Entrevista com Renato Ferreira Tess: "Nenhum comitê de IA jamais automatizou um processo"

Renato Ferreira é CRO da Tess, plataforma de agentes autônomos de IA baseada em San Francisco e trazida ao Brasil, com centenas de implementações em empresas, segundo ele. Entre os clientes que detalha nominalmente estão a Reserva, o Bob's e a L'Entrecote de Paris. Para esta edição, Ferreira liberou um número que a companhia ainda não havia divulgado: em junho, quase 1,1 milhão de tarefas foram executadas por agentes dentro da plataforma. É a métrica principal da Tess, e ele explica por que escolheu essa em vez de "horas economizadas", que nas palavras dele é a mais fácil de inflar em IA.

O diagnóstico de Ferreira aponta para um lugar que pode ser incômodo para muitos líderes. Segundo ele, o freio da adoção de IA nas empresas está em três decisões administrativas, todas anteriores a qualquer limite de tecnologia: concentrar o tema num comitê de liderança, colocar o projeto sob a área de tecnologia e comprar a ferramenta por licença de usuário. A terceira, na leitura dele, costuma ser a mais silenciosa e a mais cara.

Ficam dois registros necessários para a leitura do que vem a seguir. Ferreira vende a categoria que analisa aqui, e a Tess adota justamente o modelo de cobrança por uso que ele defende ao longo da entrevista. O número de 1,1 milhão fornecido não inclui o dado de quantas empresas e quantos agentes geraram esse volume.

O que vocês viram sobre IA nas empresas que o mercado não estava vendo em 2023?

Apostamos que o valor migraria para a camada de adoção. Foi exatamente o que aconteceu. Em 2023 o mercado inteiro apostou no modelo. A pergunta era "qual LLM é melhor". A gente olhou para dentro das empresas e viu outra coisa: o acesso aos modelos não seria o gargalo. O gargalo seria a implementação efetiva, ou seja, a camada de adoção, que inclui orquestração, contexto da empresa, governança, permissão, integração com os sistemas reais.

O que deu o start foi ver o padrão do shadow IT. Profissionais usando diferentes ferramentas, sem segurança, fora de qualquer governança, colando dados da empresa em uma janela que não sabia nada sobre a empresa e esquecia tudo no dia seguinte. Isso não era adoção de IA. Era mais uma gambiarra individual em escala.

A segunda coisa que vimos: as empresas estavam comprando IA por assento. Ou seja, pagando para deixar pessoas mais rápidas e não para o trabalho ser feito. São teses econômicas completamente diferentes.

O que muda para um executivo quando ele deixa de usar IA como ferramenta pontual e passa a operar com agentes?

Muda quem é o gargalo. Com IA como ferramenta, nada acontece sem você. Cada output depende de alguém abrir uma janela, escrever um prompt e revisar. Você não ganhou capacidade, ganhou velocidade individual. O teto continua sendo o número de pessoas.

Com agentes, o trabalho acontece sem o seu pedido. O agente tem personalidade, objetivo, instruções de trabalho, memória persistente, acesso a ferramentas (conectores) e heartbeat próprio. Ele roda quando você está em reunião, dormindo ou de férias.

Copilotos deixam pessoas mais produtivas. Agentes fazem o trabalho. A diferença aparece no organograma, não na fatura.

"Copilotos deixam pessoas mais produtivas. Agentes fazem o trabalho. A diferença aparece no organograma, não na fatura"

Como você explica a diferença entre IA generativa e agente para um CEO sem formação técnica?

Uso uma imagem simples.

IA generativa é um consultor genial que só fala quando perguntado, tem amnésia total entre conversas e não pode tocar em nenhum sistema da sua empresa. Ele responde. Muito bem, mas apenas responde.

Agente é um funcionário digital: tem função definida, sabe o contexto da sua empresa, tem acesso ao CRM, ao e-mail, ao ERP, à agenda — e tem horário. Ele entrega.

Para decisão, reduzo a uma pergunta: você está comprando produtividade por pessoa ou capacidade de execução? Se é produtividade por pessoa, IA generativa resolve e o retorno é linear ao headcount. Se é capacidade, você precisa de agentes, e aí o retorno deixa de estar amarrado ao número de contratações.

Em que tipo de processo o agente funciona de fato dentro de uma empresa?

Depois de centenas de implementações, o padrão é bem claro. Funciona onde tem (i) volume alto, (ii) variação baixa, (iii) base em texto, (iv) fonte de verdade definida e (v) uma dor que alguém já mede.

Alguns dos que mais entregam rápido:

• pré-vendas e CRM (qualificação de lead, enriquecimento de cadastro, follow-up, atualização de pipeline). O time comercial odeia preencher CRM e o agente não reclama.
• Atendimento nível 1 (externo e interno). O interno é subestimado: RH, TI e financeiro respondem a mesma pergunta 400 vezes por mês.
• Documentação comercial (propostas, RFPs, respostas a questionários técnicos, one-pagers).
• Rotinas de relatório: tudo aquilo que alguém consolida à mão toda segunda-feira.

A regra de ouro: comece onde já existe fila. Não onde existe um sonho. Projetos de IA que começam pelo caso mais ambicioso da empresa tendem a morrer na fase de dados.

Não comece pelo processo mais estratégico. Comece pelo mais repetitivo. Credibilidade se constrói com a entrega, não apenas com roadmap.

Que case mostra um agente destravando algo que a empresa não resolvia de outro jeito?

Temos alguns cases muito interessantes e uma lista extensa de clientes que estão avançando rápido com nossa plataforma.

Hoje a Reserva roda toda a sua produção de moda para e-commerce na Tess. Eles desenvolvem manequins maleáveis, vestem os manequins com as peças das coleções, tiram as fotos e nossos agentes rodam as imagens em massa, gerando os modelos com IA, com toda a qualidade e com toda a diversidade étnica necessária. Após esse case, passamos a atender os maiores players de varejo de moda do mercado.

Cases L'Entrecote de Paris e Bob's. Estamos desenvolvendo em parceria com esses clientes uma estrutura agêntica para operação de franqueadoras. Agentes que cuidam do cálculo e cobrança de royalties, prospecção de novos franqueados, identificação e análise de pontos comerciais e outros.

Cases para RH (cliente não pode ser informado). Temos 2 cases muito impactantes para equipes de RH: (i) o primeiro para performance review, que analisa os formulários preenchidos pelos gestores e produz relatórios de performance que servem de base para a execução de todo o processo de avaliação de performance da empresa; e (ii) o segundo para otimização de horas extras, em operações com headcount numeroso e demanda recorrente por hora extra.

Marketing agêntico (cliente não pode ser informado). Um dos nossos clientes conseguiu "agentificar" toda a sua área de marketing, com agentes que participam das seguintes atividades: análises de dados e métricas de campanhas de marketing, produção de criativos para redes sociais e campanhas, geração de conteúdo para LinkedIn da empresa e do CEO, dentre outros.

Além desses, segundo a companhia, a carteira inclui Petz, Iugu, Banco do Brasil, Hypera, Grupo Profarma, Icatu, Valia, Odontoprev, State Grid, Grupo Salta, Reserva, Hypera e Grupo Profarma.

Qual número traduz melhor o impacto da Tess nas empresas?

Vou ser honesto sobre qual número acompanho, porque "horas economizadas" é a métrica mais fácil de inflar em IA. Se ninguém foi realocado e nenhuma capacidade nova apareceu, a hora economizada evaporou.

Os indicadores que mais valorizamos são o de agentes em produção, tarefas agênticas realizadas e percentual de áreas com pelo menos um agente rodando. É o único que não dá para maquiar: ou o agente está entregando trabalho todo dia, ou ele foi desligado.

No último mês, tivemos quase 1.1 milhão de tarefas agênticas realizadas. Isso é muita coisa! Esse número vem crescendo no absoluto e na média por empresas.

Por que colocar IA na mão do time funciona melhor do que concentrar na diretoria?

Primeiro, porque quem conhece o processo de verdade muitas vezes não está na diretoria. Está na pessoa que executa aquilo 40 vezes por semana e sabe exatamente onde trava.

Quando a IA fica só na liderança, o resultado é comitê, roadmap e apresentação. Nenhum comitê de IA jamais automatizou um processo. Quando a ferramenta vai para a mão do time, o resultado é agente rodando em duas semanas, porque a distância entre quem sente a dor e quem constrói a solução virou zero.

Mas faço uma ressalva importante: execução é de baixo para cima, estratégia e mandato são de cima para baixo. A liderança precisa definir os objetivos estratégicos, dar o mandato, definir governança e proteger o tempo das pessoas para experimentar.

E é por isso que o modelo por assento sabota a adoção: se cada novo usuário aumenta a fatura, a empresa naturalmente restringe acesso. Você criou um incentivo econômico contra a própria transformação.

Transformação começa com um profissional provando que existe um jeito melhor. O papel da liderança é não atropelar essa pessoa.

Qual o erro mais comum que você vê nas empresas que tentam adotar IA?

Confundir usar IA com implementar IA.

Usar é individual e não escala. Implementar é mudar como o trabalho é feito, com dono, processo e medição, além de ser um processo coletivo e colaborativo.

Como sou empreendedor, tenho ouvido de muitos founders a célebre frase "sou heavy user de Claude". O Claude é a melhor ferramenta do mundo para uso individual, mas não é boa para implementação em empresas. Não foi desenhada para uso coletivo. O que acontece na prática: o founder e mais meia dúzia de heavy users (que têm facilidade para vibe coding) estão criando coisas ótimas, mas não há de fato um processo de implementação na empresa como um todo.

A empresa compra as licenças, vê os gráficos de login subindo e acha que está adotando IA. Mas não está. Quando muito, está pagando para as pessoas usarem IA melhor por conta própria.

Os sintomas são sempre os mesmos: PoC que nunca entra em produção, iniciativas centralizadas na TI ou Inovação sem envolvimento das áreas, nenhum baseline medido antes de começar e ninguém com nome e sobrenome respondendo pelo resultado.

Como evitar: transformar IA em um projeto institucional, com governança, metodologia e uma ferramenta feita para ser usada por todos e em colaboração. A liderança desse projeto deve ser sempre de um líder de negócio, nunca de TI.

"Tenho ouvido de muitos founders a célebre frase 'sou heavy user de Claude'. O Claude é a melhor ferramenta do mundo para uso individual, mas não é boa para implementação em empresas"

Qual o roteiro para um CEO que quer colocar agentes de pé nos próximos 90 dias?

Dias 1–30 — fundação. Buy-in da alta liderança, definição das áreas pioneiras, dos objetivos estratégicos e da governança do projeto. Nomeação de um AI Officer e AI Leaders em cada área pioneira. Mapeamento das dores e geração de um plano de desenvolvimento de agentes.

Dias 31–90 — execução. Iniciar a execução do roadmap de agentes e colocar os primeiros em produção. Construir rotinas internas de aprendizado, report de resultados para C-Level e um programa de divulgação interna de cases, porque casos internos convertem mais que qualquer treinamento externo.

Que hábitos separam os líderes que extraem valor da IA dos que ainda patinam?

O primeiro é quase constrangedor de simples: os que extraem valor são líderes usam IA todos os dias. Não delegaram o tema. Executivo que não usa IA diariamente não consegue avaliar um projeto ou proposta de IA, pois vai faltar a ele repertório.

O segundo é que eles já passaram a se enxergar como gestores de agentes, não apenas de pessoas. Muitos se orgulham de terem mais agentes do que pessoas sob sua liderança.

Que mensagem você deixaria para o executivo brasileiro ainda inseguro sobre por onde começar?

Comecem rápido e abracem a incerteza. No novo cenário de IA, velocidade é o maior moat que qualquer empresa (especialmente uma startup) pode ter. É isso que os investidores valorizam atualmente, muito mais do que a tradicional "defensabilidade de produto".

Além disso, pela primeira vez na história, os empreendedores e executivos brasileiros podem participar de uma revolução tecnológica em tempo real, tendo acesso às ferramentas e recursos de IA ao mesmo tempo que qualquer empreendedor em San Francisco, na China ou na Europa.

Acabou o "complexo de vira-lata".

Entrevista concedida por escrito a Cassyano Correr | TheAgent em 1º de agosto de 2026. As respostas foram adaptadas ao espaço disponível. Nenhum dado ou sentido foi alterado. Este artigo não é um informe publicitário.