#142: Short Takes: O product-market-fit no mercado de agentes de IA
W FINTECHS NEWSLETTTER #142
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👉A W Fintechs é uma newsletter focada em inovação financeira. Toda segunda-feira, às 8:21 a.m. (horário de Brasília), você receberá uma análise profunda no seu e-mail.
Bem vindo a edição Short Takes e, como o nome sugere, diferente dos deep dives, em edições como essa vou explorar diversos assuntos que, posteriormente, podem se tornar uma edição deep dive.
Short Takes é focado para empreendedores, investidores e operadores que querem insights rápidos.
Semana passado, abordei o crescimento dos agentes de IA no mercado de fintechs. A primeira grande aplicação dos AI Agents tem sido justamente nas tarefas mais repetitivas — aquelas que consomem tempo, mas exigem pouca criatividade ou julgamento. Atendimento ao cliente, suporte técnico, envio de documentos, validação de dados, triagem de chamados. A Klarna foi um dos primeiros exemplos de impacto visível, e no Brasil, a InfinitePay mostrou a força da automação ao automatizar 75% do atendimento, economizando R$ 100 milhões em 2023 e lidando com 2,6 milhões de solicitações com uma estrutura mínima.
Um relatório recente do BCG mostrou exatamente a evolução dos agentes 1. Estamos nos afastando da era dos "agentes com ifs" e caminhando para um novo paradigma: agentes autônomos que observam, planejam, agem e colaboram. Isso não é apenas uma mudança técnica.
Os foundation models surgiram como grandes preditores de tokens — verdadeiras máquinas de autocomplete. Eles sabiam completar frases, mas não entendiam contextos, intenções ou objetivos.
Logo depois, vieram os chatbots, com modelos ajustados para conversar, responder perguntas e simular um diálogo humano. Úteis, sem dúvida, mas ainda dentro de um perímetro apertado.
A terceira fase trouxe um salto gigantesco, os agentic workflows. Aqui, misturamos LLMs com lógica estruturada, algo como dizer “se a resposta for X, então use a ferramenta Y”. É o estágio em que estamos colhendo mais valor prático hoje. Já temos agentes que extraem dados, preenchem planilhas, organizam pipelines. Ainda são limitados em algumas tarefas, mas superiores as fases anteriores. A quarta etapa — os agentes autônomos, propriamente — é onde a mágica (e os problemas) realmente começam. Agora não se trata mais de reagir ou seguir regras, mas de observar o ambiente, planejar ações e tomar decisões em tempo real. É quando o agente para de ser um robô de execução e começa a se comportar como um operador com objetivos, e aqui o valor agregado para o operacional das empresas aumenta ainda mais.
A diferença aqui é que enquanto nos workflows o agente é previsível, nos modelos autônomos ele precisa ser adaptável. E no horizonte mais ambicioso, temos os sistemas multi-agentes. Essa é a visão final: não um agente, mas uma rede coordenada de agentes. Cada um com um papel específico, compartilhando contexto, alinhando metas e resolvendo tarefas complexas em conjunto.
O que essa evolução mostra é que o caminho não é sobre fazer tudo com um único agente inteligente. Mas, principalmente, é sobre orquestrar capacidades diferentes em estruturas modulares.
E é justamente nessa lógica modular que os agentes de codificação ganharam destaque como os primeiros a alcançar o tão desejado product-market fit. Plataformas como Cursor, Replit, Bolt e Lovable não apenas conquistaram milhões de usuários em poucos meses, como também provaram que, quando o agente resolve um problema claro (como acelerar o desenvolvimento de uma aplicação), a tração acontece de forma quase orgânica.
O ponto central é esse: os agentes que de fato entregam valor são aqueles que entenderam o modo operacional da engenharia. Eles conseguem orquestrar desde funções com o GitHub, até se conectarem ao CI/CD, respeitar as políticas da empresa e executar sem supervisão. Ou seja, eles se comportam como parte do time de engenharia.
Saúde e paz,
Walter Pereira
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Disclaimer: As opiniões expressas aqui são de total responsabilidade do autor, Walter Pereira, e não refletem necessariamente as opiniões dos patrocinadores, parceiros ou clientes da W Fintechs.
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