A distância entre o chatbot que responde e o agente que atende, executa e fecha a conta sozinho — e por que quase ninguém foi ensinado a usar a ferramenta.
A tese que organiza a palestra: quase todo mundo já mexeu na ferramenta, mas ninguém foi ensinado a usá-la — e o hype parou na criação de imagem.
A palestra separa agente passivo de agente ativo: o ativo conversa com o cliente, atende do início e executa o fechamento, sem ficar só à espera do prompt.
Na linha do tempo desenhada no palco, 2025 foi o ano do hype de criar imagem e música; 2026 é o ano em que a ação fria deu lugar à ação inteligente com agentes.
O caso citado no palco: numa reunião de trabalho, gente tentando criar um agente para resolver dez coisas. A regra defendida é o inverso: um agente para cada necessidade.
As duas dicas para quem vai construir: dados bons, limpos e verificados, e uma escrita quase pedagógica, porque o modelo entende a forma e não o que você sabe.
O fecho da palestra em duas frases: a IA não substitui profissionais, mas profissionais que a usam substituem os que não usam — e o segredo não é automação, é colaboração.
Palestra solo no fim da tarde do Trends Stage, com Stenio Magalhães, do Senac RJ. A sessão separou chatbot de agente autônomo e sustentou um diagnóstico incômodo: a ferramenta já está na mão de todo mundo, mas quase ninguém foi ensinado a usá-la. Em vez de futurologia, vieram exemplos de campo — currículo escrito para a IA, canais de YouTube movidos a agente — e as regras práticas de quem constrói.
Abertura
Palestra solo de fim de tarde no Trends Stage. A abertura trouxe a pergunta que atravessa os vinte minutos: o que a plateia usa hoje já é agente ou ainda é chatbot? Antes da resposta veio a palavra que se repetiria no resto da sessão — adaptabilidade, num mundo que muda de forma frenética.
Na época, a previsão vinda do mundo dos colecionadores de videogame era categórica: jamais alguém jogaria numa tela de celular, aquilo era impossível. Hoje se joga com uma mão no metrô.
A leitura vem de anos de trabalho com aprendizado de máquina e análise preditiva, e do acompanhamento dos primeiros bots das centrais de telefonia, do tipo digite 1 para isso.
A tese
A frase mais dura da palestra saiu de uma conversa no próprio evento sobre como as pessoas usam IA. Dela nasce o diagnóstico que sustenta o resto da sessão: quase todo mundo já mexeu na ferramenta, quase ninguém foi ensinado a usá-la.
Quase todo mundo já gerou uma imagem, e a pergunta que fica é qual foi o benefício e a justificativa. Sem projeto por trás, aquilo é pura diversão.
Num projeto de marketing ou de design a imagem gerada tem uso real, mas mesmo ali o resultado ainda vai precisar do refino de um especialista.
Na leitura apresentada, o que muda de um ano para o outro não é a ferramenta: a ação fria dá lugar à ação inteligente, com agentes de verdade fazendo o trabalho.
90% das pessoas não sabem utilizar a inteligência artificial. Não fomos educados a utilizar a inteligência artificial.
Definição
A definição começa pela negativa: o agente não fica só à espera de um comando. Daí a divisão apresentada na sessão, entre agente passivo e agente ativo.
O agente ativo atende o cliente do início, conversa e executa o fechamento da conta. É o critério para dizer se aquilo é autonomia real ou não.
Pedir nova senha ao Google e receber o código de redefinição é o exemplo simples usado no palco para mostrar um fluxo que roda sozinho, do pedido à entrega.
Na Web3, a integração de carteiras e as próprias infraestruturas financeiras aparecem como a camada que permite ao agente agir.
Ele conversa com o cliente. Ele vai do início, ele atende o cliente... Ele faz todo o fechamento. Nós chamamos isso de agente ativo.
O relógio
Depois das palavras prontas veio o comando agendado, do tipo Alexa, às 10 horas da manhã me lembre da reunião — execução marcada por quem fala.
Acima do assistente vêm os copilotos integrados e semi-assistidos, que resolvem tarefas completas, e hoje os multiagentes e os RAGs trabalhando juntos.
Grande parte das IAs hoje oferece a opção mais rápida e a opção de raciocínio. A pressa de receber a entrega na hora cedeu lugar a esperar um pouco mais.
Em produção
O exemplo dado no palco: a IA faz a pesquisa por você, mas o que sustenta o projeto é o planejamento e a linha do tempo definidos antes de começar.
A execução ativa depende de ferramentas que puxem dado atualizado o tempo todo: quantas pessoas há no evento agora, foi o exemplo, muda daqui a um minuto.
No vídeo exibido no palco, uma criança solta a peça e vê que ela cai. Não sabe nada de força gravitacional, aprendeu a regra — é assim que a sessão explicou o machine learning.
Entre as plataformas disponíveis, a indicação foi o Gems, dentro do Gemini, onde dá para criar as regras do assistente. Com um aviso: sem um bom roteiro, não há bom agente.
Prova de campo
Na semana retrasada, numa palestra mão na massa sobre criar agentes, um dos exemplos servia para escrever currículo — só que escrito para as inteligências artificiais, porque muitas empresas já usam IA na primeira etapa com o currículo do candidato.
Entre os casos citados, canais de música gerada, programação infantil, fatos de blockchain e curiosidades de IA — e alguém que criou 20 canais e está gerando renda com eles.
Numa das aulas citadas, uma pessoa ligou o agente a um painel de vagas: toda vez que aparecia uma vaga aderente ao perfil, ele mesmo fazia o cadastro.
Noutra palestra do mesmo dia, alguém montou um site em HTML, CSS e JavaScript ao vivo, com o prompt ao lado, e automatizou a rotina depois.
Vamos trabalhar de IA para IA. Então, vamos usar o sistema contra o próprio sistema.
O recado
O fecho foi um pedido a quem ainda não se adaptou: essa é a nova revolução industrial, e não dá para ficar de fora. A tecnologia está em constante evolução; a autoridade, porém, continua sendo nossa.
A analogia escolhida no palco: como os apps do celular, o agente exige acompanhamento. Mesmo o que faz venda direta precisa do olhar de quem o construiu.
A dica para quem vai trabalhar com IA: rode a mesma pergunta em pelo menos quatro inteligências diferentes, e pergunte algo que você conheça bem para julgar a resposta.
A receita de prompt apresentada começa pela paciência de tirar uma hora do dia, e termina definindo se a saída vem em tabela, tópicos, e-mail ou conversa.
Citados na sessãoSenac RJ·Google·Gemini·Gems·ChatGPT·Alexa·YouTube
TemasInteligência Artificial·Agentes Autônomos·Engenharia de Prompt·Educação·Web3
Tradução simultânea em legendas — PT, EN e ES — durante todo o evento.
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