A Nova Empresa

Prosus e os 60 mil agentes: o mapa da transformação silenciosa

A maior implantação de agentes de IA do mundo mostra que o impacto real vem de 2% dos casos, não da escala homogênea.

A TESE

A Prosus (controladora do iFood) implantou 60 mil agentes de IA para 40 mil funcionários em 18 meses e descobriu que a transformação não vem da quantidade, mas da concentração. Agentes são colegas de trabalho, não substitutos, e rodam por cima da estrutura existente. O impacto segue uma lei de potência clara: uma fração mínima dos casos gera a maioria do retorno, e ignorar essa assimetria é o erro mais caro que uma empresa pode cometer agora.

O QUE A MAIORIA ESTÁ ERRANDO

A maioria das empresas trata adoção de IA como projeto de tecnologia, não de operação. Investe em piloto generalizado esperando retorno linear, distribui agentes como se fossem licenças de software e assume que escala automática produz impacto automático. O relatório da Prosus mostra o oposto: 82% dos agentes economizam menos de 20 horas por mês, enquanto menos de 1% chegam a casos extremos de retorno, com um único agente gerando 83 milhões de dólares. Ainda assim, times de infraestrutura e governança consomem a energia executiva enquanto os outliers de valor ficam sem atenção estratégica.

As empresas erram ao confundir ocupação com resultado, volume com transformação, e ao montar comitês de aprovação que travam justamente os casos de alto retorno em vez de acelerá-los. A mentalidade de "implantar para todos" mascara a incapacidade de identificar onde o negócio realmente muda. Governança de custo é necessária, mas quando o filtro bloqueia experimentação em áreas de alto potencial, a empresa paga o pato da própria burocracia. O resultado é uma frota de agentes ocupados produzindo pouco, enquanto a vantagem competitiva migra para quem já sabe onde apertar.

O QUE OS MELHORES ESTÃO FAZENDO

Os melhores não estão implantando mais; estão selecionando melhor. A Prosus e as empresas que acompanharam o mesmo padrão convergiram para cerca de 20 casos de uso de alto retorno: triar mensagens em volume, gerar relatórios sob demanda, prever churn. Em vez de espalhar recursos finos, criaram governança de custo por tier: uso gratuito até 200 requisições por hora, acima disso exige aprovação. Isso protege o orçamento sem sufocar a experimentação.

Os melhores também medem o que importa. Não contam agentes implantados; identificam os aproximadamente 2% que geram a maioria do ROI, documentam e escalam. A estrutura humana começa a se reorganizar em torno desses agentes de alto impacto, não o contrário. O modelo avança para departamentos onde o objetivo de negócio define a equipe e as funções humanas se montam ao redor do agente que entrega o resultado. A pergunta que orienta não é "quantos agentes temos", mas "qual resultado só existe porque o agente existe".

MINHA VISÃO

A divisão entre empresas que usam IA e empresas reorganizadas por IA vai se tornar cada vez mais visível no DRE. A Prosus antecipa um modelo onde departamentos são construídos em torno de resultados desejados, com agentes como núcleo e humanos alocados por capacidade complementar. Isso não significa necessariamente menos gente; significa gente em lugares diferentes, fazendo julgamentos que agentes ainda não conseguem.

Os 20 casos de alto retorno são os mesmos em todo mercado. Quem demorar para mapear seus 2% vai competir com quem já escala os próprios outliers. A aposta central não é tecnológica: é de arquitetura organizacional, a capacidade de absorver o agente como peer, não como ferramenta. A empresa que fizer isso em 2025 vai atrair o talento que quer resolver problemas reais. Quem não fizer vai continuar contando horas economizadas enquanto o mercado realoca valor para quem reorganizou a operação.