A inteligência artificial dentro das empresas está deixando de funcionar apenas como assistente de texto para assumir tarefas inteiras sozinha. É essa transformação que o Google Cloud chama de “era agêntica”, conceito que dominou o Google Cloud Next ’26 e que, segundo a companhia, já começou no Brasil.
“Já não estamos falando de chatbots. Estamos falando de agentes que conseguem executar processos completos, tomar decisões e operar junto das equipes”, afirmou Milena Leal, que assumiu a operação brasileira do Google Cloud neste ano.
Segundo dados apresentados pela executiva, 62% dos líderes empresariais brasileiros afirmam já utilizar agentes de IA em toda a organização. O Google trabalha para que essa tecnologia se torne a nova camada operacional das empresas.
A diferença, segundo Milena, está na autonomia. Enquanto os primeiros modelos generativos dependiam de comandos pontuais, os novos agentes conseguem executar tarefas contínuas, acessar sistemas corporativos, cruzar bases de dados, automatizar processos e interagir com funcionários praticamente em tempo real.
“Essa nova revolução acontece porque hoje existe uma stack completa. O Google desenha desde os chips até os modelos e aplicativos”, afirmou a executiva.
Como os agentes de IA estão organizados nas empresas
O Google tenta acelerar essa adoção usando o Gemini Enterprise, plataforma corporativa que coloca agentes de IA diretamente no fluxo de trabalho dos funcionários.
Entre os recursos apresentados no evento está o Agent Designer, que permite criar agentes de longa duração para tarefas complexas. Outra novidade é o Inbox e Skills, ambiente voltado para gerenciamento de tarefas automatizadas e criação de atalhos para atividades repetitivas.
Já o Canvas funciona como um espaço integrado para produção e edição de arquivos sem troca de aplicativos. “O objetivo é colocar os agentes na mão de cada funcionário de uma maneira simples e flexível”, disse Milena.
A corrida pelos agentes também depende de volume massivo de dados. Para isso, o Google lançou o Agentic Data Cloud, infraestrutura criada para alimentar sistemas autônomos com dados empresariais.
Dentro desse ambiente, a empresa apresentou o Deep Research Agent, descrito como um “analista autônomo” capaz de cruzar bancos de dados estruturados e documentos corporativos para responder perguntas complexas com citações exatas.
Para Milena Leal, a corrida da inteligência artificial corporativa não será definida apenas pela capacidade dos modelos, mas pela infraestrutura que sustenta esses sistemas dentro das empresas. Segundo ela, o diferencial do Google está justamente na construção de uma plataforma integrada, desenhada “dos chips aos aplicativos”.
“Tudo isso é sustentado pela vantagem de uma infraestrutura full stack, projetada em conjunto desde os chips até os aplicativos e modelos, o que garante eficiência e governança desde a origem do sistema”, afirmou a executiva.
Governança dos agentes
Para Milena Leal, a expansão da inteligência artificial dentro das empresas exige mais do que modelos avançados. Exige controle, rastreabilidade e segurança desde a base da operação.
“Tudo isso é sustentado pela vantagem de uma infraestrutura full stack, projetada em conjunto desde os chips até os aplicativos e modelos, o que garante eficiência e governança desde a origem do sistema”, afirmou a executiva.
Segundo Milena, essa integração virou uma prioridade porque os agentes de IA estão deixando de atuar apenas como assistentes e passam agora a operar processos inteiros dentro das empresas.
“O cliente quer velocidade, mas quer governança desde a origem”, disse.
A estratégia do Google é concentrar IA, infraestrutura, dados e segurança dentro de uma única arquitetura. Durante o Google Cloud Next ’26, a companhia apresentou o Agentic Defense, plataforma que combina inteligência de ameaças do Google com a tecnologia da Wiz para prevenção de ataques cibernéticos.
Entre os recursos anunciados está o Threat Hunting Agent, criado para identificar padrões suspeitos automaticamente, além do Google Cloud Fraud Defense, evolução do reCAPTCHA desenvolvida para diferenciar humanos, bots e agentes de IA.
Segundo o Google, o sistema de triagem e investigação da companhia já processou mais de 5 milhões de alertas de segurança, reduzindo análises que antes levavam cerca de 30 minutos para apenas 60 segundos.
Os números apresentados pelo Google
Nos últimos 12 meses, 330 clientes do Google Cloud processaram mais de 1 trilhão de tokens cada um. Outros 35 ultrapassaram a marca de 10 trilhões de tokens. Hoje, os modelos do Google já processam mais de 16 bilhões de tokens por minuto via API.
O próprio Google virou laboratório dessa transformação. Segundo a companhia, 75% do código produzido internamente já é gerado por inteligência artificial.
A infraestrutura virou peça central dessa disputa. Durante o evento, o Google anunciou os novos chips TPU 8t e TPU 8i, desenhados especificamente para IA.
Segundo a empresa, o TPU 8t reduz o treinamento de modelos complexos de meses para semanas. Já o TPU 8i foi desenvolvido para coordenar milhões de agentes simultaneamente e entregar respostas em tempo real.
Como as empresas estão se tornando agênticas no Brasil
O Brasil já aparece como vitrine dessa expansão. Para Milena, o avanço da IA corporativa entrou em uma nova etapa. “A discussão agora não é mais se as empresas vão usar IA. A discussão é como elas vão operar com agentes dentro do negócio.”
A Casas Bahia integrou a ferramenta Nano Banana ao Vertex AI para automatizar a edição do catálogo digital e criar ambientes virtuais. Segundo o Google, a melhoria elevou em 60% a finalização de vendas.
A Jusbrasil lançou a plataforma Jus IA usando uma base de mais de 7 bilhões de documentos jurídicos. Hoje, mais de 300 mil usuários utilizam a ferramenta mensalmente.
Já a CERC processa mais de 500 milhões de transações diárias utilizando Cloud Spanner e BigQuery para detectar fraudes e analisar riscos financeiros.
