Google aposta em agentes de IA que escolhem modelos e executam tarefas entre sistemas

O Google Cloud apresentou uma nova aposta para ampliar o uso de agentes de inteligência artificial (IA) nas empresas: uma arquitetura capaz de selecionar diferentes modelos de linguagem conforme a tarefa, acessar sistemas corporativos e executar atividades que envolvem múltiplas aplicações. A proposta, materializada no Gemini Agent, busca reduzir a fragmentação das ferramentas de IA utilizadas nas organizações e centralizar sua operação em um único ambiente.

Uma das principais características da solução é a separação entre o agente responsável por coordenar o trabalho e os modelos utilizados para executá-lo. Na prática, o Gemini Agent pode recorrer tanto aos modelos Gemini, do Google, quanto ao Claude, da Anthropic, conforme as necessidades de cada atividade. A companhia também prevê incorporar modelos abertos e privados de outros fornecedores.

A estratégia permite que diferentes modelos sejam utilizados dentro de um mesmo fluxo de trabalho, sem exigir que as empresas reconstruam suas integrações, habilidades e bases de contexto a cada mudança tecnológica. Segundo o Google, a escolha também considera a qualidade das respostas e a otimização dos custos de processamento.

O anúncio foi realizado durante o Gemini at Work 2026, em 8 de outubro, pelo CEO do Google Cloud, Thomas Kurian. A iniciativa acompanha o movimento das fornecedoras de tecnologia para transformar assistentes de IA em sistemas capazes de executar processos corporativos com maior autonomia.

“O Gemini tem todo o seu contexto de negócios e pode ser usado para tudo, desde o trabalho de conhecimento até responder a perguntas, e da criação de conteúdo à codificação, tudo a partir de uma única caixa de prompt”, afirma Kurian.

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Agentes passam a atuar entre diferentes sistemas

A arquitetura apresentada pelo Google prevê que o Gemini Agent funcione como uma camada de coordenação entre aplicações corporativas. A solução pode se conectar a ferramentas de colaboração, como Microsoft 365, Slack e Google Workspace; plataformas de desenvolvimento, como Git e Jira; sistemas empresariais, como Salesforce e ServiceNow; e ambientes de dados, incluindo BigQuery, Databricks, Snowflake e PostgreSQL.

A integração utiliza ferramentas e conectores, incluindo servidores baseados no Model Context Protocol (MCP), padrão que permite conectar sistemas de IA a fontes externas de dados e funcionalidades.

O agente também pode criar subagentes especializados para executar etapas de um processo em paralelo ou em sequência. Dessa forma, uma atividade que envolva consultar informações, analisar documentos, produzir relatórios e atualizar sistemas pode ser distribuída entre diferentes componentes, sob uma mesma coordenação.

Outra característica é a execução persistente na nuvem. Segundo a companhia, tarefas que levam horas ou dias podem continuar em andamento mesmo depois que o usuário encerra a sessão no computador.

O Google também apresentou o conceito de agentes que atuam como integrantes de uma equipe. Esses sistemas podem receber uma identidade própria, endereço de e-mail corporativo, armazenamento dedicado e acesso a informações compartilhadas, permitindo que sejam acionados por outros funcionários em ambientes de colaboração.

A proposta amplia as possibilidades de automação, mas também acrescenta uma camada de complexidade à gestão de TI. Ao permitir que agentes interajam com diferentes sistemas e executem ações em nome de uma organização, torna-se necessário definir quais informações podem acessar, quais operações estão autorizados a realizar e como suas atividades serão supervisionadas.

Governança ganha espaço na arquitetura

Para lidar com essas questões, o Google incorporou mecanismos específicos de identidade, autorização e auditoria à arquitetura do Gemini Agent.

Cada agente pode receber uma identidade individual, associada às ações realizadas nos sistemas corporativos. As permissões de acesso são definidas de acordo com funções e políticas estabelecidas pelos administradores de segurança.

As atividades executadas também podem ser registradas em trilhas de auditoria, permitindo identificar qual agente realizou determinada operação. Os registros podem ser acompanhados por ferramentas de observabilidade do Google Cloud para detectar comportamentos anômalos.

Outro componente é o Agent Sandbox, ambiente isolado de execução que estabelece limites de rede e aplica políticas de segurança aos agentes.

O modelo procura responder a um desafio da adoção de IA autônoma nas empresas: a necessidade de ampliar a capacidade de execução das ferramentas sem perder a rastreabilidade das decisões e o controle sobre os recursos corporativos.

Para os CIOs, a discussão vai além da escolha do modelo de linguagem. A implantação de agentes capazes de acessar informações e executar tarefas em diferentes aplicações exige uma estratégia de gestão de identidades, permissões, monitoramento e custos.

Empresas brasileiras apresentam resultados com IA

Além da nova arquitetura, o Google Cloud divulgou resultados de organizações brasileiras que utilizam o Gemini Enterprise em processos de negócio. Os casos envolvem aplicações já implementadas na plataforma e não devem ser confundidos com resultados específicos do novo Gemini Agent.

No Bradesco, a tecnologia é utilizada na análise automatizada de documentos fiscais, contábeis e contratuais. Segundo os números apresentados, o tempo de análise de documentos caiu de uma hora para cinco minutos. O banco também registrou redução de 60% nas inconsistências de risco e ganhos de eficiência financeira superiores a 10%.

O Banco BV utiliza a plataforma para produzir roteiros personalizados destinados a gerentes de relacionamento com clientes. De acordo com o Google, a aplicação acelerou em 80% a comunicação relacionada a oportunidades de financiamento e investimento.

Na Globo, o Gemini Enterprise é utilizado no PlanejaAI, solução voltada ao planejamento de software. A aplicação apoia profissionais responsáveis pela definição e pelo refinamento de projetos de tecnologia.

Segundo os resultados divulgados, a ferramenta aumentou em 33% a precisão do planejamento anterior ao desenvolvimento e reduziu o tempo de validação de 20 minutos para seis segundos. A empresa também contabilizou uma economia de 127 horas de trabalho em um trimestre.

No setor agropecuário, a CNA/SENAR utiliza a plataforma na JoIA, assistente de IA disponível pelo WhatsApp. A ferramenta reúne informações sobre preços regionais de insumos, previsões meteorológicas e avaliações financeiras para apoiar decisões de produtores rurais. Segundo o Google, a aplicação alcançou 40 mil usuários ativos e tem potencial para atender até cinco milhões de produtores.

O desafio de transformar agentes em infraestrutura corporativa

A evolução apresentada pelo Google aponta para uma mudança no papel dos agentes de IA dentro das organizações. Em vez de funcionarem apenas como interfaces de consulta ou ferramentas isoladas de produtividade, esses sistemas passam a ser projetados para coordenar atividades, acessar informações corporativas e executar processos em diferentes ambientes.

Nesse cenário, a possibilidade de utilizar modelos de diferentes fornecedores dentro de uma mesma arquitetura pode oferecer maior flexibilidade às equipes de tecnologia. Ao mesmo tempo, aumenta a importância de mecanismos que permitam acompanhar o consumo de recursos, controlar permissões e avaliar os resultados das automações.

Embora o Google apresente a seleção dinâmica de modelos como um caminho para otimizar custos, o anúncio não traz uma comparação quantitativa que permita medir a economia proporcionada pelo Gemini Agent em relação a outras arquiteturas.

Também não foram detalhados, no material divulgado, os cronogramas de disponibilidade de todas as funcionalidades apresentadas.

Para as lideranças de TI, a questão central passa a ser como incorporar agentes aos processos de negócio sem criar novas estruturas fragmentadas de automação. A resposta dependerá não apenas da capacidade dos modelos, mas da integração com os sistemas existentes e da governança sobre as ações executadas por essas tecnologias.

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