A discussão sobre inteligência artificial avançou de forma acelerada nos últimos dois anos, mas um ponto estrutural ainda separa discurso e resultado. De acordo com um estudo interno da Yalo, embora mais de 70% das interações digitais com clientes já envolvam algum nível de automação, menos de 15% geram impacto direto em receita, eficiência operacional ou decisões estratégicas de negócio.
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Para Andres Stella, COO da empresa, a explicação é clara: “Automatizar não é o mesmo que decidir”. Segundo ele, durante anos o foco das organizações foi acelerar tarefas, reduzir fricção e escalar operações — primeiro com regras fixas, depois com bots e, mais recentemente, com IA aplicada a processos isolados. Essa evolução aumentou a eficiência operacional, mas não resolveu o principal gargalo: a qualidade das decisões.
As empresas executam mais rápido do que nunca, mas continuam tomando decisões críticas de forma fragmentada, tardia e dependente de interpretação humana sob pressão. Em ambientes reais de negócio, clientes mudam de assunto, retornam dias depois, misturam demandas e esperam continuidade. A decisão não depende apenas da pergunta feita, mas do histórico, do momento, do canal e do objetivo da interação.
Nesse cenário, sistemas baseados em fluxos rígidos e respostas pré-definidas deixam de escalar. Não por falha técnica, mas porque foram projetados para um contexto em que responder corretamente era suficiente. Hoje, o desafio é diferente: melhorar a qualidade e a consistência das decisões em escala.
Segundo Stella, o salto recente da IA não veio de uma inovação isolada, mas da convergência de avanços concretos: modelos mais robustos, melhor compreensão de contexto e capacidade de manter memória, estados e objetivos ao longo do tempo. “A IA deixou de ser puramente reativa. Agora consegue interpretar conversas completas, reconhecer padrões e conectar sinais de múltiplas fontes para tomar decisões com base em intenção, não apenas em palavras-chave”, afirma.
É nesse ponto que surgem os chamados AI Agents. Diferentemente de chatbots tradicionais, um agente não opera a partir de scripts, mas de objetivos. Ele compreende o contexto, considera interações anteriores, mantém metas de negócio claras, executa ações reais dentro dos sistemas da empresa e aprende com os resultados. A inteligência artificial deixa de ser apenas interface e passa a atuar como sistema decisório em produção.
Para o executivo, as decisões mais relevantes nos negócios não acontecem apenas em reuniões estratégicas ou dashboards analíticos, mas na linha de frente da operação. “São milhões de microdecisões diárias: o que oferecer a um cliente específico, quando insistir, quando esperar, quando escalar. Isoladamente parecem pequenas, mas em escala têm impacto gigantesco. E esse tipo de decisão exige critério, não regras fixas.”
O debate sobre 2026, portanto, não se trata de previsão, mas de reconhecer uma transição já em andamento. Organizações que compreenderem a chamada Agentic Era devem estruturar sistemas capazes de decidir melhor, mais rápido e com consistência. As demais continuarão cercadas de automação, mas presas ao mesmo gargalo: tecnologia que executa tarefas, mas não assume decisões estratégicas.
Mais do que adicionar IA, o desafio agora é repensar o papel da tecnologia dentro das estruturas de negócio — saindo do modelo de execução automatizada para um modelo orientado por decisão inteligente.
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