Por Andrew Hewitt, VP de Tecnologia Estratégica da TeamViewer
A Inteligência Artificial já ultrapassou um marco decisivo no ambiente corporativo. Deixou de ser um experimento pontual para se tornar parte integrante da tecnologia cotidiana, 75% dos trabalhadores utilizam IA ao menos uma vez por dia. Contudo, a próxima transição promete ser ainda mais transformadora: a IA começa a ir além da simples recomendação de ações, avançando para a capacidade de executá-las de forma autônoma, sem necessidade de solicitação explícita.
A transição rumo à IA autônoma representa um potencial extraordinário para a área de TI. Imagine um sistema capaz de detectar a degradação de um dispositivo antes mesmo que o colaborador perceba o problema e, em seguida, corrigir a falha automaticamente — acionando um profissional de TI apenas quando o discernimento humano se torna indispensável. Para as empresas, isso se traduz em menos tempo de inatividade e na redução de tarefas repetitivas de suporte, liberando as equipes de TI para enfrentar desafios complexos e focar em decisões que exigem conhecimento especializado.
Entretanto, o avanço tecnológico não implica, necessariamente, que as pessoas estejam prontas para acompanhá-lo. Embora a IA já esteja amplamente incorporada aos fluxos de trabalho diários, 61% dos usuários afirmam preferir que ela não tome ações independentes em seu nome, revelando uma lacuna evidente entre adoção e confiança. Para o ecossistema de TI, superar essa distância será uma das oportunidades mais determinantes da próxima fase da Inteligência Artificial no ambiente corporativo.
Da Assistência à Ação
Até agora, grande parte da discussão sobre Inteligência Artificial no ambiente corporativo se concentrou em ferramentas que auxiliam pessoas na execução de tarefas. Ou seja: o colaborador fornece um comando e decide como utilizar o resultado.
A IA autônoma, porém, redefine essa relação. Em vez de apenas oferecer informações, os sistemas passam a identificar necessidades e determinar a melhor forma de resolver o problema — chegando até a adaptar sua lógica para responder a condições inéditas.
A área de TI é um dos primeiros campos em que essa transformação já se mostra concreta. Análises recentes revelam que agentes de IA estão assumindo uma parcela crescente de atividades repetitivas e estruturadas. A pesquisa da TeamViewer confirma essa tendência: 99% dos líderes de TI afirmam sentir-se confortáveis em delegar ao menos uma tarefa à IA, sendo as mais comuns atualizações de sistemas (61%) e correções de dispositivos (53%).
E essa evolução deve se intensificar. Líderes de TI projetam que, até 2030, cerca de 40% dos serviços digitais no ambiente de trabalho funcionarão de forma autônoma. À medida que mais tarefas migram da recomendação para a execução, as organizações precisarão definir até que ponto estão dispostas a confiar responsabilidades aos sistemas de IA.
Confiança como Fator-Chave
Os profissionais já reconhecem o valor da Inteligência Artificial — 97% relatam ao menos um benefício concreto em seu ambiente de trabalho. A confiança, porém, é posta à prova quando a tecnologia deixa de apenas fornecer resultados e passa a agir de forma independente.
Mais da metade dos colaboradores (56%) afirma verificar com frequência ou sempre as saídas geradas pela IA antes de utilizá-las, dedicando em média duas horas semanais a esse processo. Paralelamente, apenas 5% não demonstram preocupação com o funcionamento da IA sem supervisão humana. Se os funcionários ainda sentem necessidade de validar os resultados, delegar à IA a responsabilidade de realizar mudanças de forma autônoma exigirá um grau muito maior de confiança.
Para o ecossistema de TI, isso significa olhar além do nível de automação prometido por uma solução de IA. Ao avaliar parceiros e tecnologias, líderes do setor precisam compreender como os fornecedores demonstram confiabilidade, explicam suas ações e asseguram transparência nos processos de tomada de decisão.
Uma solução pode oferecer altos níveis de automação, mas será essencial que os parceiros tenham evidências de sua consistência nos ambientes em que os clientes pretendem utilizá-la, com visibilidade clara sobre os motivos de cada ação e seus impactos. A capacidade de demonstrar e construir confiança na IA tornar-se-á um elemento central na forma como os parceiros avaliam fornecedores de tecnologia.
Governança e Salvaguardas
À medida que os sistemas de Inteligência Artificial passam a ter acesso a um número crescente de aplicações e dados, o debate sobre governança deve evoluir na mesma proporção. As empresas precisam definir claramente quais ações podem ocorrer de forma automática e em quais situações a aprovação humana continua indispensável.
O nível adequado de supervisão varia conforme o risco envolvido. Resolver um problema rotineiro de desempenho de dispositivo tem consequências muito diferentes de realizar uma alteração significativa em segurança ou acesso.
Uma abordagem graduada oferece às organizações a possibilidade de expandir com segurança. Tarefas de baixo risco e repetitivas podem ser conduzidas dentro de parâmetros pré-definidos, enquanto decisões de maior impacto devem permanecer sob julgamento humano. Assim, o grau de supervisão reflete diretamente o potencial de impacto de cada caso de uso.
Essas considerações moldarão cada vez mais a forma como líderes de canais avaliam quais soluções de IA levar aos clientes. A capacidade de explicar salvaguardas e implementar políticas de proteção será essencial para que parceiros conduzam conversas mais informadas com seus clientes, ajudando-os a definir até onde se sentem confortáveis em atribuir maior responsabilidade aos sistemas de IA.
Canal Transforma Confiança em Prática
Os parceiros de canal desempenham um papel crucial ao ajudar clientes finais a colocar esses sistemas em prática. Sua função vai além da simples implementação da tecnologia: cada vez mais, eles podem apoiar os clientes na definição de onde a autonomia é adequada e quais evidências justificariam ampliar seu uso.
Esses parceiros estão bem posicionados para fazer tais julgamentos porque conhecem as melhores práticas, a infraestrutura e as prioridades operacionais de cada cliente. Isso lhes dá a oportunidade de traduzir ambições amplas em torno da IA em casos de uso específicos, capazes de gerar valor mensurável sem introduzir riscos inaceitáveis.
Por exemplo, um parceiro de canal pode trabalhar com um cliente para introduzir IA em uma parte limitada de seu ambiente de TI e, desde o início, acordar como o desempenho será avaliado. Isso pode envolver o acompanhamento da precisão das decisões, do número de casos que ainda exigem intervenção humana ou da melhoria esperada para a equipe de TI. Os parceiros também trazem a expertise e a capacidade necessárias para conduzir essa avaliação, especialmente quando os clientes não dispõem das competências internas ou da disponibilidade para gerenciá-la. Esses resultados fornecem evidências concretas para embasar a próxima decisão sobre o papel da IA.
Assim, o canal pode ajudar os clientes a tratar a autonomia como algo que se desenvolve com a experiência. À medida que a tecnologia demonstra valor e confiabilidade na prática, os parceiros podem usar essas evidências para aconselhar sobre onde expandir seu papel e onde a supervisão humana continua sendo apropriada.
O ponto crucial para os líderes de canal é apoiar os clientes na construção da autonomia no ritmo da confiança — em vez de tratar a confiança como uma condição prévia para iniciar a jornada.
Impacto para Equipes de TI
A supervisão humana continuará desempenhando um papel importante à medida que a IA assumir mais tarefas no ambiente de trabalho. Apenas 2% dos profissionais acreditam que a IA poderá eliminar sua função até 2030, enquanto 33% esperam que ela os auxilie, permitindo que continuem executando a maior parte das atividades.
A mudança mais imediata para as equipes de TI estará na forma como seu tempo será utilizado. Com a IA assumindo intervenções rotineiras, os profissionais poderão dedicar mais energia a problemas complexos e aplicar sua expertise em situações que exigem contexto e julgamento estratégico.
A divisão entre tarefas que a IA pode executar de forma independente e aquelas que ainda requerem envolvimento humano variará entre organizações. À medida que a IA se torna capaz de fazer mais, caberá às equipes de TI determinar onde a automação pode realmente aprimorar sua operação e onde sua própria experiência permanece indispensável.
