Em 2026, a inteligência artificial já faz parte da rotina de grande parte das empresas, mas os resultados seguem desiguais. O fator decisivo para o sucesso dos projetos não está mais na adoção da tecnologia em si, e sim na
capacidade das organizações de entender e conectar seus fluxos de trabalho entre equipes. Sem essa visão integrada, iniciativas de IA tendem a permanecer limitadas a ganhos pontuais, sem impacto estrutural no negócio.
Os números evidenciam esse descompasso. De acordo com o
2025 DORA Report, organizado pelo Google,
a adoção de IA em tecnologia já atinge 90%. No entanto, no ambiente Enterprise, esses avanços ainda não se convertem em valor relevante. A IA está presente, mas desconectada dos processos que sustentam o trabalho cotidiano.
O
Atlassian AI Collaboration Index reforça esse cenário. Apesar do aumento da produtividade individual, 96% dos respondentes não veem a IA facilitando a colaboração entre equipes. Um
estudo do MIT, publicado em julho, chega a uma conclusão semelhante: 95% dos pilotos de IA falham, principalmente pela
ausência de aprendizado contextual e pela fragmentação dos dados em silos.
Para mudar esse quadro, a estratégia de IA precisa ir além de iniciativas isoladas. Não é a produtividade individual que sustenta a adoção de IA em escala, mas a capacidade de fazer a organização trabalhar de forma conectada.
Destravar o potencial da IA em 2026 exige que o conhecimento corporativo esteja conectado e que essa conexão alimente de forma contínua os sistemas inteligentes, tornando-os mais relevantes a cada interação. É nesse ponto que plataformas capazes de mapear e relacionar trabalho, contexto e dados ganham protagonismo.
IA nas empresas: o que dá certo?
Os projetos de IA que querem entregar resultados consistentes em 2026 devem partir de uma
escolha estratégica desde o primeiro dia. Eles não tratam a inteligência artificial como uma camada adicional de automação, mas como um
mecanismo para conectar dados,
pessoas e contextos ao longo dos processos de trabalho já existentes. Quando a IA é pensada dessa forma, ela deixa de otimizar apenas tarefas individuais e passa a atuar sobre a
colaboração, aumentando a
eficiência do time como um todo.
Na prática, isso significa
começar menor e mais focado. Em um momento em que o mercado ainda promete soluções quase mágicas, as iniciativas que avançam são aquelas que identificam pontos específicos do workflow onde a IA pode agregar contexto, acelerar decisões e reduzir fricções entre áreas. Em muitos desses casos, o sucesso não está em automatizar processos completos, mas em delegar etapas pontuais a agentes, preservando a supervisão humana e permitindo aprendizado contínuo.
Essa filosofia ajuda a explicar por que a abordagem de um dos maiores players do setor, a Atlassian, tem ganhado relevância nas discussões sobre o futuro do trabalho. Suas soluções de colaboração foram desenhadas para conectar equipes por meio de um sistema de trabalho comum, no qual a IA atua como um elemento integrador. Com isso, o foco vai além da produtividade individual, criando condições para que o trabalho flua melhor entre pessoas, times e áreas.
Era da Agentic AI: a IA como parte do time
A partir do momento em que a IA passa a conectar contexto, decisões e colaboração, surge um
novo estágio de maturidade:
os agentes de IA (agentic AI). Diferentemente de automações tradicionais ou copilotos reativos, os agentes são projetados para atuar dentro do fluxo de trabalho, executando ações, sugerindo caminhos e sustentando decisões de forma contínua.
Essa transição exige uma mudança conceitual importante. O valor da agentic AI não vem de sobrepor agentes a processos antigos, mas de redesenhar operações para um ambiente em que
humanos e agentes trabalham juntos. Isso implica arquiteturas compatíveis, mecanismos claros de orquestração e novos modelos de gestão para trabalhadores digitais. Na prática, também significa repensar o que é trabalho e quem participa dele.
Na Atlassian, o
Rovo e o
Teamwork Graph funcionam como esses elementos de ligação, permitindo que os agentes compreendam relações entre pessoas, tarefas, documentos e sistemas e ajam com base nesse contexto.
Com isso, a IA deixa de responder apenas a comandos pontuais e passa a
operar de forma mais proativa, podendo identificar padrões, antecipar gargalos e sugerir ajustes dentro do próprio fluxo de trabalho. Esse comportamento aproxima a agentic AI de um colega digital, que apoia o time ao reduzir esforço operacional e ao conectar informações que, antes, estavam dispersas.
Atlassian: IA aplicada aos fluxos de trabalho
Um dos pilares desse modelo é o
Teamwork Graph, uma camada de
machine learning que conecta dados de ferramentas como
Jira,
Confluence e
Loom. Ele também interliga respostas e fluxos do
Rovo,
suíte de inteligência artificial da Atlassian, aos diferentes workstreams e ativos corporativos. A premissa é a seguinte: o valor da IA começa quando ela consegue entregar respostas precisas, baseadas no contexto real da organização. Para isso, ela precisa compreender como o trabalho acontece de fato e não apenas executar comandos isolados.
Esse entendimento
depende diretamente do fator humano. Projetos de IA bem-sucedidos reconhecem que o uso eficaz da tecnologia depende da visibilidade e entendimento dos próprios processos internos de uma organização.
Uma forma de fazer isso em escala é permitir que os profissionais participem da implementação da tecnologia. A expansão do
Rovo Studio reflete essa tendência ao viabilizar o desenvolvimento de agentes de IA por usuários de negócio, respeitando a governança e segurança. “É aproximar a IA da realidade operacional das equipes.”
O mesmo raciocínio se aplica aos templates de agentes de IA disponíveis no Jira e no Confluence. Eles funcionam como pontos de partida, não como soluções fechadas. Cada organização possui contextos, dependências e formas de colaboração distintas. Por isso, os projetos que avançam costumam
atribuir aos agentes etapas específicas do workflow, em vez de cadeias completas de ações autônomas, ao menos neste momento de maturidade.
Mas a principal orientação é entender que
a IA é o meio com o qual humanos orquestram trabalho com outros humanos. A mudança é que a organização do trabalho agora também conta com colegas digitais que otimizam tarefas repetitivas e conectam informações, decisões e pessoas ao longo do processo.
O que a sua empresa precisa para ganhar produtividade com IA
Os benefícios são claros, mas os desafios acompanham essa evolução. Sistemas concebidos para operar com autonomia demandam
novos modelos de governança. Estruturas tradicionais de TI não foram desenhadas para lidar com agentes que tomam decisões e executam ações de forma independente.
Além disso, muitas organizações ainda confundem agentic IA com automação avançada, aplicando agentes onde ferramentas mais simples seriam suficientes. Esse uso inadequado tende a gerar baixo retorno e, em alguns casos, aumentar a complexidade do trabalho.
Outro obstáculo comum para organizações é a falta de estratégias de segurança e gestão de risco para permitir que os agentes trabalhem em escala e sejam direcionados para a eficiência operacional sem comprometer pilares importantes de compliance.
Por isso, implementar agentes de IA como parte do time não é apenas uma decisão tecnológica. Para projetos bem-sucedidos, as organizações devem se preparar para uma transformação estrutural que envolve
processos, arquitetura, governança e cultura organizacional. Em 2026, o sucesso em IA virá para empresas que, com orientação experiente, desenharem sistemas onde a IA coordena o trabalho coletivo, em vez de substituir pessoas.
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