Por dois anos, empresas celebraram pilotos, exibiram demos e anunciaram transformações. O problema é que celebração não aparece no EBITDA. Apenas 15% dos tomadores de decisão conseguem atribuir crescimento de resultado ao uso de inteligência artificial, segundo dados apresentados no Web Summit Rio 2026. O número é pequeno demais para o tamanho do barulho.
“O glamour da IA está dando espaço para o trabalho duro. A gente tira a coroa da IA e bota o capacete do trabalho duro para que consigamos trazer valor para isso.” A frase é da Grazi Sbardelotto Partner e VP da Pmweb, Embaixadora do projeto Women in Tech do Web Summit e investidora na Follow Capital, que conduziu uma das apresentações mais práticas do evento, sobre o que ela chama de Economia da Intenção.
Para gestores de RH e Comunicação Interna, o recado não é sobre marketing ou funil de vendas. É sobre o que acontece quando agentes de IA deixam de ser experimento e passam a ser parte formal das equipes, com nome, função e entregável definido. E sobre como preparar pessoas e processos para esse movimento sem perder nem eficiência nem governança.
Do funil de atenção ao funil de intenção: o que muda para as empresas
O funil de marketing clássico, baseado em capturar atenção e conduzir o consumidor por etapas até a conversão, está sendo substituído por uma lógica diferente. No novo modelo descrito pela palestrante, o consumidor não percorre mais cada etapa sozinho. Ele delega.
A jornada passa a ser: inspiração, delegação, verificação, ação e multiplicação. O consumidor se inspira, entrega a pesquisa a um agente de IA, verifica o que foi encontrado e age. Os dados reforçam a velocidade dessa mudança: 68% dos consumidores já testaram o ChatGPT para buscar produtos, e 52% querem que a IA encontre as melhores ofertas por eles.
Para equipes de Comunicação Interna, a analogia é direta. O colaborador que antes buscava informação em portais, manuais ou com o RH, cada vez mais delegará essa busca a assistentes internos. A pergunta que as equipes precisam responder antes que isso aconteça de forma desordenada é: quando o colaborador delegar, o que o agente vai encontrar? A qualidade do conteúdo interno nunca foi tão estratégica.
Agentes Enterprise: quando a IA vira colega de equipe
A parte mais concreta da apresentação foi o relato de como a PMWeb já opera com agentes de IA integrados às equipes humanas, dentro do hub WPP Open. Os agentes têm nomes, funções específicas e participam dos fluxos de criação e validação de conteúdo como membros funcionais, não como ferramentas externas acionadas pontualmente.
O caso do iFood foi citado como referência. A empresa utiliza dois agentes, chamados Itô e Bento, para otimizar a produção de conteúdo, com ganhos mensuráveis de eficiência. O detalhe dos nomes não é cosmético: nomear agentes é parte da estratégia de integração cultural, aproximando a tecnologia da dinâmica humana das equipes.
O modelo de trabalho resultante é híbrido em sentido preciso. Humanos concentram esforço em tarefas que exigem discernimento, criatividade e relacionamento. Agentes atuam como copilotos em processos repetitivos, de alta frequência e baixa variabilidade. Para RH, isso tem implicação imediata no redesenho de funções, nas descrições de cargo e nos critérios de avaliação de desempenho. O que se espera de uma pessoa quando parte do seu trabalho operacional passa a ser executado por um agente?
Dado: Apenas 15% dos tomadores de decisão conseguem atribuir crescimento de EBITDA ao uso de IA, segundo dados apresentados na palestra. A maioria das empresas ainda está na fase de experimentação sem resultado tangível.
Governança: o passo que a maioria ainda está pulando
A palestrante foi direta sobre um risco recorrente: empresas que adotam agentes de IA sem estruturar governança colhem eficiência no curto prazo e problemas de qualidade, reputação ou compliance no médio. O framework proposto tem três etapas, e a segunda, a de governança, é a que mais costuma ser negligenciada na pressa de escalar.
Construção envolve redefinir o modelo de trabalho e integrar os agentes nos fluxos diários. Governança significa estabelecer guardrails, processos de validação e critérios claros para o que a IA pode produzir sem revisão humana e o que exige aprovação antes de sair. Crescimento é o momento de escalar, com base no que já foi testado e validado.
Para RH, governança de agentes de IA é também governança de pessoas. Quem valida o que o agente produz? Quem é responsável quando o output está errado? Como isso aparece nas políticas internas, nos processos de qualidade e nas trilhas de treinamento? Essas perguntas precisam ter dono antes que os agentes estejam em operação plena.
“A IA boa é invisível, mas a ruim é inesquecível”
A frase resume o padrão de qualidade que a palestrante defende. Quando um agente funciona bem, o colaborador ou consumidor simplesmente resolve o que precisava. Quando funciona mal, a experiência negativa se fixa, corrói confiança e associa o nome da empresa a frustração.
Para Comunicação Interna, isso é um critério de projeto, não de tecnologia. Antes de lançar qualquer assistente interno, a pergunta não é “a ferramenta está pronta?” mas “a experiência está boa o suficiente para ser invisível?” Lançar cedo demais, com dados ruins ou fluxos mal desenhados, cria um problema de percepção muito mais difícil de reverter do que o atraso no lançamento.
O momento que a palestrante descreve, de transição do hype para o trabalho estratégico, é exatamente o momento em que RH e Comunicação Interna precisam entrar na conversa sobre IA com mais protagonismo. Não como área de suporte à implementação técnica, mas como guardiãs da experiência humana dentro das organizações: a do colaborador que vai trabalhar ao lado de um agente, a do consumidor que vai delegar decisões a ele, e a da empresa que precisa que tudo isso funcione de forma invisível, confiável e alinhada à sua cultura.
FAQ
É o modelo em que consumidores deixam de percorrer sozinhos a jornada de compra e passam a delegar etapas de pesquisa e comparação a agentes de IA. Para empresas, isso exige repensar como se tornam relevantes não apenas para o consumidor humano, mas para os agentes que pesquisarão em nome dele. A qualidade, a estrutura e a acessibilidade das informações sobre produtos e serviços passam a ser fator competitivo direto.
Agentes Enterprise são modelos de IA integrados formalmente às equipes, com funções definidas, nomes e participação nos fluxos de trabalho cotidianos. Diferem de ferramentas pontuais porque não são acionados esporadicamente, mas operam de forma contínua como parte da estrutura de produção. O exemplo citado na palestra é o da PMWeb, que nomeia e integra agentes dentro do hub WPP Open para tarefas de criação e validação de conteúdo.
O ponto de partida é mapear quais tarefas dos times têm perfil adequado para ser executadas ou aceleradas por agentes, revisando descrições de cargo e expectativas de entrega. Em paralelo, é necessário desenvolver a capacidade humana de supervisão e validação do trabalho do agente, que é uma competência nova e que precisa ser treinada explicitamente.
Governança significa definir quem valida o que o agente produz, quais outputs exigem aprovação humana antes de circular, e o que acontece quando algo está errado. Para começar, o mais prático é mapear os fluxos onde agentes já estão sendo usados informalmente e formalizar critérios mínimos de revisão antes de escalar.
O critério central é o da invisibilidade positiva: a experiência deve ser boa o suficiente para que o colaborador simplesmente resolva o que precisa, sem perceber a tecnologia por trás. Isso exige qualidade de dados, fluxos bem desenhados e testes antes do lançamento. Lançar um assistente interno com experiência ruim cria um problema de confiança muito mais difícil de reverter do que atrasar o projeto.
O framework da palestra sugere três etapas em ordem: primeiro construir, redefinindo um fluxo específico e integrando o agente nele; depois governar, estabelecendo critérios de validação antes de ampliar; e só então crescer, escalando o que já foi validado. Começar por um processo de alta frequência e baixo risco, como triagem de perguntas frequentes ou produção de comunicados padrão, reduz o risco e gera aprendizado rápido.
Palestrante: Grazi Sbardelotto, VP da PMWeb, Embaixadora Women in Tech do Web Summit, Investidora na Follow Capital
Evento: Web Summit Rio 2026
