Agentes de IA: SAP e Salesforce contra os especialistas

Na mesma semana, duas propostas chegaram à mesa de um mesmo diretor. A primeira veio do fornecedor do ERP que a empresa usa há quinze anos: uma família de agentes de IA embutidos no sistema, ativáveis quase com um clique, cobrados por consumo. A segunda veio de uma startup que faz uma coisa só: um agente de cobrança que resolve casos de ponta a ponta e cobra por resultado. As duas vendem o mesmo personagem — o colega que não almoça, não tira férias e não aparece na folha. A diferença está em quem o fornece.

Na primeira parte deste artigo, mostrei por que o medo da demissão em massa corre à frente dos fatos — e por que a maturidade real dos agentes vive nos degraus intermediários de autonomia. Hoje quero olhar para o outro lado do balcão: a corrida entre fornecedores pela posição de empregador do trabalhador sintético. Ela opõe dois exércitos muito diferentes. E adianto minha hipótese: a maior oportunidade talvez não esteja em nenhum dos dois. Está na camada de comando — integrar agentes de fornecedores diferentes, fazê-los atravessar os sistemas do cliente e governá-los como uma única força de trabalho. O resto do artigo é a demonstração.

O exército do contexto

De um lado estão os donos dos sistemas de registro — as plataformas onde vivem os dados, as regras e as transações das empresas. O raciocínio deles é simples: nenhuma inteligência gera valor sem contexto, e o contexto mora nas suas bases. A SAP embarcou dezenas de agentes prontos nos próprios processos e abriu um estúdio para clientes e parceiros criarem os seus.

A Salesforce transformou o CRM em fábrica de agentes: já são US$ 1,2 bilhão de receita recorrente na linha, com mais da metade dos contratos saindo da base instalada — e uma loja onde parceiros publicam agentes prontos, na ambição de repetir o que a App Store fez com aplicativos. A Workday foi além: criou um registro corporativo de agentes, cada um com papel definido, permissões, orçamento próprio e botão de desligar — e pagou mais de US$ 1 bilhão por uma startup apenas para dar interface a essa gestão. O recado é explícito: a força de trabalho do futuro terá humanos e agentes, e as plataformas querem ser o lugar onde os dois são administrados.

A corrida não é só dos gigantes globais. A TOTVS lançou a LYNN, sua fundação de IA, com R$ 600 milhões previstos e a ambição de cobrar por tarefa executada — mirando o orçamento operacional do cliente, não apenas o de TI; a RD Station, do mesmo grupo, já roda sobre ela. A Senior lançou um estúdio para o cliente criar os próprios agentes e anunciou o primeiro ERP da América Latina operável por ChatGPT e Claude, via protocolo aberto. A Sankhya redesenha o ERP em torno de "digital workers" que executam rotinas dentro das políticas da empresa. E a Starian, marca da Softplan para o setor privado, capitalizada com R$ 640 milhões, monta ecossistemas verticais com IA no centro. Nenhum deles pretende assistir de fora.

O exército da profundidade

Do outro lado estão os especialistas — empresas que escolheram uma função ou um setor e foram ao fundo. A Sierra vende atendimento e cobra por caso resolvido. A Harvey virou o associado jurídico de escritórios e departamentos. A Hippocratic coloca agentes de voz para acompanhar pacientes. São alguns dos ativos mais valorizados pelo venture capital, e não por terem mais tecnologia de base que as plataformas: é porque não vendem software. Vendem o trabalho pronto, com engenheiros dentro do cliente — e os mais avançados já experimentam preço por resultado e maior responsabilidade sobre a operação. A aposta é que profundidade em uma função vale mais do que presença mediana em todas.

O laboratório de preços

Se a corrida é real, a tabela de preços ainda é rascunho. O exército do contexto cobra por consumo: a Salesforce pratica US$ 0,10 por ação do agente, via créditos. O exército da profundidade cobra por resultado: a Intercom cobra US$ 0,99 por resolução; no Brasil, a Cloud Humans cobra de R$ 2,42 a R$ 3,89 por ticket resolvido — e escalar para um humano é grátis. Entre os dois, desponta um terceiro modelo: a capacidade gerenciada, em que o agente entra no orçamento como um posto de trabalho, com franquia, metas e supervisão contratada.

Nada disso está estabilizado — e é importante dizer com todas as letras. A própria Salesforce trocou de modelo três vezes em dezoito meses: US$ 2 por conversa, depois créditos por ação, depois híbridos com licença por usuário, após clientes descreverem o esquema como "uma caixa-preta difícil de orçar". Consultorias relatam contratos de créditos de IA assinados sem que o cliente conheça as taxas de consumo.

Na outra ponta, quem migrou para preço por resultado relata retenção e expansão bem maiores — segundo estimativas de mercado, foi o que aconteceu com a pioneira do modelo. Minha leitura: atendimento e vendas convergem para resultado, porque ali ele é mensurável. Plataformas convergem para consumo com governança, porque em fluxo genérico ninguém define "resultado". E qualquer tabela de hoje é perecível, porque o custo de operar os modelos continua caindo rapidamente. Traduzindo para quem compra: pilotos curtos, teto de gasto e cláusula de repactuação.

A linha de frente brasileira

Nenhum lugar mostra essa disputa em tempo real como o WhatsApp, onde 82% dos brasileiros conversam com empresas e 60% já compraram algo. A Blip, que captou US$ 60 milhões com SoftBank e Microsoft, projeta o atendente saltando de 30 para 300 clientes por dia com apoio de IA — e o agente da XP no aplicativo já reduziu em 70% o acionamento humano. A VTEX comprou uma startup de agentes para embutir o pós-venda no e-commerce. Mas a ressaca também chegou por aqui: a Meetz, pioneira do vendedor sintético de prospecção, vendeu sua carteira e mudou de negócio. É o mesmo padrão global — a Clay, avaliada em US$ 3,1 bilhões, venceu vendendo dados e engenharia de vendas, não vendedores robôs. A lição do campo comercial é clara: funciona a qualificação, o pós-venda e a recuperação, sob supervisão. Queimou o disparo em massa.

Como essa corrida termina

O dono do contexto tem os dados, a distribuição e a confiança do comprador. Tem também dois calcanhares: o conflito com a própria receita — agentes que fazem o trabalho corroem a cobrança por usuário que sustentou o software por vinte anos — e a vocação para o genérico, porque plataformas precisam servir a todos ao mesmo tempo. O especialista tem excelência, velocidade e um modelo alinhado ao cliente. E um calcanhar só, mas grave: precisa entrar no contexto alheio. Essa muralha está virando porta. Protocolos abertos de integração já permitem que agentes externos acessem sistemas e conversem entre si — até ERPs brasileiros abriram suas entranhas para assistentes de terceiros operarem por dentro. A história das plataformas sugere o roteiro: nos ciclos anteriores, deu empate técnico. As plataformas ficaram com o volume; os especialistas, com o valor.

Por isso, minha leitura é que essa corrida não termina com um vencedor — termina com uma divisão de trabalho. O agente genérico e de baixo risco vira recurso de plataforma e comoditiza. As funções de alto valor e alto risco ficam com especialistas, porque profundidade e responsabilidade não se distribuem por catálogo. E o pedaço mais interessante é a camada de comando que anunciei no início: a orquestração dentro do cliente. Nenhuma empresa real vive num único sistema. O processo de verdade atravessa o ERP, o CRM, o banco, o e-mail e o sistema da filial comprada há três anos. Um agente preso à sua plataforma enxerga metade do processo; um especialista enxerga fundo, mas estreito.

Alguém precisa parametrizar cada worker — habilidades, regras, limites —, integrá-lo através dos sistemas e governar a frota com identidade, trilha de auditoria e um gestor humano. É um espaço que muitos disputam: consultorias, integradores e empresas de serviços de tecnologia correm para ocupá-lo. Mas ainda não tem um dono natural, porque ninguém reúne, de forma incontestável, independência tecnológica, conhecimento do processo do cliente e responsabilidade pela operação. No Brasil, onde o parque corporativo é um mosaico de SAP, TOTVS, sistemas próprios e legados, é a posição mais valiosa do tabuleiro.

Três decisões para a próxima reunião de conselho

Primeira: aplique aos seus fornecedores a régua do contexto. Seu ERP e seus SaaS críticos estão convertendo o que sabem da sua operação em agentes que trabalham — ou apenas cobrando licença enquanto anunciam roadmap? Não compre promessa. Peça o agente em produção, com métrica. Fornecedor que não transforma contexto em trabalho está pedindo para ser atravessado.

Segunda: decida função a função, não por fé em um dos exércitos. Para cada operação, três opções: o agente da plataforma (barato, integrado, genérico), o especialista (profundo, com preço por resultado) ou a orquestração própria (para o que é diferenciante e atravessa sistemas). Uma exigência vale para os três: identidade própria, limites explícitos, trilha auditável — e a garantia de que os dados e o aprendizado do seu negócio permanecem seus. O contexto é o seu ativo; não o entregue de graça na primeira demonstração.

Terceira: trate qualquer tabela de preço como experimento — porque é o que ela é. Contratos curtos, teto de gasto, cláusula de repactuação e comparação constante entre consumo e resultado. E não espere a corrida acabar para entrar nela: comece pelo back-office reversível, com autonomia subindo por degraus. Quem espera o vencedor herda duas coisas ruins — o preço de quem venceu e o contexto já capturado por ele.

Por duas décadas, escolher software foi escolher funcionalidades. Escolher fornecedores de trabalhadores sintéticos é outra decisão: é escolher quem terá acesso ao contexto do seu negócio e quem ficará com o valor que ele gera. O contexto, que sempre foi o seu maior ativo, começou a trabalhar. A pergunta da década é para quem.