Introdução
O mercado corporativo está descobrindo uma verdade inconveniente sobre os agentes de IA: eles são poderosos individualmente, mas praticamente incapazes de trabalhar em conjunto. Imagine ter uma equipe de especialistas brilhantes que não conseguem se comunicar entre si, não podem ser auditados e representam riscos de segurança quando recebem permissões para executar tarefas. É exatamente esse o cenário que as empresas enfrentam hoje com seus agentes de inteligência artificial.
Durante o evento VB Transform 2026, cinco startups apresentaram soluções inovadoras para resolver esses desafios fundamentais que estão impedindo a adoção em larga escala de sistemas multi-agentes nas empresas. Os problemas vão desde a falta de infraestrutura básica de comunicação até questões complexas de segurança e governança.
O problema da Torre de Babel digital
A situação atual dos agentes de IA nas empresas lembra o mito da Torre de Babel: cada agente fala sua própria linguagem e opera em seu próprio silo digital. Vlad Luzin, CTO e cofundador da BAND, descreve o cenário de forma precisa: os agentes estão em ‘confinamento solitário digital’. Eles não conseguem ver uns aos outros, muito menos colaborar em tarefas complexas.
O problema é ainda mais grave quando consideramos que plataformas como Slack, Discord e Telegram foram projetadas para humanos, não para agentes. Integrar agentes nessas ferramentas requer processos manuais complexos e, mesmo assim, eles permanecem isolados. É como tentar fazer robôs trabalharem juntos usando walkie-talkies – tecnicamente possível, mas extremamente ineficiente.
A BAND está desenvolvendo uma camada de infraestrutura de coordenação específica para sistemas multi-agentes. A solução permite que agentes se descubram mutuamente, conversem em tempo real e colaborem em tarefas que podem durar de 8 a 20 horas. O mais importante: humanos podem acompanhar essas conversações e intervir quando necessário, criando um ambiente de trabalho verdadeiramente híbrido.
A corrida armamentista da cibersegurança
Tom Findling, CEO da Conifers, apresenta uma perspectiva alarmante: enquanto as empresas ainda operam em ‘velocidade humana’, os cibercriminosos já estão usando agentes de IA para atacar em ‘velocidade de máquina’. Campanhas maliciosas que antes levavam meses agora são executadas em horas ou minutos.
A Conifers transformou componentes essenciais da defesa cibernética – inteligência privada, detecção, investigação e resposta – em sistemas agênticos integrados. O resultado é impressionante: o tempo de contenção de ameaças foi reduzido de 7 horas para apenas 12 minutos, e investigações complexas são concluídas em menos de 4 minutos.
A abordagem da empresa é pragmática: em vez de reinventar a roda, ela se integra aos sistemas de segurança existentes das empresas, sejam eles EDR (Endpoint Detection and Response), SIEM (Security Information and Event Management) ou outras ferramentas. Isso permite que as organizações mantenham seus investimentos atuais enquanto ganham capacidades de defesa em velocidade de máquina.
O desafio da auditoria e rastreabilidade
Ben Hylak, CTO da Raindrop AI, identifica um paradoxo preocupante: quanto mais capazes os agentes se tornam, mais complexos e opacos ficam seus processos. Em setores críticos como saúde e defesa, a falta de rastreabilidade pode ter consequências catastróficas.
A plataforma da Raindrop AI cria essencialmente um ‘log de auditoria inteligente’ para agentes em produção. Ela não apenas identifica problemas críticos, mas também simula correções baseadas em comportamentos passados dos usuários. Isso permite que as equipes testem mudanças antes de implementá-las em produção, evitando efeitos colaterais indesejados.
O sistema captura mensagens, chamadas de ferramentas, tentativas e erros em um único lugar, notificando usuários humanos (geralmente via Slack) quando há problemas. Mais importante ainda, a plataforma treina modelos específicos para cada cliente, criando um ciclo de aprendizado contínuo que melhora tanto os modelos quanto os processos ao longo do tempo.
Permissões e governança: o elo perdido
Sam Partee, cofundador e CTO da Arcade.dev, aborda uma questão fundamental: como dar aos agentes as permissões necessárias para executar tarefas reais sem comprometer a segurança? É como dar a chave do cofre para um assistente – você precisa confiar, mas também precisa de controles rigorosos.
A Arcade desenvolveu um runtime seguro para agentes que fornece camadas de autenticação e autorização, permitindo que eles passem por revisões críticas de segurança. O sistema garante que todas as ações sejam atribuíveis ao momento exato em que ocorreram, com o mínimo de privilégios necessários.
A solução pode ser implementada on-premise em ambientes isolados, permitindo que as empresas mantenham seus próprios sistemas de login e segurança. Cada ação executada através da Arcade é controlada pelos mesmos RBACs (Role-Based Access Controls), IDPS (Intrusion Detection and Prevention Systems) e outras políticas já estabelecidas pela empresa.
Revolucionando a experiência do cliente
Claudio Rodrigues, CPO da Omilia, apresenta uma visão diferente do problema: resolver a experiência do cliente corporativo não é uma tarefa simples. Sistemas baseados em heurísticas são controláveis mas lentos; sistemas agênticos são rápidos mas imprevisíveis. A Omilia construiu uma plataforma que promete entregar controle e velocidade simultaneamente.
A abordagem da empresa é observar as operações de atendimento ao cliente como elas realmente acontecem, não em teoria. Os agentes da Omilia observam problemas em primeira mão, escutam cada interação entre cliente e atendente, ingerem dados, especificações de API e procedimentos operacionais padrão, mapeando tudo para casos de uso específicos.
Os números são impressionantes: a empresa processa mais de 3 bilhões de chamadas por ano, com alguns deployments lidando com mais de 1 milhão de chamadas de voz por dia. O tempo de resolução melhorou entre 30% e 45%, e os agentes de IA geram 21 vezes mais receita de upsell comparados aos agentes humanos. Em implementações maduras, a automação atinge facilmente 80% a 90%, embora a empresa enfatize que o ‘humano no loop’ continua sendo fundamental.
O que isso significa para o mercado brasileiro
Para empresas brasileiras, essas inovações representam uma mudança de paradigma. Muitas organizações locais ainda estão na fase inicial de adoção de IA, focadas em chatbots simples ou automações básicas. No entanto, a evolução para sistemas multi-agentes é inevitável, e os desafios apresentados serão os mesmos enfrentados globalmente.
Empresas de setores regulados como bancos, seguradoras e operadoras de saúde precisarão prestar atenção especial às soluções de auditoria e governança. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) adiciona uma camada extra de complexidade, tornando ferramentas como as da Raindrop AI e Arcade essenciais para compliance.
No setor de cibersegurança, a realidade apresentada pela Conifers é particularmente relevante. O Brasil é um dos países mais visados por cibercriminosos na América Latina, e a adoção de defesas em ‘velocidade de máquina’ pode ser a diferença entre proteger ou perder dados críticos.
Para contact centers e operações de atendimento ao cliente, as soluções da Omilia apontam para um futuro onde a barreira linguística não será mais um problema. Agentes de IA fluentes em português brasileiro, capazes de entender nuances culturais e regionais, podem transformar o atendimento ao cliente de centro de custo em centro de receita.
Conclusão
A era dos agentes de IA isolados está chegando ao fim. As soluções apresentadas por essas cinco startups mostram que a indústria está rapidamente evoluindo para resolver os problemas fundamentais de integração, segurança e governança que impedem a adoção em massa de sistemas multi-agentes.
Para executivos e líderes de tecnologia, a mensagem é clara: não basta implementar agentes de IA individuais. É necessário pensar na infraestrutura que permitirá que esses agentes trabalhem juntos de forma segura, auditável e eficiente. As empresas que conseguirem dominar essa orquestração de agentes terão uma vantagem competitiva significativa.
O futuro do trabalho corporativo será cada vez mais híbrido, com humanos e agentes de IA colaborando em tempo real. As ferramentas para tornar isso possível já estão sendo construídas. A questão não é se sua empresa adotará sistemas multi-agentes, mas quando e como fará isso de forma segura e eficaz.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em VentureBeat, disponível em https://venturebeat.com/orchestration/enterprise-ai-agents-cant-talk-to-each-other-cant-be-trusted-with-permissions-and-cant-be-audited-5-startups-are-already-fixing-that.
