A primeira onda de adoção de IA nas empresas foi individual: um funcionário usando ChatGPT para escrever emails mais rápido, um analista usando um copilot para gerar código. Útil. Mensurável em produtividade individual. Mas fundamentalmente limitado — porque a maioria do valor nas organizações não está no trabalho individual, está nos processos que cruzam funções, sistemas e equipes.
A segunda onda, que está começando agora, é sobre orquestração. IA não como ferramenta de um indivíduo, mas como camada que coordena workflows inteiros — conectando dados de diferentes sistemas, executando etapas em sequência, escalando para humanos quando necessário, e entregando saídas que alimentam o próximo passo do processo automaticamente.
A diferença que faz toda a diferença
Considere o processo de onboarding de um cliente corporativo em um banco: verificação de identidade, due diligence regulatória, análise de risco de crédito, configuração de produtos, comunicação com o cliente, aprovação interna. São 8-12 etapas distintas, cada uma envolvendo sistemas diferentes, critérios diferentes e, frequentemente, equipes diferentes.
IA individual acelera cada etapa isoladamente. IA de orquestração elimina o tempo entre etapas — as transferências, as esperas, as comunicações de status, os erros de handoff. Em muitos processos, é exatamente esse tempo entre etapas que domina o tempo total. Um processo que leva 5 dias pode ter apenas 4 horas de trabalho real.
O que está sendo construído agora
Plataformas de orquestração de agentes estão surgindo de múltiplas direções: dos fornecedores de software empresarial (Salesforce AgentForce, ServiceNow, SAP Joule), dos provedores de cloud (Microsoft Copilot Studio, Google Vertex AI Agents), e de startups especializadas. O mercado de orquestração de agentes pode chegar a $52 bilhões até 2030 segundo projeções de analistas.
A competição não vai ser vencida pelo melhor modelo individual — vai ser vencida por quem conseguir conectar modelos a dados e sistemas de forma mais confiável, mais auditável e com menos fricção de integração.
O que isso exige das organizações
Orquestração de workflows por IA exige algo que a maioria das empresas não tem pronto: dados limpos e acessíveis em múltiplos sistemas, APIs confiáveis entre sistemas legados, e clareza sobre quais decisões intermediárias de um processo podem ser automatizadas sem supervisão humana.
Essas são questões de arquitetura de dados e de design de processo, não de tecnologia de IA. Empresas que vão ganhar na segunda onda de adoção estão resolvendo esses problemas agora — antes de precisar dos agentes.
