Agentes que usam computador já estão em produção, mostra análise

Agentes em produção, não só em demos

Uma análise da Andreessen Horowitz argumenta que agentes capazes de usar computador deixaram a fase de demonstração e já operam em produção, especialmente em fluxos de trabalho estreitos, repetitivos e com regras bem definidas. O uso mais forte está no back-office: atualizar sistemas de registro, mover dados por portais, processar tickets, checar registros e lidar com softwares legados sem API limpa. A lógica é a do BPO (terceirização de processos): a pergunta deixou de ser “isso pode ser terceirizado?” e passou a ser “isso pode ser feito por um agente?”.

Os modelos melhoraram rápido. No benchmark OSWorld-Verified, que mede agentes operando um desktop real, o melhor resultado subiu de 42% no início de 2025 para 85% em junho de 2026, acima dos cerca de 72% obtidos por testadores humanos. Ainda assim, os autores alertam que benchmark não garante viabilidade operacional: uma falha em qualquer etapa pode impedir a conclusão de um processo de negócio.

O que funciona

Os casos mais bem-sucedidos envolvem tarefas de “seguir protocolo”: caminhos claros, resultados verificáveis e alto volume. Exemplos citados incluem uma plataforma de dados de CPG que roda de 15 a 20 milhões de interações automatizadas com portais por mês, usando agentes como fallback autocorretivo quando scrapers manuais quebram; uma integradora global com 27 fluxos ativos que processam cerca de 1.500 a 2.100 tickets de TI por dia; e uma agência que automatizou registro de candidatos em um sistema de recrutamento usando um modelo mais barato, suficiente para a tarefa.

Os problemas aparecem quando não há sinal claro de sucesso ou o erro só fica visível depois. Um agente pode aceitar “net 60” como “net 30” em um contrato sem ninguém perceber, ou enviar um claim em um portal e não saber que, dias depois, um ajustador ligou pedindo confirmação. Nesses casos, um modelo mais inteligente não resolve sozinho; é preciso infraestrutura de verificação, escalonamento e tratamento de erro.

Infraestrutura vale mais que modelo

Para compradores, o modelo raramente é o fator decisivo. O que importa é a infraestrutura ao redor: segurança, confiabilidade, ROI, monitoramento e capacidade de lidar com falhas. Um padrão citado é executar o workflow uma vez com agente, transformar o processo em código determinístico, reaproveitar esse código nas execuções seguintes e chamar o modelo novamente apenas quando algo quebra. Isso reduz custo e aumenta previsibilidade.

O diferencial competitivo também muda de camada. Navegar por botões e telas tende a virar commodity; o valor durável está no contexto do cliente: runbooks, permissões, conhecimento interno, regras de validação, credenciais e entendimento de como o trabalho realmente acontece dentro de uma empresa.

Economia

O custo estimado de um agente usando computador fica entre US$ 3 e US$ 15 por hora, com valor típico de US$ 6 a US$ 8 usando modelos de fronteira e captura frequente de tela. O BPO offshore custa cerca de US$ 10 por hora totalmente carregado, enquanto um trabalhador de back-office nos EUA fica entre US$ 30 e US$ 45 por hora. Mesmo no modo mais caro, o agente fica próximo do empate com outsourcing offshore e pode oferecer margem bruta de 70% a 80% contra mão de obra doméstica. Agentes ainda são mais lentos que humanos em modo agêntico, mas compensam com operação 24/7 e escalabilidade.

Para onde vai

Os próximos avanços devem vir de precisão, latência e custo. A precisão é central: detectar anomalias, checar o próprio trabalho e escalar apenas quando necessário. A latência pode melhorar com abordagens baseadas em accessibility trees e modelos treinados em vídeo, reduzindo a dependência do loop caro de screenshots. Também devem ganhar importância segurança, governança, credenciais, trilhas de auditoria e arquiteturas multiagente para fluxos mais complexos.