A Microsoft forma silenciosamente o maior ecossistema de agentes de IA — e ninguém mais chega perto.

A Microsoft construiu silenciosamente o maior ecossistema de agentes de IA empresarial, com mais de 100.000 organizações criando ou editando agentes de IA através de seu Copilot Studio desde o lançamento – um marco que coloca a empresa à frente em um dos segmentos mais observados e emocionantes da tecnologia empresarial.

“Isso é muito mais rápido do que pensávamos, e é muito mais rápido do que qualquer outro tipo de tecnologia de ponta que lançamos”, disse Charles Lamanna, executivo da Microsoft responsável pela visão de agentes da empresa, ao VentureBeat. “E isso foi um crescimento de 2x em apenas um trimestre.”

A rápida adoção ocorre à medida que a Microsoft expande significativamente suas capacidades de agentes. Em sua conferência Ignite que começa hoje, a empresa anunciou que permitirá que as empresas utilizem qualquer um dos 1.800 modelos de linguagem grande (LLMs) no catálogo do Azure dentro desses agentes – um movimento significativo além da sua exclusividade nos modelos da OpenAI. A empresa também revelou agentes autônomos que podem operar de forma independente, detectando eventos e orquestrando fluxos de trabalho complexos com mínima supervisão humana. (Veja nossa cobertura completa dos anúncios de agentes da Microsoft de hoje aqui.)

Esses agentes de IA – software que pode raciocinar e realizar tarefas empresariais específicas usando IA generativa – estão surgindo como uma ferramenta poderosa para automação e produtividade empresarial. A plataforma da Microsoft permite que as organizações construam esses agentes para tarefas que vão desde atendimento ao cliente até automação de processos empresariais complexos, mantendo segurança e governança de nível empresarial.

Construindo uma base de nível empresarial

A liderança inicial da Microsoft em agentes de IA decorre de seu foco nas necessidades empresariais que muitas vezes são negligenciadas no ciclo de hype da IA. Enquanto seus novos agentes autônomos e a flexibilidade dos LLMs atraíam as manchetes na Ignite, a verdadeira vantagem da empresa reside em sua infraestrutura empresarial.

A plataforma se integra a mais de 1.400 sistemas e fontes de dados empresariais, de SAP a ServiceNow a bancos de dados SQL. Essa conectividade extensa permite que as organizações construam agentes capazes de acessar e agir com base em dados em toda sua paisagem de TI existente. Enquanto as empresas podem construir agentes personalizados do zero, a Microsoft também lançou dez agentes autônomos pré-construídos com foco em funções empresariais centrais, como vendas, serviços, finanças e cadeia de suprimentos – para acelerar a adoção de casos de uso comuns em empresas.

A empresa não forneceu mais detalhes sobre quais tipos de agentes os clientes estão achando mais populares. Mas Lamanna afirmou que, além dos aplicativos que os departamentos de TI estão construindo para tarefas centrais específicas, existe uma segunda categoria de aplicativos que é mais de baixo para cima. É aqui que os funcionários criam agentes Copilot para compartilhar seus documentos ou apresentações com sua equipe ou outros parceiros, para que outros possam interagir com o conteúdo e fazer perguntas sobre ele.

Os recursos de segurança e governança, muitas vezes considerados um complemento nas implementações de IA, estão embutidos na arquitetura central da Microsoft. O sistema de controle da plataforma garante que os agentes operem dentro das permissões empresariais e dos frameworks de governança de dados.

“Acreditamos que isso aparecerá em todos os lugares”, disse Lamanna ao VentureBeat, “porque sempre que você tem uma tecnologia que torna possível algo que antes era impossível, todos ficam sempre surpresos com a maneira ampla como isso acaba sendo utilizado.” Ele comparou isso à Internet, onde a conectividade se estendeu do navegador ao sistema operacional e mudou fundamentalmente a arquitetura cliente-servidor.

O LLM fez um grande avanço, explica Lamanna, ao entender conteúdo não estruturado – linguagem, vídeo ou áudio – e mostrou os primeiros indícios de raciocínio, para tirar conclusões ou julgamentos com base nesses dados, disse Lamanna. “Então, o navegador, o processador de texto, a experiência core do sistema operacional e a forma como você faz processos de vendas e processos de suporte ao cliente – todos precisam ser reavaliados agora que essa capacidade existe… Eu não acho que haverá realmente qualquer parte da pilha de computação que não tenha algum componente reimaginado como resultado de todas as capacidades de agente e IA.”

Os primeiros adotantes já estão vendo resultados. A McKinsey reduziu seus fluxos de trabalho de intake de projetos de 20 dias para apenas 2 dias usando agentes de roteamento automatizados. A Pets at Home implantou agentes de prevenção à fraude em menos de duas semanas, economizando milhões anualmente. Outras empresas que usam o Copilot Studio incluem Nsure, McKinsey, Standard Bank, Thomson Reuters, Virgin Money, Clifford Chance e Zurich, disse a Microsoft ao VentureBeat.

A Rede de Agentes: a visão da Microsoft para IA empresarial

No coração da estratégia da Microsoft está o que Lamanna chama de “rede de agentes” – um sistema interconectado onde agentes de IA colaboram para resolver problemas complexos. Em vez de operarem isoladamente, os agentes podem passar tarefas, mensagens e conhecimentos de forma suave por toda a empresa.

O Copilot Studio tem sido associado até agora a agentes ativados via chat, mas agora a Microsoft está enfatizando qualquer tipo de ações. Imagine uma empresa onde os agentes colaboram sem costura: Um agente de vendas aciona um agente de inventário para verificar a disponibilidade do estoque, que então notifica um agente de atendimento ao cliente para atualizar o cliente. Essa arquitetura inclui:

• Agentes autônomos que detectam eventos e acionam ações sem supervisão humana
• Uma camada de orquestração que coordena vários agentes especializados
• Ferramentas de monitoramento em tempo real que fornecem transparência nos fluxos de trabalho dos agentes

A pesquisa da Microsoft lançou recentemente o sistema Magnetic-One baseado na estrutura Autogen da empresa, que estabelece uma hierarquia de agentes sofisticada: um agente gerenciador mantém listas de verificação de tarefas em um “loop externo”, enquanto agentes especializados executam o trabalho em um “loop interno”. Essa arquitetura pode potencialmente em breve abraçar ferramentas como o OmniParser da Microsoft, que permite que os agentes interpretem elementos de interface do usuário, e demonstra a liderança técnica da Microsoft em agentes que utilizam computadores — igualando-se às capacidades que estão sendo desenvolvidas pela Anthropic e Google. A empresa afirmou que está trabalhando para trazer essa pesquisa para a produção, mas não especificou como e quando.

 

A abordagem da Microsoft aborda um desafio fundamental das empresas: escalar de centenas para potencialmente milhões de agentes enquanto mantém o controle. A plataforma permite que as empresas coordenem vários agentes especializados através de suas capacidades de orquestração – uma abordagem que se alinha a uma tendência mais ampla da indústria em direção a sistemas multi-agentes.

O modelo de preços da plataforma reflete esse foco empresarial. Em vez de cobrar por token como a maioria dos provedores de IA, o estúdio Copilot da Microsoft precifica com base no número de mensagens trocadas – enfatizando os resultados de negócios em vez da computação bruta. As empresas não estão mais perguntando qual modelo é o melhor, explicou Lamanna. Elas estão perguntando por exemplos de valor comercial. “Isso foi uma mudança notável no mercado.”

A corrida por agentes de IA empresarial

Enquanto outros gigantes da tecnologia estão investindo pesadamente em agentes de IA, a combinação de recursos empresariais da Microsoft e integrações extensas lhe dá uma vantagem inicial. Concorrentes como Salesforce e ServiceNow introduziram suas próprias plataformas de agentes de IA, como o Agentforce (que apresentou 10.000 agentes construídos) e os Agentes do ServiceNow, mas essas ofertas são relativamente novas e carecem do alcance empresarial já estabelecido da Microsoft: centenas de milhões de trabalhadores usam o conjunto de produtividade da Microsoft.

O cenário competitivo inclui várias abordagens. A OpenAI se concentra no acesso direto à API, mas ainda não construiu uma estrutura de implementação de agentes de IA empresarial, embora seu modelo o1-preview recente mostre capacidades de raciocínio superiores que poderiam alimentar agentes mais inteligentes no futuro. Novos participantes como a Crew oferecem estruturas experimentais de agente, mas carecem de escala empresarial. O framework modular da LangChain continua popular entre desenvolvedores, mas se concentra mais na experimentação do que na implantação de nível empresarial. A AWS mantém uma abordagem voltada para desenvolvedores através de plataformas como SageMaker, enquanto as plataformas de IA do Google mostram força em setores específicos, mas carecem de uma estrutura de agente coesa para ampla adoção empresarial.

Por outro lado, a Microsoft combina segurança empresarial, ferramentas de baixo código, modelos pré-construídos e SDKs para desenvolvedores de código profissional, tornando-se uma opção mais inclusiva para equipes diversas. Ela também passou um tempo considerável fazendo o trabalho árduo de integrar suas várias bases de dados de aplicações e analíticas, para que os agentes de IA possam acessar quaisquer dados empresariais nativamente, em vez de realizar chamadas separadas aos bancos de dados para finalidades de geração aumentada de recuperação (RAG) (veja o anúncio da Microsoft hoje sobre integração de bancos de dados transacionais).

No entanto, a tecnologia de agentes de IA ainda é embrionária. Modelos de linguagem grande ainda podem alucinar, e os agentes de IA que dependem deles precisam de instalação e gerenciamento cuidadosos para evitar problemas como loops infinitos ou custos desnecessários. Alguns clientes expressaram preocupações sobre a precificação e os desafios de implementação do Copilot.

O campo também provavelmente permanecerá fragmentado. Um subconjunto significativo de empresas da Fortune 500 pode optar por abordagens multi-fornecedor, potencialmente usando os agentes Copilot da Microsoft para produtividade dos funcionários enquanto escolhe outras estruturas para aplicações sensíveis.

Conclusão: Liderando a empresa orientada por agentes

Embora a Microsoft lidere atualmente a implementação de agentes de IA empresarial, a tecnologia permanece em estágios iniciais. A vantagem da empresa não decorre de uma única característica, mas de sua abordagem abrangente: infraestrutura de nível empresarial, integrações extensas e foco em resultados empresariais em vez de capacidades brutas de IA.

O próximo ano testará se a Microsoft poderá manter essa liderança. Os concorrentes estão correndo para aprimorar suas ofertas. As empresas estão passando da experimentação para a implantação completa. O que está claro é que os agentes de IA estão se movendo além do ciclo de hype para a realidade da arquitetura de TI empresarial – com toda a complexidade e os desafios que essa transição acarreta.

Para líderes técnicos, agora é o momento de avaliar como os agentes de IA podem transformar seus fluxos de trabalho, desde a automação de tarefas repetitivas até a habilitação de novos modos de colaboração. Comece pequeno, concentre-se em resultados mensuráveis e considere agentes pré-construídos primeiro para acelerar sua jornada.

Assista à entrevista completa com Charles Lamanna incorporada acima para ouvir em primeira mão como a Microsoft está impulsionando a revolução da IA, o que os agentes de IA significam para a arquitetura empresarial, a ascensão do ContentOps e como isso está afetando funções e papéis de trabalho.