Introdução
A inteligência artificial está passando por uma transformação fundamental nas empresas: da assistência para a execução. Novos dados da OpenAI revelam que as organizações na fronteira da adoção de IA – aquelas no top 10% de uso mensal – agora geram 8,3 vezes mais output tokens por usuário ativo do que empresas típicas. Essa diferença dramática, que triplicou desde janeiro de 2024, sinaliza uma mudança profunda em como as empresas mais avançadas estão usando IA para realizar trabalho real, não apenas responder perguntas.
O estudo, baseado em dados de milhões de interações empresariais com ChatGPT e Codex, mostra que a IA agêntica – sistemas que executam tarefas complexas com autonomia – está se espalhando rapidamente além da engenharia de software. Funções como jurídico, vendas e marketing estão experimentando crescimento explosivo no uso de agentes de IA, com aumentos de até 108 vezes em alguns casos.
A Era da IA Agêntica nas Empresas
A distinção entre assistentes e agentes de IA é crucial para entender esta transformação. Assistentes ajudam pessoas a pensar sobre o trabalho – respondem perguntas, fornecem informações, sugerem abordagens. Agentes, por outro lado, executam o trabalho. Eles podem acessar ferramentas corporativas, criar arquivos, analisar dados e produzir entregáveis completos para revisão humana.
Os dados mostram que, em junho de 2024, o Codex (plataforma agêntica da OpenAI) já representava 64% de todos os output tokens gerados por clientes empresariais, quando combinado com o ChatGPT. Isso reflete não apenas a frequência de uso, mas principalmente a profundidade: workflows agênticos geram substancialmente mais output porque executam tarefas longas e multi-etapas.
Um exemplo prático: em vez de perguntar à IA como preparar uma apresentação estratégica, um executivo pode instruir um agente para coletar informações relevantes de múltiplas fontes internas, analisar dados de mercado, e criar um rascunho completo da apresentação – tudo isso de forma autônoma, seguindo diretrizes corporativas específicas.
O Fosso Entre Líderes e Seguidores se Amplia
A pesquisa revela uma realidade preocupante para empresas que ainda tratam IA como ferramenta experimental: o gap entre organizações líderes e típicas está se ampliando dramaticamente. Em janeiro de 2024, empresas frontier geravam 2,6 vezes mais output por usuário que empresas típicas. Seis meses depois, essa diferença saltou para 8,3 vezes.
Esse fosso aparece consistentemente em todos os setores e tamanhos de empresa, derrubando o mito de que apenas gigantes de tecnologia conseguem uso avançado de IA. O que diferencia as empresas frontier não é o acesso aos modelos – todos usam essencialmente a mesma tecnologia base – mas sim como elas implementam e escalam o uso.
As empresas líderes se destacam em três aspectos fundamentais: conectam agentes ao contexto e ferramentas corporativas necessárias para completar trabalho valioso; estabelecem permissões claras, processos de revisão e governança; e ajudam funcionários a transformar workflows individuais eficazes em práticas compartilhadas por toda a organização.
Capacidades Avançadas Fazem a Diferença
O uso de Plugins e skills (habilidades customizadas) emerge como diferencial crítico entre empresas frontier e típicas. Plugins são pacotes de capacidades que permitem aos agentes executar workflows específicos, combinando instruções reutilizáveis com acesso a dados, ferramentas e ações corporativas.
Entre usuários ativos semanais, 21% nas empresas frontier utilizam Plugins, comparado com apenas 9% nas empresas típicas. Para skills customizadas, a diferença é ainda mais dramática: 19% versus 3%. Esses números sugerem que empresas líderes estão investindo na criação de capacidades específicas para seus contextos de negócio.
Um exemplo ilustrativo vem da própria OpenAI, onde 95% dos funcionários usam Plugins semanalmente. Isso demonstra o potencial ainda não explorado pela maioria das organizações. Um Plugin de vendas, por exemplo, pode combinar o playbook da equipe comercial com acesso ao CRM, permitindo que um agente use informações atuais de clientes e propostas anteriores para preparar respostas personalizadas para revisão.
IA Agêntica se Espalha por Todas as Funções
Enquanto a engenharia de software foi pioneira na adoção de IA agêntica, os dados mostram uma expansão acelerada para outras áreas de conhecimento. Desde fevereiro de 2024, o crescimento de usuários ativos semanais do Codex em empresas foi impressionante: 108x no departamento jurídico, 41x em vendas, 41x em recrutamento e 26x em marketing, comparado com 5x em engenharia.
Essa expansão reflete a versatilidade dos agentes modernos. No jurídico, agentes analisam contratos e preparam documentos complexos. Em vendas, automatizam pesquisa de prospects e personalização de propostas. No recrutamento, filtram currículos e preparam análises comparativas de candidatos. Em marketing, geram conteúdo e analisam performance de campanhas.
O caso da Virgin Atlantic ilustra bem essa transformação cross-funcional. Suas equipes de engenharia usam Codex para refatorar código legado em 30 minutos – tarefa que antes levava duas semanas. Simultaneamente, times de produto usam ChatGPT Work para completar semanas de pesquisa competitiva em horas, informando a estratégia digital de cinco anos da companhia aérea.
Jovens Profissionais Lideram a Adoção
Contrariando pesquisas baseadas em surveys, que frequentemente mostram executivos como maiores usuários de IA, os dados administrativos reais revelam o oposto: funcionários em início de carreira usam IA significativamente mais que seus líderes. Seis meses após a adoção corporativa, profissionais juniores enviavam 13 mensagens a mais por semana que executivos.
Essa inversão sugere uma vantagem comparativa dos mais jovens no uso de IA, possivelmente devido a maior familiaridade com tecnologia e menor apego a processos tradicionais. Para líderes empresariais, isso representa uma oportunidade: identificar funcionários com os hábitos mais eficazes de IA e tornar seus workflows visíveis para toda a organização.
O que Isso Significa para Empresas Brasileiras
Para executivos e gestores no Brasil, esses dados carregam implicações profundas. Primeiro, a janela de oportunidade para experimentação casual com IA está se fechando rapidamente. Empresas que ainda tratam ChatGPT como curiosidade tecnológica correm risco real de ficarem para trás de competidores que já delegam trabalho substantivo para agentes.
Segundo, o investimento necessário vai além de comprar licenças de software. As empresas frontier se diferenciam por criar infraestrutura que permite aos agentes acessar contexto corporativo, integrar com sistemas existentes e operar dentro de frameworks claros de governança. Isso requer mudanças em processos, treinamento de equipes e, frequentemente, modernização de sistemas legados.
Terceiro, a democratização do acesso a modelos de IA de ponta significa que empresas brasileiras podem competir globalmente – mas apenas se moverem rapidamente da assistência para a execução. O diferencial não está mais em ter acesso à tecnologia, mas em como ela é implementada e escalada.
Estratégias Práticas para Fechar o Gap
Para organizações que buscam se mover em direção às práticas frontier, o estudo sugere uma agenda clara de ação. Comece conectando agentes ao contexto e ferramentas necessárias para completar trabalho valioso. Isso significa mapear workflows críticos e identificar onde agentes podem assumir tarefas repetitivas ou demoradas.
Estabeleça permissões claras, processos de revisão e governança desde o início. Agentes que executam trabalho real precisam operar dentro de limites bem definidos, com supervisão humana apropriada e trilhas de auditoria claras. Isso é especialmente crítico em setores regulados como financeiro e saúde.
Invista em transformar casos de uso individuais bem-sucedidos em capacidades organizacionais. Quando um funcionário desenvolve um workflow eficaz com IA, capture esse conhecimento em skills ou Plugins reutilizáveis. Isso acelera a adoção e garante consistência.
Reconheça que funcionários juniores podem ser seus melhores embaixadores de IA. Em vez de impor adoção top-down, identifique early adopters naturais e os empodere para experimentar e compartilhar aprendizados.
Conclusão
A transição da IA empresarial de assistência para execução representa uma mudança fundamental em como o trabalho é realizado. As empresas que dominarem essa transição – conectando agentes a contexto corporativo, estabelecendo governança apropriada e escalando práticas eficazes – abrirão vantagens competitivas significativas.
Para líderes empresariais brasileiros, a mensagem é clara: o momento de experimentação casual passou. Organizações que não desenvolverem capacidades agênticas correm o risco de ficar permanentemente atrás de competidores que já delegam trabalho substantivo para IA. A boa notícia é que a tecnologia está acessível – o desafio é implementá-la com a profundidade e escala que caracterizam as empresas frontier.
O futuro do trabalho não é sobre substituir humanos por IA, mas sobre amplificar dramaticamente o que profissionais podem realizar. As empresas que entenderem e abraçarem essa realidade primeiro colherão os maiores benefícios.
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.
