Tendências de agentes de IA para 2026 anunciadas pelo Google Cloud

A ascensão da IA agentic que redefine o valor dos negócios

O ambiente de negócios de 2026 será transformado de forma fundamental pela Agentic AI, que vai além de simplesmente responder perguntas e passa a planejar e executar por conta própria.

Segundo o relatório do Google Cloud, a Agentic AI está se consolidando como uma tecnologia central para ampliar as capacidades humanas ao entender objetivos, elaborar planos e executar ações em diversos aplicativos. Essa mudança afetará todos os níveis hierárquicos, do back office ao front office e à liderança executiva, elevando o potencial de realização humana. Em especial, os agentes são definidos como sistemas que combinam a inteligência de modelos avançados de IA com acesso a ferramentas para atuar como representantes sob o controle do usuário. Para uma transição bem-sucedida, não basta apenas adotar novas ferramentas: é essencial revisar premissas existentes e contar com uma liderança capaz de conduzir a mudança cultural.

O núcleo dessa transformação está em uma mudança fundamental para processos "AI-first", e não no uso de IA como um recurso adicional. O vice-presidente Oliver Parker enfatiza que isso representa uma mudança intrínseca nos fluxos de trabalho e exige transformações profundas na cultura empresarial e na forma de pensar.

Se tecnologias do passado eram domínio de especialistas específicos, os agentes de IA tendem a ser uma das primeiras tecnologias aplicáveis a todos, amplificando a capacidade individual de lembrar, a velocidade de processamento de dados e a capacidade de raciocínio aprimorada. Portanto, o valor de negócio em 2026 dependerá de quão amplamente essas possibilidades tecnológicas forem disseminadas, de como o desenvolvimento de habilidades dos funcionários será garantido e de quão ampla será a participação promovida. Como resultado, as empresas passarão a contar com um novo motor de inovação e crescimento por meio da Agentic AI, indo além de simples ganhos de eficiência.

1. Agentes para todos os funcionários, máxima produtividade individual

A mudança de negócios mais importante de 2026 será uma inovação centrada no ser humano que vai além do aumento de eficiência e transformará todos os funcionários em supervisores de agentes. Se a computação tradicional era baseada em instruções explícitas, como análise de planilhas ou desenvolvimento de código, em 2026 ela migrará para uma computação baseada em intenção, na qual o usuário especifica o resultado desejado e a IA decide como executá-lo.

Entre os executivos de organizações que já usam IA generativa, 52% estão colocando agentes de IA em operação, e eles vêm sendo utilizados amplamente em áreas como atendimento ao cliente (49%), marketing e operações de segurança (46%) e suporte técnico (45%). Essa mudança significa que, de profissionais iniciantes à alta liderança, todos deixarão de executar diretamente suas tarefas para se tornarem orquestradores que gerenciam equipes especializadas de agentes de IA.

A função central dos funcionários evoluirá para o direcionamento estratégico, com quatro responsabilidades principais.

• Delegar tarefas ao identificar atividades rotineiras e repetitivas e atribuí-las ao agente adequado
• Definir objetivos claros que os agentes devem alcançar
• Formular estratégias ao usar o julgamento humano para tomar decisões sutis que a IA não pode tomar e fornecer diretrizes
• Atuar como ponto de controle para verificar a qualidade, a precisão e o tom do resultado final

Por exemplo, na TELUS, mais de 57.000 funcionários usam IA regularmente e economizam cerca de 40 minutos por interação, mostrando claramente a mudança de percepção da IA como uma ferramenta de produtividade disponível 24 horas por dia. Como resultado, deve se consolidar um modelo colaborativo em que os funcionários se concentram na criação de alto valor, enquanto os agentes de IA gerenciam fluxos de trabalho complexos e de múltiplas etapas.

2. Agentes para todos os fluxos de trabalho, construção da linha de montagem digital

A inovação nos processos de negócio irá além do uso de agentes individuais e levará à construção de uma "Digital Assembly Line", em que vários agentes colaboram para concluir todo o processo, maximizando a eficiência operacional das empresas. Trata-se de um fluxo de trabalho de múltiplas etapas guiado por humanos, capaz de executar processos complexos de ponta a ponta, como compras, operações de segurança e suporte ao cliente, permitindo que os negócios migrem para uma operação contínua 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Segundo o relatório, 88% das empresas de adoção inicial já obtiveram retorno positivo sobre o investimento (ROI) em pelo menos um caso de uso de IA generativa. No setor de telecomunicações, em especial, é possível implementar sequências integradas que unem funções antes isoladas, como operações de rede, serviço de campo e centrais de atendimento, para resolver anomalias de rede automaticamente e abrir tickets de serviço sem intervenção manual. Esse "refatoramento geracional" está transformando os fluxos de trabalho centrais e toda a stack tecnológica das empresas.

A base tecnológica que tornará essa linha de montagem digital possível será formada pelo protocolo Agent2Agent (A2A) e pelo MCP (Model Context Protocol), que terão papel central como espinha dorsal do sistema. O protocolo A2A será um padrão aberto que permitirá comunicação e colaboração fluida entre agentes criados por desenvolvedores diferentes ou baseados em frameworks distintos.

Já o MCP fornecerá conexões bidirecionais padronizadas para ligar modelos de IA a fontes de dados e ferramentas como Cloud SQL, Spanner e BigQuery, superando a limitação de os modelos não conseguirem acessar dados em tempo real nem executar ações por conta própria. Em um caso real, a Elanco usou modelos Gemini para classificar e analisar automaticamente mais de 2.500 documentos não estruturados, reduzindo um risco de perda de produtividade de cerca de US$ 1,3 milhão em grandes instalações. Além disso, Salesforce e Google Cloud estão desenvolvendo em conjunto agentes que operam entre plataformas usando o protocolo A2A, construindo uma base aberta para empresas agentic.

3. Inovação na experiência do cliente, realização do serviço de concierge

Se a automação de atendimento ao cliente da última década dependia de chatbots pré-programados para responder perguntas simples e reduzir o número de tickets, em 2026 agentes no estilo concierge devem emergir rapidamente como o principal serviço voltado ao cliente. Esses agentes de próxima geração lembram preferências do cliente e conversas passadas para oferecer uma experiência genuinamente individual, e 49% dos executivos já estão introduzindo agentes em atendimento e experiência do cliente.

Se os sistemas antigos levavam o usuário a repetir "Atendente!" para conseguir ser encaminhado, os agentes de IA permitirão que o cliente fale naturalmente e forneça contexto, tornando a interação muito mais rápida e humana. O ponto central dessa mudança não é apenas a tecnologia de IA em si, mas a técnica de grounding combinada aos dados internos da empresa, como histórico de compras e status logístico.

Como exemplo concreto, o agente "Magic Apron" da Home Depot oferece orientação especializada 24 horas por dia aos clientes, com instruções detalhadas, recomendações de produtos e resumos de avaliações. Já na área de logística, quando uma falha de entrega é detectada, um agente pode verificar um problema no veículo de entrega, reagendar automaticamente para a manhã do dia seguinte, conceder um crédito de US$ 10 como pedido de desculpas e depois enviar uma mensagem ao cliente com a atualização. Esse tipo de serviço proativo não apenas eleva a satisfação do cliente, como também melhora o ambiente de trabalho ao permitir que atendentes foquem apenas em interações emocionalmente complexas ou que exigem alto grau de julgamento.

Além disso, no chão de fábrica, o conceito de personalização vem se expandindo além da experiência do consumidor, como quando sistemas analisam para gerentes as causas de diferenças de desempenho entre turnos e sugerem treinamentos sob medida ou otimização de parâmetros de máquinas. Como resultado, espera-se que a Agentic AI também promova, na área da saúde, a transição de sistemas reativos para sistemas de saúde preditivos e orientados por aprendizado, democratizando o acesso a cuidados de alta qualidade.

4. Agentes de segurança, da resposta a alertas à defesa proativa

Na área de segurança, prevê-se que os agentes de IA evoluam de simples transmissores de alertas de ameaça para defensores estratégicos capazes de analisar ameaças e executar diretamente ações de resposta. Ao mesmo tempo, analistas dos modernos centros de operações de segurança (SOC) sofrem com a "fadiga de alertas" em meio a uma inundação de dados e notificações. 82% dos analistas dizem temer perder ameaças reais por causa do excesso de alertas.

Em 2026, os agentes de IA devem melhorar radicalmente esse cenário e transformar a forma como as equipes de segurança identificam e respondem a ameaças. Segundo o relatório, 46% dos executivos já introduzem agentes de IA em operações de segurança e cibersegurança, o que mostra uma evolução que vai além da automação simples para um estágio em que os agentes raciocinam, observam e ajustam suas ações de acordo com novas informações. Em especial, a pesquisa CodeMender, do Google DeepMind, comprovou que agentes de IA são capazes de encontrar novas vulnerabilidades zero-day mesmo em softwares amplamente testados.

No campo da segurança, um SOC agentic operará como um sistema em que agentes com funções especializadas colaboram entre si. Por exemplo, quando ocorre um alerta de segurança, agentes de gerenciamento de dados, triagem e investigação, pesquisa de ameaças, análise de malware e engenharia de detecção vão se revezar no processamento do fluxo, enquanto o analista humano supervisionará o comportamento dos agentes e tomará a decisão final como um defensor estratégico.

Plataformas como a Specular usam Gemini 2.5 Pro para automatizar gerenciamento de superfície de ataque e testes de penetração, ajudando empresas a priorizar ameaças e responder rapidamente. A Torq, por sua vez, com seu analista de SOC por IA chamado "Socrates", automatizou 90% do trabalho de analistas tier-1 e reduziu tarefas manuais em 95%, alcançando tempos de resposta 10 vezes mais rápidos.

Agora, profissionais de segurança precisam desenvolver uma capacidade "bilíngue", sendo proficientes tanto em IA quanto em segurança, para construir um sistema de defesa proativa contra ameaças baseadas em IA cada vez mais sofisticadas.

5. Agentes para o crescimento, upskilling de talentos e o futuro das organizações

O fator mais decisivo para liderar a era dos agentes de IA não está na tecnologia em si, mas no fortalecimento das capacidades das pessoas que irão operá-la e gerenciá-la, ou seja, no upskilling.

Em um ambiente onde a meia-vida das habilidades tecnológicas está encurtando rapidamente, 82% dos líderes concordam que recursos de aprendizagem técnica são essenciais para manter a competitividade da organização, e 71% afirmam ter experimentado aumento de receita após utilizar esses recursos. O relatório apresenta cinco pilares do aprendizado em IA para uma adoção bem-sucedida: definição de metas, obtenção de patrocínio, manutenção do momentum, integração ao fluxo de trabalho diário e preparação para riscos.

Em especial, como o conhecimento especializado exigido para novas funções como "orquestrador de agentes" ou "chief of staff for AI" ainda não existe no mercado, é essencial que as empresas desenvolvam talentos internos por conta própria. No caso da TELUS, 96% dos integrantes da equipe ganharam confiança no uso de ferramentas de IA por meio de um programa de capacitação do Google, o que acaba se tornando um caminho para empresas mais rápidas, mais inteligentes e mais centradas nas pessoas.

O fator mais decisivo para liderar a era dos agentes de IA não está na tecnologia em si, mas no fortalecimento das capacidades das pessoas que irão operá-la e gerenciá-la, ou seja, no upskilling. Mais importante do que a evolução da tecnologia é quem a utiliza, e em 2026 o upskilling será o motor definitivo da geração de valor nos negócios.

Com a "meia-vida" do conhecimento técnico encurtada para cerca de 4 anos em habilidades profissionais gerais e até 2 anos na área de tecnologia, as organizações precisam estabelecer uma estratégia abrangente para formar uma força de trabalho preparada para IA. 82% dos executivos concordam que recursos de aprendizagem técnica ajudam a manter a competitividade em IA da organização, e, na prática, 71% das organizações que usaram esses recursos relataram aumento de receita.

O relatório apresenta os cinco critérios para um aprendizado bem-sucedido em IA, como segue.

• Definir metas mensuráveis, como adoção de 100% (Establish goals)
• Garantir uma estrutura de patrocínio formada por executivos, líderes e especialistas técnicos (Secure sponsorship)
• Manter o momentum e recompensar a inovação (Sustain momentum and reward innovation) por meio de troca gamificada de ideias ou premiações trimestrais
• Integrar IA aos fluxos de trabalho diários (Integrate AI into daily workflows) com hackathons internos ou Field Days, oferecendo oportunidades de prática real
• Reforçar a preparação para riscos crescentes (Prepare for increasing risks) por meio de regras de uso de dados e treinamento de conscientização sobre engenharia social

No caso da TELUS, 96% dos funcionários ganharam confiança no uso de ferramentas de IA por meio do programa de treinamento Google Skills, e o impacto do programa dobrou em pouco tempo. No fim, os líderes devem enfatizar o ensino de pensamento crítico e julgamento ético para apoiar os funcionários a irem além do simples uso de ferramentas e atuarem como verdadeiros "chief of staff for AI".

Considerações finais

O ambiente de negócios de 2026 será profundamente transformado pela Agentic AI, capaz de planejar e executar por conta própria. Saindo do antigo modelo de instruções explícitas, o mercado avançará para a computação baseada em intenção, em que o usuário apresenta o objetivo e a IA determina a melhor forma de executá-lo. Com isso, profissionais deixarão de ser apenas executores de tarefas para se tornarem orquestradores que gerenciam equipes de agentes de IA e tomam decisões estratégicas.

Além disso, a adoção de linhas de montagem digitais com múltiplos agentes colaborando e de protocolos padronizados de comunicação (A2A, MCP) integrará os fluxos de trabalho corporativos e maximizará a eficiência da produtividade. O atendimento ao cliente avançará para um nível de concierge hiperpersonalizado por meio de técnicas de grounding com dados, e a área de segurança também passará por uma grande transição para modelos de resposta proativa. O principal motor de toda essa inovação tecnológica será o upskilling de talentos, levando as empresas a reorganizar sua cultura e fortalecer seus sistemas de capacitação para que os funcionários usem a IA de forma estratégica.