A Inteligência Artificial (IA) está a entrar numa nova fase dentro das organizações. Depois de um primeiro ciclo marcado pela automatização de tarefas individuais e ganhos de produtividade, as empresas começam agora a utilizar agentes de IA capazes de executar processos completos, colaborar com equipas e assumir trabalho que anteriormente exigia múltiplas pessoas, sistemas e etapas. De acordo com a Microsoft, esta mudança representa um ponto de viragem. Durante a apresentação dos resultados financeiros da empresa, o grupo revelou que o Microsoft 365 Copilot ultrapassou os 30 milhões de licenças pagas, enquanto o número de clientes com mais de 50 mil licenças aumentou mais de sete vezes face ao ano anterior. Segundo a Microsoft, os casos de uso mais avançados mostram que a IA está a passar de ferramenta de apoio para elemento ativo na execução do trabalho, tendo dado vários exemplos, num comunicado.
Da análise dos dados à elaboração de um e-mail
Um dos exemplos apresentados pela Microsoft é o Copilot Cowork, uma plataforma concebida para executar tarefas compostas por múltiplas etapas. Em vez de solicitar apenas uma ação específica, como resumir um documento ou analisar uma folha de cálculo, os utilizadores podem pedir ao sistema que realize um processo completo. Entre os exemplos referidos estão a análise de um conjunto de dados seguida da elaboração automática de um e-mail explicativo para os destinatários ou a investigação de um problema técnico acompanhada da geração do código necessário para o resolver.
A Microsoft dá nota de que este tipo de pedidos está a crescer rapidamente, acrescentando que os dados mostram que quase metade do trabalho executado em fluxos de várias etapas envolve componentes de análise, sugerindo que os utilizadores estão a recorrer à IA não apenas para produzir conteúdos, mas para concluir processos inteiros. O Microsoft Scout é, por exemplo, um agente concebido para funcionar em segundo plano, mantendo tarefas em andamento mesmo quando o utilizador está concentrado noutras prioridades. Trata-se de uma aproximação ao conceito de agente autónomo permanente, capaz de monitorizar projetos, acompanhar atividades e agir dentro das permissões previamente definidas.
Eaton usa IA para investigar problemas de qualidade
Na Eaton, multinacional especializada em gestão inteligente de energia, a IA está a ser aplicada a um problema tradicionalmente complexo: a identificação das causas de falhas de qualidade na produção. Historicamente, estas análises exigiam investigações longas e intensivas conduzidas por especialistas.
A empresa implementou, então, um agente de qualidade capaz de analisar relatórios de incidentes, identificar padrões, sugerir potenciais causas-raiz e destacar tendências relacionadas com fornecedores ou processos produtivos. A solução já foi aplicada a cerca de 5.000 relatórios. Segundo a Microsoft, o objetivo não é substituir os especialistas, mas permitir-lhes chegar mais rapidamente às conclusões e tomar decisões com maior base factual.
Uma tarefa de 45 minutos passou a demorar três
A seguradora de saúde norte-americana Premera Blue Cross seguiu uma abordagem diferente: permitir que os próprios colaboradores criassem agentes adaptados às suas necessidades. Após a adoção do Microsoft 365 Copilot e do Copilot Studio, os trabalhadores desenvolveram mais de 900 agentes especializados. Um dos exemplos destacados pela Microsoft é um agente responsável pelo processamento de anexos contratuais, permitindo que o que anteriormente exigia entre 30 e 45 minutos de trabalho manual passou a ser concluído em cerca de três minutos através de processamento inteligente de documentos.
Segundo a empresa, o ganho não foi apenas de eficiência: ao reduzir tarefas administrativas repetitivas, os colaboradores puderam dedicar mais tempo aos clientes e aos processos relacionados com o acesso aos cuidados de saúde.
Levi’s descobriu 18 mil tarefas num único dia
Entre os casos apresentados pela Microsoft está o da Levi Strauss & Co. A empresa utilizou um agente para analisar 1.100 procedimentos operacionais da área financeira. Em apenas um dia, a IA conseguiu identificar, catalogar e estruturar aproximadamente 18.000 tarefas individuais. Segundo Lisa Sterling, vice-presidente financeira da Levi’s, o agente permitiu quantificar oportunidades e padrões que seriam praticamente impossíveis de mapear manualmente, com este tipo de análise a criar uma base para futuras iniciativas de transformação, automatização e redesenho de processos.
EY está a automatizar compras de baixo risco
Na EY, a IA está a ser utilizada para automatizar operações de procurement consideradas simples e de baixo risco. O Agente de Aprovisionamento Autónomo (ASA) acompanha todo o processo, desde a requisição inicial à negociação e emissão da ordem de compra. Desde o projeto-piloto iniciado em outubro de 2025, a solução já apoiou mais de 200 transações. A expectativa é que venha a processar cerca de 1.500 operações durante o próximo ano. Apesar da automação, as decisões consideradas críticas continuam sob responsabilidade humana.
Informação especializada disponível em segundos
A S&P Global Commodity Insights está a utilizar IA para democratizar o acesso a conhecimento altamente especializado sobre energia e matérias-primas. A empresa criou um agente integrado no Microsoft Teams que permite aos clientes interagir diretamente com análises, dados e tendências de mercado. Os resultados apresentados pela Microsoft indicam uma extração de informação 95% mais rápida e uma análise comparativa 98% mais rápida. Na prática, o sistema transforma grandes volumes de dados complexos em informação acionável para investidores, traders e decisores empresariais.
Recursos humanos em 120 segundos
Por seu lado, a Kantar está a desenvolver um sistema composto por cerca de dez agentes especializados para responder a pedidos de recursos humanos, refere a Microsoft. Uma das tarefas automatizadas é a emissão de cartas de verificação de emprego. O processo, que anteriormente demorava até três dias, passou a ser concluído em aproximadamente dois minutos. A empresa refere que cerca de 40% dos pedidos de RH já são resolvidos desta forma, com a meta de atingir 95% até ao final do ano.
A própria Microsoft diz estar a aplicar uma estratégia semelhante na sua operação global de recursos humanos. Através de uma abordagem denominada Frontier Tuning, a tecnológica procura incorporar o conhecimento acumulado dos especialistas de RH em agentes capazes de executar tarefas operacionais mantendo o contexto e as regras da organização. Segundo a empresa, os modelos treinados desta forma apresentam taxas de sucesso cinco vezes superiores às de modelos generalistas.
Os casos de uso da própria Microsoft
A Microsoft revelou as situações em que tem feito uso internamente da IA, esclarecendo que utilizou agentes de IA para acelerar o desenvolvimento dos seus próprios produtos. O Copilot Cowork foi criado por uma equipa surpreendentemente reduzida, que passou de três para apenas nove engenheiros ao longo do projeto. Segundo a tecnológica, a diferença esteve na reconstrução dos processos de desenvolvimento de software em torno de agentes inteligentes capazes de apoiar a programação, os testes, a validação e a documentação. O resultado foi uma velocidade de execução que, de acordo com a Microsoft, seria difícil de alcançar através de modelos tradicionais de engenharia.
O Microsoft Scout seguiu uma lógica semelhante, aponta a empresa, explicando que um pequeno grupo de profissionais trabalhou em conjunto com agentes autónomos, partilhando contexto, especificações e critérios de avaliação. Em poucas semanas, o conceito evoluiu para um produto funcional.
Outro dos exemplos apresentados pela Microsoft surge na sua própria operação global de Cloud Supply Chain. Antes de introduzir inteligência artificial, a equipa decidiu simplificar os processos existentes. Foram mapeados e redesenhados seis fluxos de trabalho completos, criando uma base de dados comum que serviu de fundação para a automação. Só depois foram implementados mais de 70 agentes especializados em áreas como planeamento, sourcing, execução e logística. O resultado foi uma redução de 75% nos tempos de ciclo de determinados processos, com a Microsoft a retirar uma conclusão: a de que automatizar processos ineficientes apenas acelera a ineficiência. O valor da IA surge quando os processos são primeiro simplificados e só depois automatizados.
Também as equipas comerciais da Microsoft estão a recorrer a agentes especializados. Em vez de um único assistente genérico, foram criados diferentes agentes para funções específicas: pesquisa, análise, apoio comercial, negociação e inteligência de vendas. Ao assumirem tarefas administrativas e de coordenação, estes agentes permitiram duplicar o tempo que os vendedores dedicam ao contacto direto com clientes, passando de 25% para 50%. Segundo a Microsoft, o grupo-piloto registou um aumento de 9,4% na receita por colaborador e uma redução de 20% no tempo necessário para fechar negócios.
Da produtividade à reinvenção do trabalho
Os exemplos apresentados pela Microsoft sugerem que a discussão em torno da IA está a deslocar-se da produtividade individual para a transformação organizacional.
O objetivo já não é apenas ajudar um colaborador a trabalhar mais depressa, mas permitir que equipas inteiras executem processos de forma diferente, criem novas capacidades e obtenham visibilidade sobre áreas da organização que antes eram demasiado complexas para analisar.
O que se segue
A próxima fase será marcada “por uma maior atenção à profundidade da utilização, à mudança mensurável no próprio trabalho, ao crescimento e governação de agentes, ao redesenho de funções e fluxos de trabalho e ao surgimento de capacidades que anteriormente não existiam”, indica a Microsoft que acrescenta que as organizações que estão a construir vantagem sustentável são aquelas onde tecnologia, modelos operacionais e capacidade de ação humana evoluem em conjunto: “É esta a forma que as Frontier Firms [empresas de vanguarda de IA] começam a assumir: organizações em que humanos e agentes colaboram de forma estruturada, segura e orientada ao impacto para transformar a forma como o trabalho é realizado”.
