Por André Fossa, cofundador da Cogni2
A corrida dos AI Agents nas empresas entrou em uma nova fase e isso muda completamente o critério de sucesso. Se, até pouco tempo atrás, a principal dúvida era se a tecnologia funcionava na prática, essa barreira começa a ser superada. Segundo a McKinsey, 88% das empresas já utilizam inteligência artificial em pelo menos uma função, mas apenas cerca de um terço conseguiu escalar essas iniciativas. No caso de agentic AI, menos de 10% das organizações afirmam ter aplicações em escala, de acordo com o relatório The State of AI 2025. A questão deixou de ser técnica. Agora, é econômica.
É nesse ponto que surge o verdadeiro desafio: os unit economics do negócio vão sepultar uma série de iniciativas (e startups!), separando os prováveis ganhadores dos demais. Em teoria, a IA promete reduzir custos ao substituir ou complementar o trabalho humano. Na prática, isso só acontece em escala, se você tiver um projeto e arquitetura profissionais orientados para IA; não tem espaço para "puxadinhos" nesta etapa do jogo. Em jornadas reais, uma única interação pode consumir de 100 mil a 1 milhão de tokens. Considerando preços médios entre US$ 2 e US$ 2,50 por milhão de tokens, como praticado por grandes provedores, o custo por atendimento pode rapidamente superar, o de um humano. Sem controle, a economia prometida no atendimento migra diretamente para a conta da infraestrutura de IA. E, em escala, isso compromete margem.
Nesse estágio, muitas empresas começam a enfrentar dificuldades. E esse tipo de distorção aparece justamente quando a operação escala. Em piloto, quase tudo funciona. O volume é baixo, os fluxos são mais controlados e o custo passa despercebido. Em produção, com milhões de interações, qualquer ineficiência se multiplica, e aparece diretamente na margem.
Operar IA em escala pode, sim, gerar ganhos relevantes de eficiência: na ordem de 60% a 80% de redução de custos operacionais. Mas isso não vem “de graça”. Esse nível de resultado exige uma arquitetura parruda, pensada desde o início para produção, e não para experimentação. Em escala, as soluções de prateleira e as promessas mágicas simplesmente não se sustentam. A ideia de que é possível resolver uma operação complexa com integrações simples, vibe coding ou ferramentas como n8n funciona até certo ponto, mas quebra rapidamente quando exposta à realidade de grandes operações. Um banco, uma telco ou uma utility não vão rodar sua operação crítica dessa forma. É aqui que começa a separação real do mercado. Plataformas especializadas já conseguem operar AI Agents com até 70% de eficiência de custo (token por token), mantendo níveis de satisfação acima de 90%. Esse tipo de combinação, eficiência econômica com qualidade consistente, é o que vai definir os vencedores.
No fim, a corrida dos AI Agents não será vencida por quem implementar primeiro, mas por quem conseguir sustentar eficiência em escala. A diferença entre um piloto promissor e uma operação transformadora está na capacidade de equilibrar qualidade, escala e custo de forma consistente. A inteligência artificial já provou que funciona. Agora, os unit economics dos AI Agents vão ser implacáveis. E é isso que vai separar quem está apenas experimentando de quem, de fato, vai capturar valor.
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