Introdução
A inteligência artificial nas empresas está passando por uma transformação fundamental: de assistente para executor. Enquanto muitas organizações ainda usam IA apenas para responder perguntas, as empresas líderes já delegam trabalho complexo para agentes autônomos. Dois novos estudos da OpenAI revelam que as empresas na fronteira da adoção de IA geram 8,3 vezes mais output por usuário ativo do que empresas típicas – uma diferença que vem crescendo rapidamente. Para executivos brasileiros, entender essa transição é crucial para não ficar para trás em um mercado cada vez mais automatizado.
A mudança de paradigma: de chatbots para agentes executores
A diferença entre assistentes e agentes de IA é fundamental. Assistentes como o ChatGPT tradicional ajudam pessoas a pensar sobre o trabalho – respondem perguntas, sugerem ideias, revisam textos. Já os agentes executam o trabalho de forma autônoma. Em vez de perguntar à IA como preparar uma apresentação, por exemplo, um profissional pode pedir ao agente para coletar informações relevantes de várias fontes e criar a apresentação completa para revisão.
Os dados mostram que essa mudança já está acontecendo em escala. Em junho de 2024, o Codex (plataforma de agentes da OpenAI) gerou 64% de todos os tokens de output combinados entre Codex e ChatGPT nas empresas clientes. Isso indica não apenas maior frequência de uso, mas principalmente a execução de tarefas mais complexas e substanciais – workflows de múltiplas etapas que geram muito mais conteúdo do que simples perguntas e respostas.
Na Virgin Atlantic, essa transformação é visível em toda a empresa. Equipes de engenharia usam o Codex para refatorar código legado em 30 minutos – trabalho que antes levava duas semanas. Times de produto completam pesquisas competitivas que demoravam semanas em apenas algumas horas, influenciando diretamente a estratégia digital de cinco anos da companhia aérea.
O abismo crescente entre líderes e seguidores
A OpenAI classifica as empresas em seu ecossistema com base no volume de tokens gerados por usuário ativo mensalmente. Empresas de fronteira são aquelas no top 10% de uso intensivo, enquanto empresas típicas ficam entre os percentis 45 e 55. A diferença entre esses grupos está se ampliando dramaticamente.
Em janeiro de 2024, empresas de fronteira geravam 2,6 vezes mais output por usuário do que empresas típicas. Em junho, essa proporção saltou para 8,3 vezes – um crescimento de mais de 200% em apenas seis meses. Importante notar que essa diferença aparece em todos os setores e tamanhos de empresa, derrubando o mito de que uso intensivo de IA é exclusividade de startups de tecnologia.
O estudo complementar sobre empresas públicas americanas revela outro dado crucial: organizações que adotaram IA empresarial tinham indicadores financeiros mais fortes – mais ativos, mais funcionários e maiores investimentos em pesquisa e desenvolvimento. Isso sugere que acesso à tecnologia sozinho não basta. São necessários investimentos complementares em aprendizado contínuo, infraestrutura de dados, workflows compartilhados e governança robusta.
Capacidades avançadas: o diferencial das empresas líderes
Para que agentes de IA sejam efetivos, precisam acessar o contexto e as ferramentas certas. É aí que entram os Plugins – pacotes de capacidades que conectam agentes aos sistemas, dados e processos específicos de cada empresa. Um Plugin pode combinar ‘skills’ (instruções reutilizáveis sobre como executar tarefas) com ‘apps’ (conexões com ferramentas e dados corporativos).
Por exemplo, um Plugin de vendas pode integrar o playbook da equipe comercial com acesso ao CRM da empresa. Isso permite que um agente use informações atuais de clientes e propostas anteriores para preparar respostas personalizadas que seguem as melhores práticas da organização – tudo para revisão humana antes do envio.
Os números mostram uma adoção desigual dessas capacidades avançadas. Entre usuários ativos semanais, 21% nas empresas de fronteira usam Plugins, comparado com apenas 9% nas empresas típicas. Para skills, a diferença é ainda maior: 19% versus 3%. Como referência, dentro da própria OpenAI, 95% dos funcionários usam Plugins semanalmente, indicando o potencial ainda não explorado pela maioria das organizações.
IA agêntica se espalha além da engenharia
Historicamente, a adoção de ferramentas de IA começou forte em engenharia de software, onde programadores usam copilots para escrever e revisar código. Mas os dados mais recentes mostram uma expansão acelerada para outras áreas do conhecimento.
Desde fevereiro de 2024, o crescimento de usuários ativos semanais do Codex em empresas foi explosivo em funções não-técnicas: 108 vezes no departamento jurídico, 41 vezes em vendas, 41 vezes em recrutamento e 26 vezes em marketing. Em comparação, o crescimento em engenharia foi de 5 vezes – ainda significativo, mas mostrando que outras áreas estão rapidamente alcançando a maturidade no uso de agentes.
Essa democratização da IA agêntica tem implicações profundas. Advogados usam agentes para analisar contratos e jurisprudência. Equipes de vendas automatizam a preparação de propostas personalizadas. Recrutadores delegam a triagem inicial de currículos e a preparação de relatórios de candidatos. Profissionais de marketing geram variações de campanhas e análises competitivas em escala.
A surpresa geracional: jovens profissionais lideram a adoção
Contrariando pesquisas baseadas em surveys que apontam executivos como maiores usuários de IA, os dados reais de milhões de conversações mostram o oposto. Funcionários em início de carreira enviam, em média, 13 mensagens a mais por semana do que executivos seniores após seis meses de adoção.
Essa inversão sugere que profissionais juniores podem ter uma vantagem comparativa no uso de IA – talvez por terem menos vícios de processos antigos ou por enxergarem a tecnologia como multiplicador de suas capacidades ainda em desenvolvimento. Para líderes, isso aponta uma oportunidade: identificar os funcionários com melhores práticas de uso de IA e tornar seus workflows visíveis e replicáveis em toda a organização.
O que isso significa para empresas brasileiras
O gap crescente entre empresas de fronteira e típicas deve servir de alerta para executivos brasileiros. Enquanto algumas organizações locais ainda debatem se devem liberar o ChatGPT para funcionários, empresas globais já operam com agentes autônomos executando trabalho complexo em escala.
A mensagem é clara: ter acesso aos mesmos modelos de IA não garante os mesmos resultados. Empresas de fronteira estão investindo em três frentes complementares: conexão de agentes com contexto e ferramentas corporativas através de Plugins e integrações; estabelecimento de permissões claras, processos de revisão e governança robusta; e transformação de casos de sucesso individuais em práticas compartilhadas por toda a organização.
Para setores tradicionais da economia brasileira – bancos, varejo, indústria – a expansão da IA agêntica para além da engenharia é especialmente relevante. Departamentos jurídicos podem automatizar análises contratuais. Equipes comerciais podem escalar atendimento personalizado. RH pode processar volumes maiores de candidatos mantendo qualidade. A questão não é mais se adotar IA, mas quão rápido conseguir operacionalizá-la de forma efetiva.
Conclusão
A transição de IA assistente para IA executora já está acontecendo, e a velocidade de adoção está criando um abismo competitivo entre empresas. Organizações que conseguem conectar agentes ao seu contexto específico, com governança adequada e processos de disseminação de melhores práticas, estão obtendo ganhos de produtividade na ordem de 8 vezes comparadas às empresas típicas. Para líderes brasileiros, o momento de ação é agora – não apenas liberando ferramentas de IA, mas criando a infraestrutura organizacional necessária para que agentes possam efetivamente executar trabalho valioso. A alternativa é assistir a distância competitiva aumentar mês a mês, em um mercado onde a automação inteligente rapidamente se torna o novo baseline de produtividade.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria “From assistance to execution: How enterprises put AI to work” publicada em OpenAI, disponível em https://openai.com/index/how-enterprises-put-ai-to-work.
