Durante a GTC 2026 – a principal conferência global da Nvidia, que reúne anualmente líderes, desenvolvedores e empresas para discutir os avanços mais relevantes em inteligência artificial e computação –, realizada entre os dias 16 e 19 de março, uma fala chamou atenção não apenas pelo impacto, mas pelo que ela sinaliza sobre o futuro do trabalho. “Toda empresa no mundo hoje precisa ter uma estratégia de OpenClaw, uma estratégia de sistemas agênticos. Este é o novo computador”, afirmou Jensen Huang, CEO da Nvidia.
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O OpenClaw, vale explicar, é um sistema open-source baseado em agentes de IA capaz de executar tarefas de forma autônoma a partir de objetivos definidos, articulando diferentes fontes de dados, ferramentas e etapas de decisão.
Assim, muito mais do que a apresentação de uma tendência, a frase dita por Huang sintetiza uma mudança estrutural que começa a ganhar forma: em um futuro próximo – e que, em determinados contextos, já acontece –, as empresas deixarão de utilizar a tecnologia apenas como ferramenta de suporte, passando a adotá-la por meio de agentes de IA.
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Até então, a lógica predominante era relativamente clara. A inteligência artificial funcionava como apoio, acelerando tarefas, gerando conteúdo, organizando informações. Mesmo nos casos mais avançados, ainda havia uma dependência forte de comandos humanos. Era o humano que iniciava, direcionava e refinava.
Com a evolução de sistemas como o OpenClaw, essa dinâmica começa a se transformar. Isso porque, conforme apontado, são agentes capazes de interpretar objetivos, tomar decisões intermediárias, buscar dados em diferentes fontes e ajustar suas próprias estratégias ao longo do caminho. Em vez de depender de instruções detalhadas a cada etapa, esses sistemas operam com um grau crescente de autonomia orientada a resultados.
Uma nova estruturação do trabalho com IA
Na prática, isso altera profundamente a forma como o trabalho pode ser estruturado. Imagine, por exemplo, uma operação comercial. Em um modelo tradicional, a IA poderia apoiar com análises ou sugestões de abordagem. Já sob o modelo agêntico, a empresa pode simplesmente definir um objetivo – como aumentar vendas em determinado segmento – e o agente passa a atuar de forma ativa: acessa o CRM, identifica oportunidades, sugere caminhos, interage com clientes e otimiza continuamente sua atuação com base nos resultados. O centro deixa de ser a tarefa e passa a ser o objetivo.
É um movimento que não surge no vazio. Dados recentes mostram que o uso de IA já vinha se aprofundando, ainda que de forma desigual. Um estudo da Gallup indica que 46% dos trabalhadores norte-americanos utilizam IA ao menos algumas vezes por ano, mas só 12% fazem uso diário. Ao mesmo tempo, entre aqueles que já utilizam, a frequência vem aumentando. Ou seja, a base de usuários parece crescer mais lentamente, enquanto o uso se torna mais intenso e integrado para quem já o adotou.
Trata-se de um padrão que revela uma barreira importante, deixando claro que se trata muito mais de uma questão de clareza de aplicação do que de acesso – conforme tratei em artigos passados. Muitas organizações ainda não conseguiram traduzir o potencial da IA em fluxos concretos de trabalho. E é justamente aqui que a lógica agêntica tende a acelerar a transformação. Ao reduzir a dependência de comandos detalhados, ela desloca o foco do “como usar” para o “o que queremos alcançar”.
E essa é uma visão que temos reforçado na Aimana, partindo da ideia de que a IA não gera valor de forma isolada, mas quando é estruturada, integrada aos processos e orientada a objetivos claros de negócio. A emergência dos sistemas agênticos torna essa necessidade ainda mais evidente – e, ao mesmo tempo, mais viável.
O surgimento da empresa agêntica
Essa mudança tecnológica vem acompanhada de uma transformação organizacional. No sentido do que afirmou o CEO da Nvidia, um relatório recente da McKinsey aponta que estamos caminhando para um modelo de “empresa agêntica”, no qual humanos e agentes de IA atuam como companheiros de equipe. Isso exige um redesenho mais profundo do que simplesmente automatizar tarefas isoladas. Processos precisam ser decompostos, decisões precisam ser redistribuídas e a colaboração passa a ser, por definição, híbrida.
Ainda assim, existe um descompasso relevante entre o potencial e a preparação das empresas. Segundo o estudo, 86% dos líderes acreditam que suas organizações não estão prontas para incorporar IA nas operações do dia a dia, e apenas uma pequena parcela espera que agentes atuem como colegas autônomos no curto prazo. A tecnologia avança, mas a estrutura organizacional ainda busca entender como acompanhar.
Nesse novo contexto, apesar do que possa parecer, o papel do humano não diminui – ele se transforma. À medida que agentes assumem tarefas operacionais e decisões intermediárias, cresce a importância da definição de direção estratégica, da supervisão e da responsabilidade sobre resultados. A velocidade proporcionada pela IA exige, em contrapartida, mais clareza sobre quem decide o quê, e em quais condições. Competências como julgamento, pensamento sistêmico e inteligência emocional deixam de ser complementares e passam a ser centrais no processo.
Essa transição, naturalmente, também começa a se refletir na forma como interagimos com a tecnologia. O avanço de soluções que posicionam a IA como “coworker”, como nos casos recentes do Claude, reforça a ideia de que, em vez de ferramentas pontuais, estamos lidando com instrumentos que acompanham contexto, executam tarefas de forma contínua e colaboram em fluxos reais de trabalho. A interface deixa de ser baseada em comandos, para se aproximar de uma dinâmica de colaboração.
Ao mesmo tempo, esse novo modelo traz desafios importantes, especialmente em temas como segurança e governança. O próprio Jensen Huang destacou que esse é um dos principais pontos de atenção para sistemas agênticos, o que tem motivado iniciativas voltadas a incorporar camadas adicionais de controle e privacidade. Não por acaso, questões éticas, regulatórias e organizacionais continuam entre as maiores barreiras para adoção, como também aponta a McKinsey.
No fim, a discussão sobre IA agêntica deixa de ser sobre a tecnologia em si, para avançar no entendimento de como ela estruturá o trabalho daqui para a frente. Logo, empresas que enxergarem esses agentes como uma mera evolução incremental de ferramentas provavelmente capturarão ganhos limitados. Já aquelas que conseguirem redesenhar seus modelos operacionais, integrando humanos e agentes de forma intencional, tendem a operar em um novo patamar de eficiência e escala.
A provocação feita na GTC, portanto, vai além do impacto imediato. Se sistemas agênticos são, de fato, “o novo computador”, então não estamos diante de mais uma simples onda tecnológica, mas de uma mudança na própria lógica de como o trabalho acontece. E, como em toda mudança de paradigma, os maiores ganhos tendem a ficar com quem entender isso primeiro.
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