Um banco brasileiro já trata agentes de IA como funcionários. E mede o ganho em 35%.
Enquanto você mede IA em projeto-piloto, uma operadora do Banco24Horas já conta agentes como funcionários e horas devolvidas por ano.
🔺 O SINAL DA SEMANA
A Tecban, empresa que opera o Banco24Horas, já roda cerca de 80 agentes de IA em produção e contabiliza 98 casos de uso, com ganhos de produtividade que chegam a 35%, segundo a reportagem do IT Forum. São aproximadamente 90 mil horas de trabalho devolvidas por ano. A meta declarada por Vanessa Oliveira Ferreira, superintendente de TI da companhia, é ter um agente como funcionário dentro de cada equipe.
O QUE ESTÁ POR BAIXO
O relevante aqui não é mais uma empresa adotando IA. É uma operadora de infraestrutura financeira tratando agente como headcount, com números que cabem num slide de board: 35% de ganho, 90 mil horas por ano, um agente por equipe como objetivo declarado.
O movimento começou simples, com GitHub Copilot nas equipes de desenvolvimento e Microsoft 365 Copilot nas áreas de negócio, e escalou até a linguagem de gestão mudar de lugar. Quando uma superintendente de TI fala em horas de trabalho por ano e em um agente por time, ela não está mais descrevendo ferramenta, está descrevendo força de trabalho.
O que faltava ao executivo brasileiro era benchmark local, e agora ele existe com nome, número e setor regulado. Não dá mais para empurrar a decisão alegando que isso só funciona em big tech americana.
IMPLICAÇÃO PARA VOCÊ
A pergunta certa deixou de ser se vale a pena fazer uma prova de conceito. Passou a ser quantas horas por ano um agente devolve na sua operação, e qual é o caso de uso por equipe que justifica o primeiro deles.
Quem ainda mede IA em projeto-piloto está medindo a coisa errada. A Tecban não conta pilotos, conta agentes em produção e horas liberadas, e essa unidade de medida muda a conversa com o board inteiro, porque transforma tecnologia em capacidade de execução comparável a contratação.
O exercício prático é olhar para cada equipe e perguntar onde estão as 90 mil horas equivalentes na sua casa: que tarefas repetitivas, técnicas e mensuráveis um agente assumiria primeiro, e como você vai medir o ganho em horas devolvidas, não em entusiasmo de demonstração.
NA MIRA
Anthropic projeta US$ 10,9 bilhões e seu primeiro trimestre lucrativo. A Anthropic, criadora do Claude, deve registrar US$ 10,9 bilhões de receita no segundo trimestre, mais que o ano anterior inteiro, segundo a CNBC, e negocia captação a US$ 900 bilhões de valuation. Não leia como hype de números, leia como poder de mercado na camada de modelos: quem constrói agentes em cima precisa calcular dependência de fornecedor.
OpenAI reforça salvaguardas após chacina no Canadá. Sam Altman, CEO da OpenAI, aceitou novas medidas de segurança após o ataque em Tumbler Ridge, que matou oito pessoas, incluindo seis crianças, conforme o Global News. A atiradora havia sido banida do ChatGPT meses antes, sem qualquer alerta às autoridades. O risco de IA saiu do terreno hipotético e virou dever concreto de reportar, com responsabilidade regulatória.
O Forward Deployed Engineer vira cargo central. Aaron Levie, CEO da Box, destacou por que o engenheiro implantado na ponta resiste enquanto a IA mudar rápido, em publicação que circulou bastante. Implantar agente não é treinar gente para usar ferramenta, é trabalho técnico pesado somado a redesenho de processo. A nova capacitação humana não é saber usar IA, é reescrever o fluxo do cliente.
Stripe rearquiteta pagamento para a economia agêntica. A Stripe, referência em infraestrutura de pagamentos, anunciou 288 produtos no Sessions 2026 com uma tese que costura tudo, segundo a Forrester: pagamento deixa de ser transação para humanos e vira infraestrutura programável para máquinas, com cobrança em tempo real por uso de agente. Quem vende via agente precisa repensar billing e antifraude.
PARA PENSAR
Quanto da sua operação você já consegue medir em horas devolvidas por agente, e não em projetos-piloto que nunca saem do slide? Se a resposta ainda é zero, o atraso já começou.
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