O que está no nosso radar 

Por algum tempo, a discussão que moveu a GX2 foi se as empresas estavam incorporando a IA ao desenvolvimento de software ou ainda trabalhando como em 2020. Essa discussão avançou, e a pergunta agora é outra, e mais incômoda: Por que tantas empresas ainda usam a IA como um assistente de chat, se ela já é capaz de executar o trabalho?

Nas últimas semanas, lançamentos e notícias deixaram claro que o mercado mudou de patamar. Em um curto intervalo, vimos Agentes pessoais chegarem ao consumidor, o WhatsApp Business abrir integração com Agentes de IA e drones fazendo entregas comerciais no Brasil. Na GX2, acompanhamos esses movimentos de perto e vimos que o diferencial deixou de ser usar IA e passou a ser como a IA está encaixada no seu negócio.

O cenário atual: Da conversa à execução

A IA conversacional é, por natureza, passiva. O usuário pergunta, espera a resposta e pergunta de novo, continua sendo parte da execução: É ele quem envia o e-mail, atualiza o CRM e lança a informação no ERP.
Os workflows agênticos mudam essa lógica. O usuário define o objetivo, e um agente, ou um conjunto de Agentes, percorre as etapas até concluí-lo. O humano continua tomando a decisão, e a execução fica com os Agentes.

Os lançamentos recentes mostram essa mudança:

• GPT-6 Astra (OpenAI): Em demonstração divulgada pela empresa, tarefas como agendar um atendimento ou procurar um apartamento, que levavam de uma a seis horas para uma pessoa, foram concluídas em minutos. Quando chega o momento de decidir, o agente pausa e devolve o controle ao usuário.

• Meta Muse: Agente pessoal integrado ao ecossistema da Meta, capaz de interagir com e-mails, agenda e mensagens em nome do usuário.

• WhatsApp Business + MCP: Agora, Agentes de IA podem interagir diretamente com a plataforma, sem boa parte das etapas manuais de homologação e integração. O que levava horas passa a levar minutos.

O MCP, é o protocolo que permite aos Agentes acessar ferramentas e dados. Quando as ferramentas passam a ser acessíveis a Agentes, e não só a pessoas, o jogo muda.

O que isso muda para os negócios

3.1 Do Software as a Service ao Service as a Software

A Sequoia Capital, investidora inicial de empresas como Apple, Google, WhatsApp e, mais recentemente, OpenAI e NVIDIA, publicou uma tese que sintetiza o movimento: O Service as a Software. Em vez de vender uma ferramenta para o cliente atingir um objetivo, a tendência é vender o resultado final, usando o software como meio de entrega de ponta a ponta.

O mesmo material mostra que cerca de 49,7% do uso de IA hoje está concentrado em engenharia de software. O restante, incluindo a automação de back-office, ainda é pouco explorado, e é aí que está a oportunidade.

3.2 Dados conectados, com governança

O RAG (Retrieval-Augmented Generation) já permitia à IA consultar documentos para responder com base em informações da empresa, mas cada consulta ficava restrita a conteúdos isolados, como um contrato ou um manual. O Graph RAG é a evolução dessa lógica: em vez de documentos soltos, a IA passa a acessar uma rede que conecta e-mails, CRMs, ERPs e drives, correlacionando dados de diferentes origens.

O que viabiliza esse salto é a governança. A IA responde respeitando as permissões de cada perfil: quem trabalha no RH acessa a folha de pagamento; o analista de sistemas, não. Sem esse controle, conectar tudo seria um risco. Com ele, os dados deixam de ser um conjunto de ilhas e passam a ser um ativo que a IA consegue usar com segurança.

3.3 Modelos menores, perto de onde a decisão acontece

Nem todo problema exige um modelo gigante em um data center. Os Small Language Models (SLMs) rodam embarcados no hardware e respondem sem latência, algo essencial em veículos autônomos, hospitais e drones. Neste caso, antes de definir a solução, se deve fazer a seguinte pergunta: "qual o modelo adequado para este problema?".

3.4 Um novo apetite do mercado: o AI Roll-Up

Investidores estão comprando empresas pequenas e médias, saudáveis e operando bem sem IA, para consolidá-las e aplicar camadas de automação agêntica. A mensagem para o mercado é: Maturidade em IA virou fator de valor, e de competitividade.

Do chat ao Agente

Antes, a pergunta era se usávamos IA. Agora, é se estamos preparados para trabalhar com Agentes.
A transição de ferramentas para Agentes exige três coisas ao mesmo tempo: método (não basta instalar um assistente), governança (dados e permissões sob controle) e foco em valor de negócio (resolver problemas reais, e não perseguir hype).

É nessa lógica que a GX2 construiu a GX2 AI Platform, que leva o desenvolvimento do Coding Assistant para o Coding Agentic. Em vez de um assistente que ajuda quem já está programando, agentes especialistas atuam em todo o ciclo, do discovery ao deploy, cada um com escopo e critérios de qualidade próprios, compartilhando o contexto de negócio do cliente e sempre sob validação humana.

Sobre essa base opera o Augmented Squads: Um time multidisciplinar híbrido, em que engenheiros humanos e Agentes de IA autônomos trabalham como um único sistema. E aqui o ganho não fica na promessa: A performance é garantida em contrato, com ao menos 80% a mais de produtividade comparado a uma squad tradicional, sem IA. 

O seu time está preparado para trabalhar com Agentes? Se quiser conversar com a GX2 sobre o assunto, deixe seu contato e retornaremos. Se preferir, converse com o nosso Agente de IA, que responde em tempo real, sem formulário e sem espera.