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A inteligência artificial já faz parte da rotina das empresas, porém em 2026, a discussão começa a mudar. O foco deixa de estar apenas no que um modelo consegue responder e passa para o que sistemas de IA conseguem executar dentro de processos reais.
Segundo o AI Index Report 2026, da Universidade Stanford, 88% das organizações pesquisadas já utilizavam inteligência artificial em alguma capacidade em 2025. O uso de agentes, no entanto, ainda aparecia em níveis bem menores na maioria das funções empresariais. Essa diferença entre adoção e escala ajuda a explicar uma das principais tendências de inteligência artificial para o segundo semestre de 2026: levar agentes de IA dos testes para a operação.
A IA está deixando de responder para começar a executar
A primeira onda da IA generativa ganhou espaço como ferramenta de produtividade. Os agentes de IA ampliam esse papel: em vez de apenas responder a um comando, podem interpretar um objetivo, consultar informações, acionar ferramentas e executar diferentes etapas de uma tarefa.
O avanço, porém, não significa autonomia irrestrita. O AI Index 2026 mostra que agentes chegaram a 66,3% de sucesso no OSWorld, benchmark que avalia tarefas em ambientes computacionais, mas ainda falham em aproximadamente uma de cada três tentativas. A tecnologia evoluiu, mas supervisão e desenho de processos continuam essenciais.
Orquestração de agentes ganha espaço
O próximo movimento não depende apenas de agentes mais capazes, mas de como eles são coordenados. A orquestração de agentes permite distribuir etapas de um fluxo entre sistemas especializados. Um agente pode interpretar uma solicitação, outro consultar dados e um terceiro executar uma ação, dentro de regras definidas.
Pesquisa da McKinsey publicada em agosto de 2026 mostra que 40% dos respondentes de grandes organizações, com receita superior a US$ 1 bilhão, afirmam estar escalando agentes de IA, ante 27% no levantamento anterior.
Isso não significa que toda automação precise se tornar agêntica. Processos previsíveis continuam bem atendidos por tecnologias tradicionais. O valor dos agentes tende a ser maior quando há interpretação de contexto, combinação de diferentes fontes e decisões em múltiplas etapas.
No setor financeiro, o valor estará nos processos
Para serviços financeiros e meios de pagamento, essa evolução tem implicações práticas. São ambientes com alto volume de dados, operações em tempo real e exigências elevadas de segurança e controle.
Agentes de IA podem apoiar atividades como análise documental, atendimento, conciliação, investigação de anomalias, desenvolvimento de software e processos relacionados à prevenção a fraudes e compliance.
Mas o resultado não depende apenas do modelo. Para executar tarefas de forma confiável, a IA precisa acessar dados corretos, integrar-se aos sistemas existentes e operar dentro de permissões bem definidas. Por isso, arquitetura de dados, APIs e integração passam a fazer parte da estratégia de inteligência artificial.
Mais autonomia exige mais governança
Quanto mais a IA participa da execução, maior se torna a necessidade de acompanhar como as decisões são tomadas.
O AI Index 2026 registrou 362 incidentes relacionados à inteligência artificial em 2025, ante 233 em 2024. Ao mesmo tempo, cargos específicos de governança de IA cresceram 17%.
Para empresas que operam processos críticos, governança, segurança e observabilidade deixam de ser temas posteriores à implementação. É necessário definir limites de autonomia, controlar acessos, rastrear ações e estabelecer quando uma decisão precisa de intervenção humana.
A vantagem não estará apenas em adotar IA
O segundo semestre de 2026 deve deixar mais clara a diferença entre usar inteligência artificial e incorporá-la à operação.
Ferramentas isoladas podem aumentar a produtividade. Já a aplicação de agentes em processos completos exige dados estruturados, integração, segurança, governança e conhecimento do negócio.
A tendência, portanto, não é simplesmente a chegada de novas ferramentas. É a evolução da IA como interface para a IA como parte da execução das empresas. O diferencial estará menos em adotar cada novidade e mais em identificar onde essa tecnologia realmente gera valor.
Como a Evertec pode apoiar essa evolução
A adoção de IA raramente esbarra na falta de tecnologia, mas na dificuldade de identificar onde ela realmente gera valor para o negócio. A Evertec atua nesse ponto: ajudando instituições financeiras a priorizar casos de uso, adequar dados e infraestrutura e levar iniciativas de piloto à operação com previsibilidade.
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