- O erro de tratar IA como mais um software 🧩
- Três caminhos para colocar IA no trabalho 🚦
- Primeiro enxugue. Depois automatize. 🛠️
- Quando nove pessoas viram uma espécie de laboratório de IA 🤖
- O agente não é necessariamente o protagonista 🎭
- Uma “máquina de escalar colinas” ⛰️
- E já existem dezenas de milhares de agentes
- Do assistente à equipe humano-agente 👥
- A Microsoft está vendendo agentes ou uma mudança de processo? 🤔
Principais destaques
- O manual da Microsoft: guia de 44 páginas propõe redesenhar o trabalho antes de distribuir agentes de IA pelas empresas.
- Mais de 40 mil agentes: análise do Copilot Studio mostra crescimento de 15 vezes no número de agentes ativos no ecossistema Microsoft 365 em um ano.
- O modelo pode ser trocado: a Microsoft defende que a vantagem competitiva está nos dados, avaliações, processos e conhecimento da própria empresa, não no modelo de IA utilizado.
A Microsoft está tentando convencer as empresas de que a corrida pelos agentes de IA pode estar começando pelo lugar errado.
Em um guia de 44 páginas chamado Becoming a Frontier Firm: Our Frontier Playbook, publicado em 17 de setembro, a companhia reúne aprendizados de centenas de iniciativas internas de transformação com IA e propõe um caminho para organizações que querem incorporar agentes aos seus processos.
A ideia central é quase uma provocação: antes de colocar um agente no fluxo de trabalho, redesenhe o próprio fluxo de trabalho.
O erro de tratar IA como mais um software 🧩
Segundo o manual, a própria Microsoft passou por esse aprendizado.
A empresa afirma que muitas organizações estão tratando a inteligência artificial como uma implantação convencional de software: compram licenças, distribuem ferramentas aos funcionários e acompanham métricas de utilização.
O problema é que isso não necessariamente muda a maneira como o trabalho acontece.
“Uma ferramenta licenciada e distribuída para 100.000 funcionários não muda a forma como o trabalho é feito.”
É uma distinção importante. Ter acesso a um Copilot ou a um agente não significa, por si só, que uma empresa tenha transformado seus processos.
🔎 A pergunta muda: em vez de “quantos funcionários estão usando IA?”, a Microsoft propõe perguntar “como o trabalho passou a ser feito depois que a IA entrou nele?”.
O manual foi elaborado sob a liderança de Kathleen Hogan, diretora de Estratégia e Transformação da Microsoft, e tenta transformar essa experiência interna em um framework que possa ser aplicado por outras empresas.
Três caminhos para colocar IA no trabalho 🚦
A Microsoft organiza sua estratégia em três abordagens diferentes.
| Abordagem | Ideia central |
|---|---|
| Aceleração por Persona | Adaptar ferramentas de IA às necessidades de funções específicas |
| Redesenho de Processos com IA | Reestruturar processos existentes ao redor das capacidades da IA |
| IA em Primeiro Lugar | Criar novos produtos e fluxos já pensando na IA desde o início |
Não existe, portanto, uma única receita.
Uma empresa pode começar aumentando a produtividade de determinados funcionários. Outra pode desmontar um processo inteiro e reconstruí-lo com agentes. Uma terceira pode criar uma operação completamente nova já assumindo que humanos e agentes trabalharão juntos.
É nesse segundo cenário que aparece uma das expressões mais interessantes do documento: “lean antes dos agentes”.
Primeiro enxugue. Depois automatize. 🛠️
A lógica é relativamente simples.
Antes de colocar agentes para executar tarefas, a empresa precisa mapear o processo, eliminar etapas desnecessárias, organizar os dados e determinar quais decisões continuarão nas mãos das pessoas.
Só depois entra a automação.
Isso evita um problema conhecido em tecnologia: automatizar um processo ruim apenas faz com que ele seja executado de forma ruim em uma velocidade muito maior.
📦 O exemplo da cadeia de suprimentos: a operação de cloud supply chain da Microsoft aplicou essa abordagem e chegou a mais de 111 agentes especializados em áreas como planejamento, sourcing, atendimento e logística.
Em determinados fluxos, a empresa afirma ter reduzido os tempos de ciclo em até 75%.
Investigações relacionadas a planos de demanda, que anteriormente levavam de cinco a sete dias, passaram a ser concluídas em questão de horas.
São resultados internos da Microsoft e, como a própria companhia reconhece, não foram validados de forma independente.
Quando nove pessoas viram uma espécie de laboratório de IA 🤖
Há também um exemplo diferente.
Uma equipe de apenas nove pessoas responsável pela criação do Copilot Cowork adotou a abordagem de IA em Primeiro Lugar e lançou uma versão inicial em 35 dias.
A transformação não aconteceu apenas no produto.
Os próprios profissionais passaram a assumir novas funções, descritas pela Microsoft como “meta-engenheiros” e “meta-PMs”, combinando competências tradicionais de engenharia e gestão de produto com ferramentas e agentes de IA.
Isso aponta para uma mudança maior: a IA não aparece apenas como uma ferramenta utilizada pelo funcionário, mas como parte da maneira pela qual a própria equipe é estruturada.
O agente não é necessariamente o protagonista 🎭
É aqui que o manual apresenta uma de suas ideias mais relevantes.
A Microsoft argumenta que o diferencial competitivo de uma empresa não deveria estar preso ao modelo de IA utilizado.
Nos diagramas apresentados pela companhia, o modelo de base aparece explicitamente como algo intercambiável.
Isso é particularmente interessante vindo de uma empresa que investe pesadamente em sua própria plataforma de IA e mantém uma parceria estratégica com a OpenAI.
💡 O ativo mais difícil de copiar está em outro lugar: nas avaliações proprietárias, nos dados, no conhecimento institucional, na orquestração dos processos e na capacidade de aprender continuamente com os resultados.
Ou seja, se amanhã um modelo mais barato ou mais poderoso surgir, a empresa não deveria precisar reconstruir toda a sua operação do zero.
Uma “máquina de escalar colinas” ⛰️
O manual descreve essa arquitetura como uma hill-climbing machine, ou “máquina de escalada de colinas”.
A metáfora representa um sistema que melhora continuamente por meio de avaliação e feedback.
A organização define o que considera um bom resultado, mede o desempenho dos agentes, identifica falhas e utiliza essas informações para aprimorar o sistema.
Nesse modelo, a IA é apenas uma parte da equação.
O conhecimento acumulado pela própria empresa sobre seus processos passa a funcionar como uma espécie de camada de inteligência que pode permanecer mesmo quando o modelo subjacente muda.
O VentureBeat destacou justamente esse caráter relativamente agnóstico em relação aos modelos como um dos pontos mais interessantes da estratégia apresentada pela Microsoft.
E já existem dezenas de milhares de agentes
O manual chega acompanhado de dados sobre a adoção real da tecnologia.
A Microsoft analisou mais de 40 mil agentes empresariais criados no Copilot Studio.
Segundo a empresa, os agentes ativos no ecossistema do Microsoft 365 cresceram 15 vezes em um ano.
Os casos de produtividade ainda dominam esse universo, representando aproximadamente 65% dos agentes implantados.
Mas a distribuição começa a se espalhar por áreas mais específicas:
• segurança
• cadeia de suprimentos
• finanças
• saúde
• planejamento e operações
Isso sugere uma mudança gradual no perfil dos agentes corporativos. Eles deixam de ser apenas assistentes genéricos e começam a assumir funções específicas dentro de processos empresariais.
Do assistente à equipe humano-agente 👥
A Microsoft também propõe três níveis de autonomia.
No primeiro, estão os assistentes de IA, que ajudam pessoas a executar tarefas.
Depois vêm as equipes humano-agente, nas quais pessoas e sistemas autônomos dividem responsabilidades.
No estágio mais avançado aparecem fluxos de trabalho “conduzidos por humanos, operados por agentes”.
A diferença parece pequena no nome, mas muda bastante a arquitetura da operação.
Em vez de o funcionário abrir uma ferramenta de IA sempre que precisa de ajuda, o próprio fluxo pode ser estruturado para que agentes executem etapas automaticamente e encaminhem aos humanos apenas as decisões que exigem julgamento ou autorização.
A Microsoft está vendendo agentes ou uma mudança de processo? 🤔
O curioso é que o documento acaba chegando a uma conclusão que vai além dos próprios produtos da Microsoft.
Se a tese estiver correta, a empresa que simplesmente distribuir milhares de agentes poderá ter menos vantagem do que aquela que primeiro descobrir quais processos deveriam existir, quais dados precisa organizar e quais resultados deseja medir.
Isso também ajuda a explicar por que a Microsoft insiste tanto em avaliações próprias.
Um agente pode trocar de modelo. O fornecedor pode mudar. Os preços podem cair. Uma tecnologia mais eficiente pode aparecer.
O processo e o conhecimento acumulado pela organização, porém, permanecem.
É uma corrida em que o vencedor não necessariamente será quem comprou a maior quantidade de agentes, mas quem conseguiu redesenhar o trabalho para que eles realmente tenham algo útil para fazer.
E talvez essa seja a ironia do manual: justamente quando o mercado está obcecado por colocar agentes em todos os lugares, a Microsoft está dizendo que o primeiro passo pode ser parar, olhar para o processo e perguntar se ele deveria existir daquela maneira.
