Por que os próximos vencedores de agentes serão as empresas em que as pessoas confiam para trabalhos reais
Por Jaka Kotnik, CMO da Inflectiv
Toda grande mudança tecnológica começa com empolgação, depois se torna séria quando as empresas tentam implantá-la.
É exatamente onde estamos com os agentes de IA.
A primeira onda foi sobre demonstrações. Um agente poderia navegar, chamar uma ferramenta, escrever código, consultar um banco de dados, acionar um fluxo de trabalho e retornar uma resposta impressionante o suficiente para compartilhar. Por um tempo, essa foi a história. Os agentes eram empolgantes porque pareciam software que finalmente poderia operar em nome do usuário.
Então as equipes começaram a colocar agentes próximos aos sistemas de negócios reais.
Foi quando a conversa mudou.
No momento em que um agente se conecta a ferramentas internas, bancos de dados, arquivos, APIs, credenciais, dados de clientes ou fluxos de trabalho, ele deixa de ser um chatbot. Ele se torna um ator operacional. E atores operacionais precisam de limites.
É aqui que o mercado de agentes está se movendo de hype para confiança.
MCP Mudou a Conversa sobre Agentes
O Protocolo de Contexto do Modelo se tornou um dos padrões mais importantes na infraestrutura de agentes porque oferece aplicações de IA uma maneira mais limpa de se conectar a sistemas externos. Em vez de construir integrações personalizadas para cada modelo, ferramenta, banco de dados e fluxo de trabalho, o MCP cria uma interface mais padronizada entre os agentes e o contexto que eles precisam.
Isso importa porque os agentes precisam de contexto para serem úteis. Eles precisam de acesso a arquivos, bancos de dados, APIs, ferramentas, memória, fluxos de trabalho e sistemas de negócios. Sem uma interface compartilhada, cada conexão se torna trabalho personalizado. Cada integração se torna outra ponte frágil. Cada equipe de produto acaba reconstruindo a mesma tubulação.
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Fonte: https://www.descope.com/learn/post/mcp
A Anthropic introduziu o MCP
como um padrão aberto para construir conexões seguras e bidirecionais entre fontes de dados e ferramentas impulsionadas por IA, enquanto a Caixa de Ferramentas MCP do Google para Bancos de Dados mostra quão rapidamente essa interface está se movendo para a infraestrutura real de desenvolvedores, conectando agentes, IDEs e aplicativos a bancos de dados empresariais.
Isso é um grande sinal.
Os agentes estão se aproximando dos sistemas onde o trabalho real acontece.
Mas a mesma coisa que torna o MCP poderoso também o torna arriscado: ele conecta agentes a sistemas reais.
A Lacuna de Confiança Agora é a Lacuna de Adoção
Esta é a parte que mais importa para a adoção.
Os clientes não adotarão agentes porque a demonstração parece impressionante. Eles adotarão agentes quando o sistema for confiável, explicável, seguro e conectado ao conhecimento certo. Um bom agente não pode apenas responder rapidamente. Ele precisa saber de onde veio a resposta, o que é permitido acessar, o que nunca deve expor e se o fluxo de trabalho pode ser confiável.
Essa é a lacuna empresarial.
Todo mundo quer agentes, mas muito poucas equipes estão prontas para o que os agentes exigem. A maioria das empresas ainda tem conhecimento espalhado por sistemas desconectados. Seus documentos são não estruturados. Seus arquivos são duplicados. Seus conjuntos de dados não estão prontos para agentes. Sua lógica de permissão foi projetada para humanos, não para fluxos de trabalho autônomos. Suas credenciais estão espalhadas por ferramentas, ambientes e máquinas locais.
Isso funciona para protótipos.
Isso não funciona para produção.
O lado da segurança já está mostrando estresse. A pesquisa da Trend Micro mostrou que servidores MCP expostos quase triplicaram para 1.467, com servidores expostos se tornando vetores não apenas para acesso a dados, mas também para ataques contra os serviços em nuvem que os hospedam.
Isso é o que acontece quando a adoção avança mais rápido que a infraestrutura.
Para fundadores, profissionais de marketing, equipes de vendas e compradores empresariais, isso não é apenas uma questão técnica. É uma questão de compra. É uma questão de marca. É uma questão de confiança.
Os próximos vencedores dos agentes não serão as equipes mais barulhentas dizendo 'usamos IA.'
Eles serão as equipes que podem dizer: nossos agentes podem ser confiáveis para trabalho real.
A Confiança Está se Tornando a Nova Barreira de Marca
Por anos, o marketing com IA foi construído em torno de capacidade.
O modelo pode gerar?
O assistente pode resumir?
O agente pode automatizar?
O fluxo de trabalho pode rodar mais rápido?
Essas perguntas ainda importam, mas não são mais suficientes.
À medida que os agentes se aproximam dos fluxos de trabalho críticos para os negócios, os critérios de compra mudam. As empresas não perguntam apenas o que o agente pode fazer. Elas perguntam o que ele pode acessar, como se comporta, se pode ser auditado, se respeita limites e o que acontece quando algo dá errado.
Isso muda a história de GTM.
A segurança não é mais um detalhe de backend. A qualidade dos dados não é mais uma preocupação exclusiva da engenharia. O controle de acesso não é mais algo a ser corrigido depois. Isso se torna parte da narrativa do produto, do processo de vendas e da promessa da marca.
É aqui que muitas empresas terão dificuldades.
Eles continuarão a comercializar agentes como 'assistentes mais inteligentes', enquanto os compradores estão perguntando discretamente se esses agentes podem ser confiáveis em torno de dados de clientes, ferramentas internas, sistemas financeiros, documentos privados e fluxos de trabalho operacionais.
A categoria de agentes não precisa de mais mágica.
Precisa de confiança.
Equipes de Marketing Estão se Tornando Operadores de Agentes
Essa mudança também está mudando as equipes de marketing.
Por muito tempo, a tecnologia de marketing foi principalmente sobre ferramentas: CRMs, painéis de análise, plataformas de e-mail, agendadores sociais, calendários de conteúdo, sistemas de atribuição e fluxos de automação. Os profissionais de marketing aprenderam a operar software em torno da jornada do cliente.
Os agentes mudam esse modelo operacional.
Uma equipe de marketing moderna não está mais apenas gerenciando campanhas. Ela está gerenciando fluxos de trabalho assistidos por IA: agentes de pesquisa, agentes de conteúdo, agentes de enriquecimento de CRM, inteligência de suporte, sistemas de habilitação de vendas, monitoramento de comunidade, rastreamento de parceiros, análise competitiva e relatórios automatizados.
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Fonte: https://www.aprimo.com/blog/the-future-of-marketing-teams-with-ai-agents
Isso significa que os líderes de marketing precisam entender mais do que apenas mensagens. Eles precisam entender quais dados o agente pode acessar, de onde esses dados vêm, o que o agente está autorizado a fazer, como as saídas são revisadas e se o fluxo de trabalho pode ser confiável.
Os profissionais de marketing que vencerão não serão aqueles que usam IA para escrever posts mais rápidos. Eles serão aqueles que transformam o conhecimento da empresa em sistemas de GTM repetíveis, governados e impulsionados por IA.
Se você não evoluir com essa mudança, não apenas se moverá mais devagar. Você perderá para equipes que podem pesquisar mais rápido, personalizar melhor, responder mais cedo, testar mais ideias e transformar insights úteis em memória operacional.
Os agentes não estão apenas mudando produtos. Eles estão mudando a forma como as equipes operam.
Por que a Inflectiv Construiu para a Camada de Confiança
Na Inflectiv, começamos a partir de uma verdade simples: os agentes são apenas tão úteis quanto a inteligência que podem acessar com segurança.
Em vez de jogar PDFs brutos, documentos, planilhas e arquivos internos em um sistema de recuperação e esperar que o modelo encontre o fragmento certo, a Inflectiv transforma o conhecimento preso em inteligência estruturada e consultável. Os agentes podem ler a partir disso, escrever de volta e melhorá-lo ao longo do tempo, criando confiabilidade que a recuperação bruta simplesmente não pode entregar.
Isso importa porque a confiança não é criada dizendo 'nosso agente é mais inteligente.' Ela é criada quando o agente pode mostrar o que sabe, de onde sabe, o que pode acessar e como seu conhecimento melhora ao longo do tempo.
Essa é a diferença entre uma demonstração impressionante e um sistema pronto para produção.
A Interface Precisa Acompanhar os Construtores Onde Eles Trabalham
É por isso que o próprio Servidor MCP da Inflectiv é importante.
Construímos diretamente no padrão para que os desenvolvedores possam passar do conhecimento bruto para agentes funcionais sem forçar a camada de dados em um fluxo de trabalho separado. A partir do Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf ou Claude Desktop, os construtores podem criar agentes, anexar conjuntos de dados, ingerir arquivos, executar busca semântica e gerenciar fluxos de trabalho dentro dos ambientes que já usam.
Para GTM, isso importa porque a adoção não escala apenas por meio de capacidade. Ela escala por meio da redução do atrito.
Quanto mais fácil for para os construtores passar da ideia para o agente funcional, mais rápido um produto se torna parte do seu fluxo de trabalho. O MCP está se tornando uma camada de interface para a economia dos agentes. A Inflectiv torna a inteligência estruturada disponível dentro dessa interface.
Por que Lançamos o AVP
A próxima parte da história de adoção é o acesso controlado.
Quando os agentes podem acessar mais ferramentas, eles também criam mais limites de confiança. Quando podem acessar mais dados, a governança de dados se torna mais difícil. Quando podem agir através de credenciais, a gestão de credenciais se torna um risco de produto. Quando podem executar fluxos de trabalho, a auditabilidade se torna obrigatória.
É por isso que lançamos o Protocolo do Vault de Agentes, AVP.
O problema é simples: os agentes de IA estão começando a operar com permissões reais, mas a maioria dos sistemas de credenciais foi projetada para humanos, não para software autônomo. Sem controles claros, as equipes têm visibilidade limitada sobre o que o agente acessou, o que foi permitido, o que foi negado e se a memória sensível foi armazenada com segurança.
O AVP foi criado para tornar esses limites aplicáveis. O AgentVault é a implementação de referência, oferecendo aos desenvolvedores uma maneira mais segura de gerenciar credenciais criptografadas, permissões limitadas, trilhas de auditoria, controles de sessão e memória segura para fluxos de trabalho de agentes.
Isso importa porque a segurança dos agentes não pode ser resolvida dizendo aos desenvolvedores para 'ter cuidado.'
Se os agentes vão operar dentro de fluxos de trabalho reais, eles precisam de infraestrutura que possa impor o que eles podem ver, o que eles podem usar e o que é registrado antes que qualquer coisa aconteça.
O controle precisa ser projetado no sistema.
https://x.com/inflectivAI/status/2049422111031046337
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O Comércio de Agentes Precisa de Menos Atrito
Há outra camada que a maioria das pessoas não está falando o suficiente: como os agentes realmente pagam por inteligência.
Se os agentes vão consultar conjuntos de dados pagos, APIs ou serviços sob demanda, a camada comercial não pode depender de assinaturas manuais, faturas e aprovações humanas em cada etapa.
O suporte da Inflectiv para x402 e pagamentos autônomos de USDC cria um comércio máquina a máquina confiável e sem atrito, alinhando modelos de negócios com o comportamento real dos agentes.
Isso importa porque os modelos de negócios seguem o comportamento.
Se os agentes consultam dados em tempo de execução, a precificação precisa corresponder ao uso em tempo de execução. Se os agentes acessam inteligência especializada sob demanda, a monetização precisa acontecer no ponto de acesso. Se contribuintes e proprietários de dados participam, o valor precisa fluir de volta para as pessoas e organizações que criam inteligência útil.
A economia dos agentes não pode ser construída apenas em torno de assinaturas.
Precisa de uso, acesso, liquidação e confiança.
A Verdadeira História de Adoção
O mercado não precisa de mais uma empresa dizendo 'usamos IA.'
Todo mundo diz isso agora.
A história mais forte é: nossos agentes estão conectados ao conhecimento estruturado, governados por acesso controlado, suportados por memória segura e projetados para fluxos de trabalho reais.
Essa não é apenas uma mensagem de engenharia. É uma mensagem de GTM.
As empresas compram resultados. Elas compram menor atrito operacional, melhor acesso ao conhecimento, execução mais rápida, automação mais segura e experiências do cliente mais fortes. Se um agente não puder ser confiável com o conhecimento real da empresa, ele permanecerá na caixa de areia.
É por isso que a confiança se torna a barreira de adoção.
A próxima onda de empresas de agentes será separada pela capacidade de responder perguntas difíceis dos compradores:
De onde vêm os dados?
O agente pode citar a fonte?
Quem controla o acesso?
As credenciais podem ser limitadas?
A memória pode ser protegida?
A atividade pode ser auditada?
O agente pode melhorar sem criar novo risco?
O sistema pode lidar com fluxos de trabalho reais, não apenas demonstrações?
As empresas que responderem a essas perguntas de forma clara ganharão o direito de se aprofundar nas organizações.
Todos os outros continuarão competindo por atenção.
A Barreira de Marca É Trabalho Real
O MCP continuará crescendo porque a necessidade é real. Os agentes precisam de uma maneira padrão de se conectar a ferramentas e dados. Mas o mercado rapidamente separará equipes que conectam tudo de maneira imprudente daquelas que constroem em torno de governança, segurança e inteligência estruturada.
A próxima barreira de marca não será 'temos um agente de IA.'
Será: 'nosso agente pode ser confiável para trabalho real.'
Essa é a história que a Inflectiv está construída para possuir: agentes de inteligência estruturada que podem usar, memória segura da qual podem depender e uma interface nativa do MCP que os desenvolvedores podem construir sem deixar seu editor.
Comece a estruturar seu primeiro conjunto de dados em app.inflectiv.ai, ou conecte a Inflectiv diretamente em seu IDE com o Servidor MCP da Inflectiv.
Leitura Adicional
Anthropic: Apresentando o Protocolo de Contexto do Modelo
Google: Caixa de Ferramentas MCP para Bancos de Dados
Trend Micro: Atualização sobre Servidores MCP Expostos
AgentVault
Aplicativo Inflectiv
Sobre o Autor
Jaka Kotnik é o CMO da Inflectiv, liderando a estratégia de go-to-market de ponta a ponta, parcerias de ecossistema e posicionamento de mercado para a empresa. Com sede em Dubai, ele é um líder sênior de crescimento com experiência em IA, Web3, infraestrutura de blockchain, jogos e ecossistemas voltados para o consumidor.
Antes da Inflectiv, Jaka atuou como Chefe de Marketing na Vanar, onde ajudou a liderar campanhas globais, crescimento de ecossistemas e comunicações de parcerias em torno de IA, dados e infraestrutura de PayFi. Ele trabalhou anteriormente como Gerente de Marketing de Produto na Virtua, apoiando narrativas de produto, crescimento de usuários e lançamentos voltados para a comunidade em produtos digitais colecionáveis, jogos e Web3.
