes que não apenas respondem, mas agem — alterando reservas, processando reembolsos ou ajustando assinaturas.
– Marketing automatizado one-to-one: campanhas dinâmicas que são construídas e enviadas por agentes com base no comportamento em tempo real.
– Operações B2B: agentes que negociam termos, gerenciam contratos e coordenam fluxos operacionais entre parceiros.
Cada caso exige integração com sistemas transacionais, garantia de identidade e políticas claras de escopo para que o agente execute somente as ações autorizadas.
Arquitetura técnica recomendada para soluções agentivas
Uma arquitetura robusta para IA agentiva deve contemplar os seguintes componentes:
– Camada de orquestração de agentes: coordena múltiplos agentes, decide qual agente atua conforme contexto, mantém logs e políticas de fallback.
– Modelos de linguagem e raciocínio: modelos de grande porte (LLMs) combinados com módulos de raciocínio, planners e verificadores de ações.
– Motor de execução: interface que permite ao agente realizar chamadas a APIs, atualizar bases de dados e disparar ações transacionais.
– Plataforma de dados em tempo real: CDP, streaming (Kafka/ Kinesis) e event store para fornecer contexto atualizado.
– Gestão de identidades e consentimento: mecanismos para validar autorização do usuário para ações e para registrar consentimentos.
– Observabilidade e auditoria: logs detalhados, trilhas de decisão e explicabilidade para suportar compliance e investigação.
– Camada de segurança: autenticação forte, controle de acesso baseado em funções e proteção contra injeção de prompts ou comandos maliciosos.
A integração entre esses blocos assegura que o agente tenha contexto, autoridade e capacidade técnica para agir com segurança e rastreabilidade.
Riscos, vieses e desafios éticos
A adoção de IA agentiva também traz riscos relevantes que as organizações precisam mitigar:
– Erros operacionais e “hallucinations”: agentes podem executar ações baseadas em informações incorretas, causando danos operacionais.
– Viés e discriminação: modelos treinados em dados históricos reproduzem vieses, impactando decisões de crédito, ofertas e atendimento.
– Falhas de segurança: agentes com permissões extensas podem ser alvo de exploração.
– Questões de privacidade: uso indevido de dados sensíveis e falta de consentimento explícito para ações executadas em nome de usuários.
– Complexidade regulatória: normas de proteção de dados, direitos do consumidor e requisitos setoriais exigem governança robusta.
Mitigações práticas incluem validação humana em fluxos críticos, limitação de permissões (principle of least privilege), logging imutável e revisões periódicas de fairness e segurança.
Governança e compliance: políticas necessárias
Para garantir conformidade e confiança, empresas devem implementar políticas claras:
– Política de autoridade do agente: definir quais ações o agente pode executar sem intervenção humana.
– Requisitos de consentimento: assegurar que o usuário tenha consentido explicitamente quando necessário, e registrar esse consentimento.
– Auditoria e trilhas de decisão: manter registros que expliquem por que o agente tomou cada ação.
– Ciclos de revisão e validação: revisar regularmente modelos, dados e regras de negócio.
– Gestão de terceiros: avaliar riscos de fornecedores e contratos que definam responsabilidades sobre resultados e incidentes.
– Planos de contingência: procedimentos para quick rollback e recuperação em caso de ações indevidas.
Tais políticas ajudam a demonstrar diligência perante reguladores e a preservar a reputação da marca.
Métricas e KPIs para mensurar sucesso
Medir o impacto da IA agentiva exige definição de métricas específicas alinhadas aos objetivos de negócio:
– Métricas de engajamento: taxas de conversão por interação agentiva, tempo médio até conversão, resposta por canal.
– Métricas de retenção: churn rate antes/depois da implantação, incremento no CLTV (Customer Lifetime Value).
– Eficiência operacional: redução de tempo de atendimento, custo por interação.
– Qualidade das ações: taxa de sucesso das execuções automatizadas, erros ou reversões por agentes.
– Conformidade e risco: número de incidentes de segurança, reclamações de privacidade, auditorias de decisão.
– Satisfação do cliente: CSAT e NPS específicos para interações conduzidas ou apoiadas por agentes.
Uma abordagem com A/B testing contínuo e métricas em tempo real é essencial para ajustar comportamentos e garantir ganhos mensuráveis.
Estratégia de implementação: passos práticos
Para que a transição para IA agentiva seja bem-sucedida, recomenda-se um roadmap pragmático:
1. Avaliação do caso de uso: priorizar cenários com alto impacto e baixo risco operacional.
2. Preparação de dados: consolidar fontes, limpar dados e garantir qualidade e governança.
3. Plataforma e POC: escolher uma plataforma que suporte orquestração de agentes e iniciar um proof-of-concept.
4. Definição de limites operacionais: estabelecer ações permitidas e fluxos de escalonamento para humanos.
5. Integração segura: conectar agentes a sistemas transacionais por meio de APIs seguras e sandboxing.
6. Governança e compliance: definir políticas, processos de auditoria e consentimento.
7. Avaliação e iteração: medir KPIs, coletar feedback e expandir gradualmente.
Esse ciclo reduz riscos e permite aprender antes de escalar.
Impacto organizacional e cultural
A adoção de IA agentiva exigirá mudanças culturais e organizacionais:
– Requalificação de equipes: profissionais de atendimento e marketing precisam aprender a trabalhar com agentes, definindo regras e supervisão.
– Novos papéis: gestores de agentes, engenheiros de prompt, e especialistas em governança de IA.
– Colaboração interdisciplinar: TI, jurídico, compliance e marketing devem alinhar políticas de risco e objetivos de negócio.
– Cultura de dados: tomada de decisão orientada por métricas e transparência nas ações automatizadas.
A resistência interna pode ser minimizada com pilotos controlados e demonstração de ganhos tangíveis.
Escolha de fornecedores e critérios de seleção
Ao escolher parceiros tecnológicos, considere:
– Capacidade de integração com sistemas legados e CDPs.
– Suporte a orquestração multiagente e políticas de autorização.
– Ferramentas de observabilidade, explainability e auditoria.
– Roadmap de segurança e conformidade.
– Experiência setorial e casos de sucesso relevantes.
– Flexibilidade de deployment (cloud/edge/hybrid) e SLA.
Contratos devem definir responsabilidades, SLAs e cláusulas de gestão de incidentes e segurança.
Cenários regulatórios e jurisprudência
Regulações como a LGPD no Brasil e legislações internacionais demandam cuidados especiais:
– Transparência: usuários devem ser informados quando interagem com agentes ou quando ações são automatizadas.
– Direito de revisão: em decisões significativas, o usuário deve poder solicitar revisão humana.
– Proteção de dados: minimização e finalidade clara no processamento de dados.
– Responsabilidade: empresas precisam documentar processos e demonstrar diligência.
A conformidade proativa reduz risco de sanções e protege a confiança do cliente.
Recomendações operacionais para líderes
Executivos e líderes técnicos devem considerar as seguintes recomendações:
– Priorizar uso de IA agentiva em fluxos que tragam alto valor ao cliente e possuam baixo risco para operações críticas.
– Implementar controles de autorização e revisão humana para ações sensíveis.
– Investir em infraestrutura de dados e em práticas de governança desde o início.
– Monitorar métricas de qualidade, compliance e satisfação de forma contínua.
– Educar clientes sobre limites e benefícios dos agentes para manter transparência.
– Preparar planos de contingência e frameworks de responsabilidade.
Essas ações ajudam a equilibrar inovação com segurança e confiança.
Perspectivas econômicas e competitivas
A adoção ampla de IA agentiva terá efeitos econômicos relevantes:
– Eficiência: automação de ações repetitivas reduz custos operacionais.
– Receita: maior personalização tende a elevar conversão e ticket médio.
– Diferenciação competitiva: marcas que oferecerem experiências one-to-one bem executadas ganharão vantagem no mercado.
– Novos modelos de monetização: serviços proativos e assinatura de assistentes personalizados.
Portanto, investimentos em IA agentiva devem ser avaliados tanto pelo ROI direto quanto pelo impacto estratégico de longo prazo.
Conclusão: preparação para 2028 e além
A previsão da Gartner de que 60% das marcas adotarão IA agentiva para engajamento one-to-one até 2028 (BROHAN, 2026) deve ser vista como um chamado à ação. A tecnologia oferece oportunidades expressivas de personalização e eficiência, mas exige infraestrutura de dados madura, governança robusta, controles de segurança e uma abordagem ética e transparente.
Organizações bem-sucedidas serão aquelas que equilibrarem inovação e responsabilidade: definindo limites claros para agentes, mensurando resultados com KPIs consistentes e promovendo colaboração entre negócios, tecnologia e compliance. A evolução até 2028 promete transformar a relação entre marcas e clientes — e as empresas que se prepararem hoje estarão em posição de liderar essa transformação.
Referências e citação ABNT:
BROHAN, Mark. Gartner: 60% of brands will use agentic AI for one-to-one engagement. DigitalCommerce360, 16 jan. 2026. Disponível em: https://www.digitalcommerce360.com/2026/01/16/gartner-research-agentic-ai-marketing/. Acesso em: 2026-01-16T22:27:03Z.
Fonte: DigitalCommerce360. Reportagem de Mark Brohan. Gartner: 60% of brands will use agentic AI for one-to-one engagement. 2026-01-16T22:27:03Z. Disponível em: https://www.digitalcommerce360.com/2026/01/16/gartner-research-agentic-ai-marketing/. Acesso em: 2026-01-16T22:27:03Z.
