De Ferramentas Passivas a Colaboradores Ativos: As Três Grandes Mudanças dos Agentes de IA em 2026

a16z最新投资观点指出，人工智能正在经历一场根本性的转变——从被动的"应答机器"演进为主动的"数字员工"。Isso não só muda a forma da tecnologia, mas, mais importante, abre um mercado com um volume 30 vezes maior.

O fim das caixas de entrada: revolução nos modos de interação das aplicações de AI

Como chefe da equipe de investimentos em AI da a16z, Marc Andrusko fez uma previsão audaciosa—até 2026, as interfaces tradicionais de caixas de entrada irão desaparecer gradualmente.

Isso significa que os usuários não precisarão mais organizar comandos complexos de forma cuidadosa. As novas gerações de aplicações de AI irão automaticamente observar o comportamento do usuário, identificar necessidades de forma proativa, propor soluções antecipadamente e aguardar a última confirmação do usuário. Essa mudança de paradigma libera enormes oportunidades comerciais.

Aumento de escala do mercado

A verdadeira razão do entusiasmo dos investidores está na expansão do mercado-alvo. O mercado global de software tradicional gasta cerca de 3000-4000 bilhões de dólares por ano, enquanto os gastos com força de trabalho atingem 13 trilhões de dólares (apenas nos EUA). Isso significa que a oportunidade de mercado potencial se expandiu 30 vezes—de centenas de bilhões para dezenas de trilhões.

Do ponto de vista do modelo de capacidade dos funcionários, essa mudança se alinha ao modo de trabalho de “top-tier S-level employees”: eles não esperam passivamente por instruções, mas descobrem problemas ativamente, diagnosticam causas raízes, estudam múltiplas soluções viáveis, executam a melhor opção e, por fim, reportam ao decisor “por favor, aprove minha proposta”. Essa é a forma definitiva de aplicação de AI.

Andrusko exemplifica com aplicações de CRM: atualmente, vendedores precisam abrir manualmente o sistema, escanear oportunidades, verificar agendas e pensar em como maximizar a conversão do funil. O assistente de CRM com AI deve executar continuamente essas tarefas—não apenas identificar oportunidades recentes, mas também consultar registros de e-mails de dois anos atrás, descobrir clientes potenciais que esfriaram e sugerir estratégias de reativação de forma proativa.

Otimização para máquinas, não para humanos: novas lógicas de conteúdo e software

Stephanie Zhang, sócia de investimentos em crescimento da a16z, aponta uma mudança de paradigma de design mais profunda—os produtos não são mais construídos para os olhos humanos, mas para a “compreensão” do Agent.

De níveis visuais à legibilidade para máquinas

Na era prioritária ao humano, a criação de conteúdo seguia a regra jornalística “5W1H”—atraindo atenção logo no início. Os designers construíam cuidadosamente hierarquias de informação visual, buscando que cada botão fosse intuitivo e fácil de usar. Mas esses princípios de otimização tornaram-se obsoletos na era do Agent.

Os cenários atuais já estão mudando: quando um servidor falha, engenheiros precisam abrir o painel do Grafana para verificar cada item. No futuro, assistentes de AI SRE irão coletar automaticamente todos os dados de telemetria, analisar toda a pilha e enviar hipóteses de diagnóstico diretamente no Slack—organizando os dados de forma mais fácil para a máquina, sem necessidade de estética visual.

Antes, equipes de vendas precisavam clicar no Salesforce para coletar informações de CRM; agora, o Agent pode extrair dados estruturados e enviar resumos de insights aos representantes de vendas.

A emergência do “SEO generativo”

Essa mudança trouxe consequências inesperadas—a internet começou a ser inundada por conteúdo otimizado para Agents. Zhang observa que já existem muitas ferramentas ajudando organizações a priorizar seus produtos ao serem perguntadas no ChatGPT por “melhores cartões de crédito comerciais”. Isso é semelhante ao uso de palavras-chave na era do SEO, mas o público-alvo são algoritmos, não humanos.

Empresas começaram a gerar grande quantidade de conteúdo de baixa qualidade, mas altamente direcionado às preferências de Agents. Como os modelos de AI podem ler artigos inteiros (enquanto humanos geralmente apenas escaneiam o início), o custo de criação é quase zero, o que pode levar a uma proliferação de “conteúdo lixo amigável a Agents” na internet.

No caso da empresa de portfólio Dekagon, a AI já consegue gerar respostas automaticamente para muitos clientes. Mas, em áreas de alto risco, como operações de segurança ou resposta a incidentes, ainda é necessário que humanos permaneçam na etapa de decisão—o Agent fornece várias opções, e o humano faz a última confirmação.

Ponto de virada na industrialização do Voice Agent

Olivia Moore, sócia de investimentos em AI da a16z, aponta que 2026 marcará a entrada do Voice AI na fase de escala comercial, após a fase de conceito.

De testes à implantação: cobertura total de aplicações

Em 2025, o Voice Agent passou de uma tecnologia “futura” para um sistema real de aquisição em larga escala por empresas. Quase todos os principais setores verticais têm clientes testando ou já implantando soluções de AI de voz.

A saúde é o maior setor de aplicação. A AI de voz já permeia todo o fluxo de atendimento: chamadas de seguradoras, coordenação de farmácias, comunicação com fornecedores médicos e até cenários sensíveis do lado do paciente—como chamadas de acompanhamento pós-operatório ou avaliações iniciais de saúde mental, tudo gerenciado por sistemas de voz de AI. Essa aplicação é impulsionada pelo alto turnover e dificuldades de recrutamento no setor de saúde, tornando a AI de voz confiável uma solução viável para preencher lacunas de pessoal.

Vantagens de conformidade: AI supera humanos

A adoção na área de serviços financeiros também é rápida, apesar da forte regulação. Na verdade, esse é justamente o setor onde a AI de voz apresenta melhor desempenho—pois os humanos são especialistas em evitar violações regulatórias, enquanto os sistemas de voz de AI podem seguir rigorosamente todas as regras, com toda a atividade totalmente auditável.

O recrutamento também está sendo transformado por AI de voz: desde posições de front-line no varejo até engenheiros juniores e consultores intermediários, a AI consegue criar experiências de entrevista 24/7, automatizando a triagem e integração de candidatos às etapas seguintes do recrutamento.

Disrupção em BPO e call centers

Atualmente, em algumas regiões, o custo de mão de obra ainda é menor do que o de sistemas de AI de voz de ponta. Mas, com a melhora do desempenho dos modelos, essa diferença de custo está diminuindo. Moore destaca que, embora no curto prazo as empresas possam continuar comprando serviços (em vez de desenvolver tecnologia própria), elas irão preferir fornecedores com custos menores ou maior volume de processamento—que já tenham integrado capacidades de AI.

Isso traz risco de disrupção para os tradicionais BPOs e call centers: operadores que conseguirem integrar efetivamente AI poderão fazer a transição sem problemas, enquanto aqueles que não se adaptarem tecnicamente enfrentarão uma ameaça de “abismo”. Como Moore diz: “AI não vai tirar seu trabalho, mas quem souber usar AI, vai.”

O setor governamental é o próximo fronteira. A startup apoiada pela a16z, Prepared, já está lidando com chamadas não emergenciais do 911. No futuro, sistemas semelhantes poderão atender chamadas do DMV e outros serviços públicos, que hoje causam frustração tanto para consumidores quanto para funcionários.

Robustez em múltiplos idiomas e sotaques

A AI de voz demonstra excelente desempenho em diálogos multilíngues e no processamento de sotaques pesados. Moore menciona que, em reuniões, ela não consegue entender claramente certas palavras ou frases, mas o sistema de transcrição de voz( como Granola) consegue capturá-las perfeitamente. Essa é uma capacidade comum dos atuais provedores de ASR e transcrição de voz.

Curiosamente, algumas empresas até intencionalmente adicionam atrasos ou ruídos de fundo às vozes de AI para fazê-las parecer mais humanas, evitando desconforto do usuário.

Indústria, não mercado

Moore enfatiza que a AI de voz deve ser vista como uma indústria completa, e não apenas um mercado. Cada camada da pilha tecnológica oferece oportunidades de liderança—desde modelos básicos até plataformas de aplicação—, e empreendedores podem encontrar pontos de entrada em qualquer etapa. Ela recomenda que startups experimentem construir protótipos de Voice Agent usando plataformas open source como a 11 Labs, para entender os limites e possibilidades tecnológicas.

As aplicações de AI de voz para consumidores ainda estão principalmente no B2B. Mas o setor de saúde apresenta uma nova direção de consumo: assistentes de voz de AI já estão sendo implantados em instalações de assistência e casas de repouso, atuando como companheiros e monitorando continuamente os indicadores de saúde dos residentes.