A IA está deixando de ser apenas uma ferramenta que responde perguntas e começa a executar tarefas, tomar decisões e agir em nosso nome. A grande discussão agora não é mais se vamos usar IA, mas quanto de autonomia estamos dispostos a entregar a ela. Vamos lá?
Neste artigo, posso iniciar afirmando que durante um bom tempo, pensar na IA significava imaginar máquinas capazes de responder perguntas, reconhecer imagens, traduzir textos ou produzir algum tipo de conteúdo. A ideia de uma IA estava associada à capacidade de processar informações e oferecer uma resposta a partir de um comando humano. Nós perguntávamos, ela respondia. Nós solicitávamos, ela produzia. Nós dávamos uma instrução, ela executava aquilo que estava ao seu alcance.
Essa relação está mudando rapidamente.
A próxima etapa da inteligência artificial não está apenas em modelos que escrevem melhor, criam imagens mais realistas ou conversam de maneira mais natural. A transformação mais importante pode estar acontecendo em outro lugar: na capacidade de sistemas de IA planejarem uma sequência de ações, utilizarem ferramentas, consultarem informações, executarem tarefas e acompanharem o resultado sem que uma pessoa precise controlar cada etapa individualmente.
É o avanço da chamada IA agêntica, ou agentic AI. Em vez de funcionar somente como um assistente que espera pela próxima pergunta, um agente pode receber um objetivo e determinar os passos necessários para tentar alcançá-lo. Em ambientes corporativos, essa tecnologia já é tratada como uma das grandes tendências da computação para 2026, inclusive com o desenvolvimento de sistemas multiagentes, nos quais diferentes agentes especializados podem colaborar para resolver problemas.
E isso deixa de ser uma discussão distante quando olhamos para o Brasil.
Uma pesquisa divulgada pelo Cetic.br em agosto de 2026 mostrou que 73% dos usuários brasileiros de IA generativa utilizam essas ferramentas para assuntos relacionados a trabalho ou estudo. Porém, os dados também revelam algo ainda mais interessante: 54% afirmam fornecer sentimentos e emoções, 52% compartilham informações relacionadas à saúde e 50% já colocaram fotografias próprias ou de pessoas conhecidas nessas ferramentas. Ao mesmo tempo, 66% dizem estar preocupados com o uso de seus dados pessoais pelas plataformas de IA.
Estamos, portanto, diante de um paradoxo, pois quanto mais útil a IA se torna, mais informações estamos dispostos a entregar a ela. E quanto mais informações entregamos, maior se torna a responsabilidade de decidir até onde essa tecnologia deve poder agir.
Quando a IA deixa de responder e começa a agir
Existe uma diferença entre pedir a uma IA que encontre um hotel ou pedir que organize uma viagem inteira. No primeiro caso, a IA pode pesquisar informações, comparar opções e apresentar sugestões e a decisão continua nas mãos da pessoa. No segundo, podemos imaginar um sistema capaz de interpretar o objetivo, procurar passagens, comparar horários, verificar preços, analisar a localização do hotel, organizar um roteiro, consultar a agenda do usuário e apresentar uma proposta completa.
Em uma etapa ainda mais avançada, o sistema poderia executar reservas ou compras dentro de limites previamente autorizados.
A diferença parece apenas uma questão de grau de sofisticação, mas representa uma mudança importante. Uma IA generativa produz uma resposta a partir de uma solicitação. Um sistema de IA agêntica procura alcançar um objetivo por meio de uma sequência de ações, onde pode decompor uma tarefa, decidir quais ferramentas utilizar, avaliar resultados e ajustar o caminho quando necessário.
É por isso que a discussão sobre agentes de IA ganhou tanta força em 2026. A Gartner colocou os sistemas multiagentes entre suas tendências estratégicas de tecnologia, destacando a possibilidade de diferentes agentes especializados colaborarem em processos complexos. Em vez de uma única IA tentando resolver tudo, diferentes agentes podem assumir funções específicas.
Essa mudança também aparece na realidade das empresas. Uma pesquisa da AWS divulgada em setembro aponta que 50% das empresas brasileiras já utilizam alguma forma de inteligência artificial, contra 40% no ano anterior. Entretanto, apenas uma parcela muito menor atingiu níveis avançados de adoção, mostrando que existe uma distância considerável entre experimentar IA e conseguir incorporá-la de maneira realmente estruturada aos processos.
Essa distinção é importante porque existe uma tendência de imaginar que, simplesmente por uma empresa ou uma pessoa utilizar uma ferramenta de IA, ela já está vivendo a chamada revolução dos agentes. Há uma diferença entre utilizar um chatbot para escrever um texto e permitir que um sistema de IA execute uma sequência de tarefas em diferentes serviços, acesse informações, tome decisões intermediárias e produza um resultado final com pouca intervenção humana.
A primeira situação já faz parte do cotidiano de milhões de pessoas. A segunda ainda está em processo de amadurecimento, mas justamente por isso merece atenção.
O que está acontecendo é uma transição entre pedir respostas para a IA e delegar tarefas à IA.
Essa mudança pode parecer pequena quando observada isoladamente, mas se torna gigantesca quando pensamos nas consequências acumuladas. Uma pessoa pode começar permitindo que a IA organize uma lista de tarefas. Depois, pode autorizar o sistema a controlar compromissos. Em seguida, pode permitir que ele pesquise produtos, compare preços, organize documentos ou acompanhe determinadas atividades profissionais.
A cada nova autorização, a relação entre ser humano e máquina muda um pouco.
A tecnologia deixa de ser somente uma ferramenta que utilizamos e começa a funcionar como uma espécie de camada digital intermediária entre nós e várias atividades do cotidiano. Mas se uma IA consegue fazer algo por nós, precisamos necessariamente permitir que ela faça?
O que acontece quando entregamos partes da nossa rotina?
A promessa dos agentes de IA é sedutora porque responde a um problema que quase todas as pessoas conhecem: a falta de tempo. Imagine chegar ao início da semana com dezenas de compromissos, mensagens, documentos, tarefas profissionais, contas, pesquisas e pequenas decisões acumuladas. Uma IA capaz de organizar essas atividades poderia identificar prioridades, separar tarefas, sugerir horários e preparar aquilo que precisa ser feito.
Em determinados casos, poderia até executar algumas etapas diretamente.
No trabalho, isso pode significar sistemas capazes de pesquisar informações, preparar relatórios, organizar dados, atualizar documentos, acompanhar processos e auxiliar diferentes departamentos. Na educação, pode significar ferramentas que ajudam estudantes a organizar um plano de estudos, professores a preparar materiais ou instituições a analisar grandes volumes de informação. Em uma viagem, a tecnologia pode comparar opções, montar itinerários e acompanhar alterações. Na vida pessoal, pode ajudar a organizar compromissos, listas, documentos e outras tarefas repetitivas.
A própria evolução das ferramentas de IA aponta para esse caminho. O Google vem ampliando recursos de IA para atividades práticas e produtividade, enquanto o mercado inteiro se movimenta em direção a sistemas que não apenas geram conteúdo, mas participam de fluxos de trabalho. A vantagem é trazer menos tarefas repetitivas e mais tempo para aquilo que exige nossa atenção.
Mas existe uma questão escondida nessa conveniência.
Para uma IA fazer mais por nós, ela precisa saber mais sobre nós.
Um assistente que responde a uma pergunta precisa conhecer aquela pergunta, pois um sistema responsável por organizar nossa vida precisa conhecer muito mais. Pode precisar saber quais são nossos compromissos, preferências, hábitos, documentos, contatos, localização, prioridades e, dependendo da situação, informações financeiras ou de saúde.
Os dados brasileiros mostram que essa fronteira já está sendo ultrapassada. Segundo o Cetic.br, 37% dos usuários de IA generativa afirmam fornecer dados pessoais como nome, endereço, data de nascimento ou CPF. Mais preocupante ainda, 52% dizem inserir dados de saúde, enquanto 54% compartilham sentimentos e emoções. Isso parece preocupante para você?
Isso significa que a discussão sobre privacidade não pertence ao futuro.
Ela já está acontecendo dentro dos nossos celulares e computadores.
Existe ainda uma dimensão particularmente interessante nesse fenômeno, pois muitas pessoas começaram utilizando IA para tarefas simples, como corrigir um texto, explicar um conceito ou criar uma imagem. Com o tempo, perceberam que poderiam conversar com a ferramenta sobre decisões pessoais, dificuldades profissionais, estudos, relacionamentos, saúde e preocupações. A IA passou a ocupar espaços que anteriormente pertenciam a ferramentas tradicionais ou a outras pessoas.
O Cetic.br encontrou esse comportamento. Entre os usuários brasileiros de IA generativa pesquisados, 54% afirmaram fornecer sentimentos e emoções às ferramentas. Isso não significa que todos estejam utilizando IA como substituta de profissionais ou de relações humanas, mas revela uma mudança significativa: a IA passou a receber informações que antes não seriam entregues a um software.
E, principalmente, quem será responsável se uma IA tomar uma decisão errada utilizando aquilo que sabe sobre nós?
Essas perguntas se tornam mais relevantes quando a IA deixa de apenas produzir uma resposta e passa a executar uma ação. É essa diferença que torna a próxima fase da IA importante.
O problema não é a IA agir. É sabermos quando deixá-la agir
Talvez seja fácil cair em dois extremos quando discutimos o avanço dos agentes de IA. De um lado, existe o entusiasmo de quem acredita que qualquer tarefa poderá ser automatizada em pouco tempo. Do outro, existe o medo de que toda IA autônoma represente uma ameaça inevitável.
Nenhuma dessas posições ajuda muito.
A discussão realmente importante está em algum lugar entre as duas.
Agentes de IA podem ser úteis quando utilizados em tarefas delimitadas e objetivos claros, limites de acesso, supervisão e mecanismos capazes de interromper uma ação quando alguma coisa sair do planejado. A própria Gartner destaca que a adoção precisa estar acompanhada de governança, controle de autonomia, qualidade dos dados, identidade e acompanhamento.
Isso significa que a pergunta não deveria ser se devemos confiar ou não na IA.
Precisamos aprender a calibrar a confiança.
Talvez seja razoável permitir que uma IA organize uma lista de compras, pois pode ser bastante útil permitir que ela compare preços ou encontre horários disponíveis. Talvez também seja aceitável autorizar um agente a preparar um relatório para nossa revisão, mas as a situação muda quando falamos de transferências financeiras, contratação de serviços, decisões médicas, documentos jurídicos ou qualquer ação capaz de produzir consequências graves.
Nem todas as tarefas devem receber o mesmo nível de autonomia.
Esse princípio pode parecer óbvio, mas ele será fundamental à medida que os sistemas ficarem mais capazes.
A segurança também ganha uma dimensão nova porque um agente conectado a ferramentas possui uma superfície de ataque potencialmente maior do que um chatbot isolado. Um sistema capaz de ler informações, acessar serviços e executar comandos precisa ser protegido não apenas contra respostas incorretas, mas também contra instruções maliciosas, manipulação de dados e ações não autorizadas.
Um relatório recente da Anthropic descreveu justamente operações em que agentes de IA foram utilizados por atores maliciosos para ampliar atividades cibernéticas, mostrando que a evolução dos sistemas também está modificando a natureza dos riscos digitais.
No Brasil, a preocupação com proteção de dados também está avançando institucionalmente, pois a Autoridade Nacional de Proteção de Dados publicou em julho o primeiro relatório parcial de seu Sandbox Regulatório em IA, iniciativa que acompanha projetos em ambiente controlado e supervisionado para identificar desafios tecnológicos, jurídicos e operacionais relacionados a governança, segurança, transparência e proteção de dados pessoais.
Isso é importante porque a sociedade está aprendendo a utilizar uma tecnologia enquanto a própria tecnologia segue mudando.
Não existe ainda uma espécie de manual definitivo para a relação entre seres humanos e agentes de IA, pois estamos construindo esse manual enquanto utilizamos os sistemas. E talvez seja justamente por isso que educação digital e pensamento crítico se tornem tão importantes. De fato, não basta ensinar alguém a utilizar inteligência artificial. É preciso ensinar essa pessoa a saber quando utilizar, o que fornecer, o que verificar e quando não permitir que a tecnologia tome uma decisão por ela.
Esse princípio vale para crianças, estudantes, trabalhadores, professores, empresários e idosos. A alfabetização digital do futuro provavelmente precisará incluir uma nova competência: compreender o nível de autonomia que estamos concedendo a sistemas digitais.
VÍDEO: The AI Takeover: Who Controls Our Future?
Para ampliar a discussão sobre o avanço da IA, esse artigo também propõe um olhar para além das ferramentas que já utilizamos diariamente. O documentário “The AI Takeover: Who Controls Our Future?”, produzido pelo programa Four Corners, da ABC News Australia, apresenta uma investigação sobre a corrida pelo desenvolvimento de sistemas de IA cada vez mais poderosos e sobre as consequências dessa transformação para a sociedade.
A produção coloca em discussão uma questão que se conecta diretamente ao tema: à medida que a IA ganha capacidade para realizar tarefas cada vez mais complexas, quem estará no controle? O documentário aborda o avanço acelerado da IA e reúne diferentes perspectivas para discutir seus impactos sobre o trabalho, a sociedade, a segurança e o futuro da própria tecnologia.
Mais do que apresentar a IA como uma promessa ou uma ameaça inevitável, o vídeo ajuda a contextualizar o momento que estamos vivendo. A discussão deixa de estar restrita à capacidade dos sistemas de gerar textos, imagens ou respostas e passa a envolver uma questão muito mais ampla: o que acontece quando essas tecnologias começam a participar de decisões e executar tarefas que anteriormente dependiam diretamente de seres humanos?
Por isso, o documentário funciona como um complemento importante para esta discussão. Depois de compreender como os agentes de IA estão chegando ao cotidiano e quais possibilidades eles oferecem, vale observar o cenário mais amplo em que essa transformação está acontecendo. Afinal, entender quem desenvolve essas tecnologias, quais interesses estão envolvidos e quais limites precisam ser discutidos também faz parte de compreender o futuro da IA.
Assista ao documentário e continue a reflexão iniciada neste artigo: quanto mais poder entregamos à inteligência artificial, mais importante se torna saber quem está no controle.
Observação: o vídeo possui opção de tradução automática para Português-BR.
Conclusão e reflexão
A IA entrou em uma nova fase, pois durante os primeiros anos da atual revolução generativa, a grande novidade era a capacidade de conversar com uma máquina de maneira natural e receber conteúdos que anteriormente exigiriam muito mais tempo e conhecimento técnico para serem produzidos. Agora, a discussão começa a mudar, pois os sistemas estão avançando para um cenário no qual podem interpretar objetivos, planejar etapas, utilizar ferramentas e executar determinadas tarefas.
É uma grande mudança, pois transforma a natureza da relação entre pessoas e computadores.
Essa diferença pode parecer pequena, mas possui consequências profundas, pois um programa tradicional executa instruções previamente determinadas, um agente de IA pode receber um objetivo e decidir quais etapas utilizar para tentar alcançá-loua e, qnto mais complexa for essa capacidade, maior será também a necessidade de estabelecer limites.
E o Brasil já está entrando nessa discussão, onde os dados do Cetic.br mostram uma população que utiliza IA de maneira cada vez mais frequente e que já compartilha com essas ferramentas informações do trabalho, dos estudos, às preferências pessoais, sentimentos, saúde e próprias imagem. A maioria dos usuários demonstra preocupação com a utilização de seus dados.
Esse contraste talvez seja a melhor fotografia do momento atual.
Uma IA pode economizar tempo de um professor, ajudar um estudante, auxiliar um profissional, organizar informações, facilitar uma viagem, apoiar uma pequena empresa e tornar determinadas tarefas que antes eram cansativas muito mais simples. A questão não está em impedir isso…
Mas em construir uma relação na qual eficiência não signifique abrir mão do controle.
Por fim, essa mudança de perspectiva é essencial porque o futuro da IA não será definido apenas pela capacidade dos modelos, mas será definido também pelas escolhas das pessoas, das empresas, das escolas e dos governos sobre o nível de autonomia que estamos dispostos a conceder.
