De acordo com pt.wedoany.com-A transformação de Inteligência Artificial (IA) tornou-se um tema central para as empresas, mas a eficácia da aplicação prática ainda é questionável. Análises apontam que apenas implantar agentes de IA (Agente de IA) internamente dificilmente trará ganhos de produtividade para toda a empresa. Isso ocorre porque os dados corporativos estão dispersos em múltiplos sistemas — como Planejamento de Recursos Empresariais (ERP), Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM), groupware, ferramentas de colaboração, sistemas de gestão de documentos e plataformas de mensagens instantâneas. Se esses dados não forem organizados em um formato legível por IA, a IA não conseguirá alcançar os fluxos de trabalho reais.
As empresas de ferramentas de colaboração estão ajustando suas estratégias para isso. A direção não é simplesmente adicionar funcionalidades de IA às ferramentas, mas transformar os dados de colaboração, comunicação, documentos e metas acumulados internamente pelas empresas em uma base de trabalho que a IA possa entender e executar. Com a atenção voltada para os Agentes de IA, surgiu no setor de Software como Serviço (SaaS) a teoria da crise "SaaSpocalypse", ou seja, o desenvolvimento de Agentes de IA pode ameaçar o modelo de lucro da indústria de software existente. As empresas de SaaS já começaram a formular estratégias para as novas demandas corporativas, com foco em apoiar empresas que ainda hesitam em relação à metodologia de aplicação da IA. No processo de introdução da IA, as empresas enfrentam primeiro o problema de "difusão". Shin Seung-yong, líder da equipe de Estratégia de Negócios Digitais AX da LG CNS, afirmou no evento "Flow AX Festa 2026" que frequentemente ouve feedback de clientes que introduziram a IA, mas não conseguiram difundi-la. A IA está passando de uma simples ferramenta de chatbot de negócios para um sujeito que executa tarefas, mas, para o ambiente corporativo, o redesenho dos métodos de trabalho é um desafio maior. Questões de segurança e governança também não podem ser ignoradas. Os funcionários podem usar serviços de IA externos por meio de dispositivos pessoais e inserir informações da empresa, gerando o problema de "IA Sombra". Ao mesmo tempo, regulamentações de segurança excessivamente rigorosas podem limitar o escopo de uso da IA. A conexão com sistemas legados também é um desafio. Se a IA não puder se conectar a sistemas de trabalho reais, como ERP e CRM, sua taxa de utilização será limitada. Shin Seung-yong afirmou que os serviços globais de IA frequentemente veem uma queda na taxa de utilização devido à incapacidade de se conectar a sistemas legados. Se a IA não conseguir alcançar os sistemas de negócios principais, não poderá trazer benefícios para o trabalho real.
Especialistas apontam que, sem uma base de dados, simplesmente sobrepor IA tem pouco significado. Sem os dados de trabalho acumulados pela Transformação Digital (Digital Transformation, DX), a IA não terá base para aprendizado e julgamento. Song Young-beom, representante da Timeinout, afirmou que, sem dados de trabalho provenientes da transformação digital, a IA é apenas uma casca vazia sem material de aprendizado. Projetos, documentos, diálogos, agendas, metas e registros de resposta a clientes devem ser armazenados por unidade de trabalho, e as relações entre os dados devem ser definidas para garantir a conectividade dos dados. A IA não deve se limitar a gerar respostas, mas também deve ser capaz de executar tarefas reais, como criar, designar responsáveis, redigir relatórios, gerenciar agendas e interagir com sistemas externos. Essa série de processos representa uma oportunidade para as ferramentas de colaboração. Yoo Min-ho, chefe do laboratório de desenvolvimento de IA da Madrascheck, destacou que, com base apenas nos dados de trabalho internos do Flow, o volume de dados de negócios em um mês atinge cerca de 1 milhão de tokens. Mesmo que a IA melhore, com maior desempenho e velocidade, ainda será necessário pagar os custos correspondentes, portanto, nem tudo pode ser delegado à IA.
A Madrascheck, desenvolvedora da ferramenta de colaboração Flow, enfatizou na AX Festa a "Transformação do Flow em Agente de Trabalho de IA". Lee Hak-joon, representante da Madrascheck, afirmou que a era das ferramentas de colaboração que apenas acumulam dados enquanto o trabalho é feito por humanos já terminou, e o modelo de negócios de ferramentas de colaboração não é mais eficaz. A estratégia do Flow é conectar os dados de colaboração, comunicação, projetos, agendas, conhecimento, documentos, metas e relatórios acumulados por mais de 5.000 clientes nos últimos 10 anos ao seu motor de IA proprietário, Repattern AI. Com base nisso, a empresa propôs o "Mate Agente" (Mate Agent) do tipo executivo, o "Smart Agente" (Smart Agent) do tipo de criação e gerenciamento de tarefas por diálogo, o "Consulting Agente" (Consulting Agent) que analisa métodos de trabalho e propõe estratégias de aplicação de IA, e o "Automation Agente" (Automation Agent) que automatiza tarefas repetitivas por meio de linguagem natural. Os usuários podem designar o Agente de IA como responsável por um projeto, e o agente pode refinar o escopo do trabalho por meio de perguntas adicionais e anexar os resultados como documentos ou PDFs. O Flow também fortaleceu a conexão com IAs externas, disponibilizando um centro de desenvolvedores, APIs abertas e servidores de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), permitindo que as empresas clientes conectem seus próprios Agentes de IA a sistemas internos. O Claude ou o ChatGPT podem pesquisar o contexto de trabalho do Flow e conectar os resultados novamente à execução de tarefas na interface real do Flow. O Flow também implementou a interação bidirecional com ferramentas de trabalho existentes, como Microsoft Teams, Google Workspace, Slack, Jira e Salesforce. Lee Hak-joon afirmou que, no passado, o SaaS era uma forma de emprestar interfaces, mas agora, como uma plataforma que empresta o backend, está gerando valor. Na era da IA, as fronteiras profissionais estão se tornando difusas, e os cargos dispersos desaparecerão, restando apenas os construtores de soluções que resolvem problemas dos clientes.
