Sumário executivo
A IA está deixando de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se tornar uma nova interface entre pessoas, empresas e mercados. A questão já não é apenas onde usar IA, mas como as empresas precisam se preparar para um ambiente em que agentes ajudam a descobrir e comparar opções, tomar decisões, realizar transações, prestar serviços e executar tarefas.
É nesse contexto que o conceito de B2A (business-to-agents) está ganhando força. Não se trata de substituir o B2B ou o B2C, mas de adicionar uma nova forma de interação entre empresas e o mercado. Em vez de pensar apenas em compradores humanos ou em empresas como clientes, as organizações também precisam considerar agentes capazes de entender intenções, comparar alternativas, interpretar contextos e executar ações. Em alguns setores, isso já começa a ser visto como um novo canal competitivo, no qual dados estruturados, APIs, contexto e capacidade de execução são tão importantes quanto marca, interface e canais tradicionais de distribuição.
Essa mudança exige mais do que “adoção de IA”. Não basta experimentar ferramentas isoladas. É preciso preparar arquitetura, dados, plataformas, governança e modelos operacionais para uma nova realidade de mercado. Menos automação incremental, mais transformação estrutural.
Do lado da pessoa consumidora, os primeiros sinais já aparecem. Pesquisas recentes mostram que uma parcela significativa das pessoas já se sente confortável em delegar tarefas a agentes, como fazer agendamentos, buscar atendimento, realizar compras e otimizar benefícios. Isso indica que os agentes não ficarão restritos aos bastidores da operação; eles tendem a fazer parte da própria experiência da cliente.
No ambiente corporativo, porém, ainda há um longo caminho pela frente. Embora a adoção de IA tenha se disseminado, a maturidade para colocá-la em prática continua baixa. A maioria das empresas ainda depende de ciclos reativos de modernização, lidando com sistemas legados fragmentados, dados dispersos e dificuldade para transformar pilotos em soluções que possam ser escaladas. Em uma pesquisa publicada pela Thoughtworks com a IDC, apenas 12% das organizações pesquisadas haviam alcançado um modelo operacional verdadeiramente contínuo e orientado por IA.
A tese central é simples: a próxima vantagem competitiva não virá apenas de adotar IA antes dos concorrentes. Ela virá de construir empresas que sejam compreensíveis, interoperáveis e acionáveis por agentes, sem perder de vista a estratégia, a governança e o valor para o negócio.
1. Da IA como ferramenta à IA como agente econômico
Durante anos, o debate sobre IA nas empresas se concentrou em produtividade, análise de dados, automação de tarefas pontuais e apoio à tomada de decisões. Esse ciclo foi importante, mas já não explica completamente o momento atual. A IA está deixando de ser apenas uma ferramenta integrada aos processos existentes e passando a fazer mais: coordenar tarefas, interpretar o contexto, interagir com sistemas e executar fluxos de trabalho de várias etapas.
Isso muda o papel da IA dentro das empresas e no mercado. Não se trata apenas de acelerar tarefas conhecidas, mas de criar novas formas de transformar intenção em ação. Em outras palavras: menos responder perguntas, mais interpretar objetivos, lidar com restrições, acionar recursos e entregar resultados.
É nesse cenário que o conceito de B2A ganha importância. Ele ajuda a descrever uma mudança que já está em curso: os agentes estão deixando de ser simples “assistentes” para se tornar intermediários nas relações entre empresas, clientes, produtos, serviços e operações.
2. B2A como uma nova camada do mercado
O B2A não substitui o B2B nem o B2C; ele acrescenta uma nova camada a essa lógica. Em vez de pensar apenas em empresas vendendo para outras empresas ou para pessoas consumidoras, agora também faz sentido pensar em empresas que precisam atender agentes que representam consumidoras, funcionários, equipes ou outras organizações.
Na prática, uma parcela cada vez maior de atividades como descoberta, comparação, recomendação, compra, negociação e execução pode passar pelas mãos de agentes. Em vez de uma pessoa abrir um aplicativo, pesquisar manualmente, comparar opções e verificar a disponibilidade, um agente pode cuidar de boa parte dessa jornada, desde que tenha acesso a informações estruturadas, regras claras e interfaces confiáveis.
Isso muda a forma de competir. Em muitos contextos, a disputa deixa de acontecer apenas na interface voltada para as pessoas e passa também para a camada de legibilidade para máquinas. Mais do que conquistar atenção, as empresas precisarão ser fáceis de interpretar, confiáveis, acessíveis e capazes de executar ações dentro de ecossistemas de agentes.
3. O lado da consumidora já está mudando
É comum tratar os agentes como um assunto exclusivamente corporativo, ligado à eficiência interna. Mas isso deixa de fora uma parte importante da história. Pessoas consumidoras também começam a aceitar a ideia de delegar tarefas do dia a dia a sistemas inteligentes.
Os números mostram que essa mudança já começou. Segundo a Salesforce, 39% das pessoas consumidoras já se sentem confortáveis em deixar agentes agendarem compromissos por eles. Quase um quarto também se sente confortável em deixar agentes fazerem compras em seu nome. Além disso, 70% usariam agentes para otimizar pontos de programas de fidelidade, 67% para cuidar de trocas e devoluções e 66% para comprar produtos quando os preços baixarem.
Esses números não são tanto uma previsão do que vai acontecer, mas um sinal de que as expectativas estão mudando. As pessoas continuam escolhendo o que querem, mas cada vez mais podem contar com um agente para pesquisar, comparar opções e tomar certas ações por elas. Para as empresas, isso significa pensar na experiência não apenas de quem compra, mas também dos agentes que podem fazer isso em seu nome.
4. O maior gargalo não é a intenção, mas a preparação
A maioria das empresas já entende que a IA é importante. O problema é transformar essa intenção em capacidade real de uso. A diferença aparece no contraste entre a quantidade de pilotos em andamento e a dificuldade de levá-los para a escala.
As arquiteturas legadas foram projetadas para processos lineares, sistemas isolados e interações previsíveis. Agentes exigem uma estrutura diferente: contexto compartilhado, capacidade de conectar diferentes sistemas e funções, acesso confiável aos dados, controles de permissão, governança em tempo de execução, observabilidade e formas claras de intervenção humana. Sem esses elementos, é possível colocar um piloto no ar, mas difícil fazê-lo funcionar de maneira consistente em escala.
O mesmo vale para a modernização. Apesar da ampla adoção de IA, a maioria das empresas ainda trabalha em ciclos reativos e pontuais. O estudo da Thoughtworks com a IDC mostra que cerca de 90% seguem esse padrão, enquanto apenas 12% chegaram a uma etapa verdadeiramente contínua e orientada por IA. Ou seja: há muita experimentação, mas poucas empresas conseguiram incorporar a IA de forma consistente à maneira como operam.
5. Preparando a empresa para o B2A
Se preparar para o B2A exige muito mais do que implementar modelos ou copilotos. O desafio não é apenas tecnológico, envolvendo também a forma como a empresa está organizada e opera.
Legado: não porque sistemas legados sejam necessariamente ruins, mas porque muitos foram construídos para uma realidade em que integração, contexto em tempo real e automação inteligente não eram requisitos. Quando há sistemas demais, pouca integração e pouca capacidade de trocar informações, o legado deixa de ser apenas uma dívida técnica e passa a limitar as opções da empresa.
Plataforma: o B2A exige recursos que possam ser reutilizados, combinados e governados. Isso inclui APIs robustas, serviços bem definidos, mecanismos para descobrir recursos, regras claras, controles de acesso e uma camada de orquestração capaz de conectar agentes, dados, sistemas e processos de negócio com segurança.
Produtos de dados: para serem relevantes para os agentes, as empresas precisam tornar seus dados fáceis de entender e usar. Isso depende de dados estruturados, atualizados, confiáveis e organizados de forma que façam sentido para as máquinas. É justamente aí que entra a discussão sobre estar “pronto para a IA”: facilitar o acesso às informações, integrar dados atuais e históricos e permitir seu uso em tempo real.
Governança: quanto maior a autonomia dos agentes, mais importante é definir limites, responsabilidades, registros de tudo o que foi feito e mecanismos de supervisão. A pergunta deixa de ser apenas “o que a IA pode fazer?” e passa a ser “o que ela deve poder fazer, em quais situações e sob responsabilidade de quem?”
Alinhamento entre negócio e tecnologia: no B2A, a tecnologia não apenas dá suporte à operação; ela passa a influenciar a forma como a empresa compete. Isso exige uma relação mais próxima entre estratégia, produto, dados, arquitetura e operações, com menos repasses entre equipes e mais trabalho conjunto na criação de soluções.
6. O risco de confundir automação com transformação
Um dos maiores erros desse ciclo é tratar qualquer nova camada de IA como sinônimo de transformação. Em muitos casos, o que estamos fazendo é simplesmente automatizar ineficiências que já existiam.
Algumas empresas usam IA para acelerar processos mal desenhados, multiplicar interfaces que não conversam entre si ou aumentar a complexidade sem gerar valor na mesma proporção. Isso não é transformação; é disfunção sofisticada.
Por isso, é preciso repensar o que chamamos de inovação. O foco não deve ser colocar IA em tudo, mas revisar processos, eliminar atritos desnecessários e criar soluções que façam sentido para o negócio. Menos novidade pela novidade; mais clareza sobre o impacto que ela gera.
7. Novos termos para novas capacidades
Quando uma mudança é estrutural, precisamos de novas palavras para descrevê-la. Não se trata apenas de criar jargões, mas de construir um entendimento comum dentro da empresa.
Termos como preparação para agentes, AgentOps, modernização contínua, produtos de dados, negócios legíveis por máquinas e interfaces voltadas para agentes ajudam a dar nome a capacidades que antes não precisavam ser tão explícitas. Quando esses conceitos ficam claros, também fica mais fácil definir prioridades, direcionar investimentos e alinhar diferentes áreas. B2A é uma forma de dar nome a uma nova maneira de enxergar o mercado, as operações e a arquitetura das empresas.
8. O que essa mudança pode trazer
Empresas que se prepararem para um cenário de B2A não vão ganhar apenas eficiência. Também poderão criar novas formas de relacionamento, distribuição e execução.
Elas poderão reduzir a distância entre intenção e ação, tornando serviços e operações mais ágeis. Poderão transformar dados em capacidade real de operação, e não apenas em insights. E poderão criar produtos que sejam fáceis de encontrar e usar em ambientes mediados por agentes. No fim, a arquitetura deixa de ser apenas um “assunto técnico” e passa a ocupar um lugar central na estratégia.
Conclusão
A próxima fronteira da transformação dos negócios terá menos a ver com adicionar IA a produtos e processos e mais com preparar a empresa para operar em mercados mediados por agentes.
O B2A oferece uma forma útil de entender essa mudança. Ele dá visibilidade a algo que já está acontecendo: os agentes estão deixando de ser apenas ferramentas de apoio e passando a participar ativamente da descoberta, da tomada de decisões e da relação entre empresas e seus públicos.
O desafio é organizacional, estratégico e operacional. É preciso modernizar continuamente, contar com plataformas adequadas, dados confiáveis e uma governança sólida e, acima de tudo, estar disposto a repensar processos e modelos de negócio, em vez de simplesmente automatizar o que já existe.
A pergunta já não é “como usamos IA?”, e sim “como preparamos a empresa para continuar relevante, compreensível e capaz de agir em um mundo cada vez mais mediado por agentes?”