A inteligência artificial sozinha não mudará seu negócio.

A IA chegou às empresas e a transformação está acontecendo simultaneamente. Todas as funções, todos os cargos e todos os fluxos de trabalho estão sendo remodelados. Ao mesmo tempo, uma nova classe de organizações está surgindo, com uma aparência fundamentalmente diferente das empresas que definiram a última era dos negócios. Os vencedores não serão aqueles com o maior número de demonstrações, mas sim aqueles que transformarem a IA em um sistema governado e em constante aprimoramento para a execução de trabalho real.

Não se trata apenas de chatbots. Essas experiências são úteis, mas não transformam a forma como as grandes organizações operam. A verdadeira oportunidade reside em equipes de agentes executando tarefas de longa duração em diversas funções, como desenvolvimento de software, suporte, finanças, RH e operações — com a identidade, o contexto, as políticas e a supervisão humana necessárias para que se possa confiar neles em produção.

Para que isso seja possível, as empresas precisam de mais do que acesso a um modelo de IA poderoso ou computação escalável. O que determina o sucesso é o sistema que envolve a IA: como os agentes são construídos e implementados pelas equipes de engenharia, como são contextualizados na empresa, como são governados e monitorados em produção e como melhoram de forma segura ao longo do tempo. Sem esse sistema, a IA permanece fragmentada, frágil e difícil de confiar em larga escala.

Estamos adotando uma abordagem fundamentalmente diferente. Estamos construindo uma plataforma de agentes abrangente: uma que suporte diversos modelos, seja aberta e ofereça opções e flexibilidade em todas as camadas da arquitetura. E estamos projetando-a propositalmente com os desenvolvedores no centro das atenções. Hoje, as próximas peças dessa plataforma estão se encaixando.

Construindo um sistema para a empresa agente

Para ter sucesso nesta nova era, uma plataforma de agentes precisa atender a padrões mais elevados. Ela deve executar cargas de trabalho de produção reais, mapear a complexidade organizacional real e gerenciar responsabilidades comerciais reais.

Estamos construindo em torno de três princípios fundamentais:

Primeiramente, precisa ser um sistema único e integrado, com suporte para uma ampla gama de modelos.
As empresas não podem se dar ao luxo de montar sua estratégia de agentes peça por peça. Ferramentas desconectadas, unidas posteriormente, podem atrasar as equipes e introduzir riscos desnecessários. Criar, contextualizar, executar, governar e aprimorar agentes deve acontecer dentro de um sistema coerente. É por isso que estamos reunindo Azure, GitHub, Microsoft IQ, Fabric, Foundry, Windows, Microsoft Security e Microsoft 365 para operar como um único sistema que você pode usar para implantar agentes em escala empresarial. As empresas também precisam da flexibilidade para escolher o modelo certo para a tarefa, equilibrando qualidade, velocidade e custo — incluindo modelos da Microsoft, modelos de parceiros e modelos abertos.

Em segundo lugar, deve ser seguro e governado desde a sua concepção.
Governança é fácil de afirmar, mas muito mais difícil de implementar. Torná-la realidade significa começar com uma única plataforma que abranja todo o processo, do desenvolvimento à produção, construída sobre os fundamentos de identidade, acesso, conformidade e segurança em que as empresas já confiam. Ao estender o Entra, o Purview, o Defender, o Agent 365 e a plataforma de segurança da Microsoft como um todo, a governança torna-se nativa do sistema, em vez de ser adicionada posteriormente, apoiando as ambições de uma empresa orientada para a IA sem comprometer o controle.

Em terceiro lugar, deve melhorar continuamente.
Os sistemas de IA empresariais não podem ser estáticos. O comportamento dos agentes, os resultados e o feedback humano devem ser incorporados ao sistema, para que ele possa melhorar com segurança ao longo do tempo sob supervisão humana. À medida que o sistema funciona, os modelos, os fluxos de trabalho e os agentes tornam-se mais capazes e mais específicos para os processos de negócio exclusivos de uma empresa. O resultado é um sistema cujo valor aumenta exponencialmente com o tempo de uso.

Essas características estão se tornando indispensáveis, e as empresas que alinharem suas ambições de IA com esses três princípios sairão na frente em trimestres, não em anos.

Então, como um sistema como esse realmente se concretiza dentro de uma empresa real? Tudo começa onde o trabalho se inicia, com a forma como os agentes são construídos. Vamos analisar como isso se parece na plataforma que desenvolvemos.

1. Compile no GitHub

O GitHub é onde seus desenvolvedores já trabalham. É onde suas dependências residem, onde seu aplicativo e o contexto do código são mantidos, onde você colabora com a comunidade de código aberto da qual depende e onde você impulsiona a inovação. Criar agentes em qualquer outro lugar significa deixar tudo isso para trás.

Os agentes devem ser construídos da mesma forma que o software de produção. Você escreve código com o GitHub Copilot para avançar mais rapidamente. Você reúne os recursos mais importantes: bases de código, itens de trabalho, habilidades do agente e ferramentas. E como os agentes não são apenas código, você também inclui suas avaliações e recursos de observabilidade, todos versionados como qualquer sistema de produção deve ser.

Os agentes devem seguir um ciclo de vida: origem, teste, implantação, observação e aprimoramento. O GitHub configura esse ciclo de vida e fornece os controles necessários desde o primeiro dia. O resultado é um fluxo de trabalho projetado para criar agentes com as devidas proteções desde o início. E você pode fazer tudo isso em um só lugar, em um novo aplicativo criado para esse sistema.

2. Contextualize com o Microsoft IQ

O código é apenas parte de um agente. Para ser útil, um agente também precisa entender o seu negócio: seus clientes, seus produtos, seus contratos, seus processos. Sem contexto empresarial e informações confiáveis, até mesmo o modelo mais capaz estará apenas fazendo suposições.

As empresas precisam de uma ampla variedade de modelos e da capacidade de associar o modelo certo à tarefa certa, mas a escolha do modelo por si só não basta. O Microsoft IQ contextualiza os agentes no ambiente empresarial, conectando-os aos seus dados de negócios onde quer que estejam: no Microsoft 365 , nos seus principais sistemas de negócios (como dados de clientes e receita) e em outros sistemas que sua empresa já utiliza, como bases de conhecimento e seu website. Com o Web IQ , a mais recente adição à plataforma IQ, os agentes também podem incorporar informações relevantes da web quando apropriado.

Contextualizar agentes em dados corporativos não se resume apenas ao acesso. Direcionar a IA para informações brutas é ineficiente e frágil. O Microsoft IQ organiza, protege e apresenta as informações corretas em formatos que os agentes podem realmente usar, para que possam obter insights precisos sem se perderem em meio a ruídos ou alucinações.

Uma vez que os agentes estejam inseridos no contexto correto, as empresas podem ir além. Com o Frontier Tuning , você não apenas aciona modelos de IA, mas também aprimora o comportamento deles usando seus dados e fluxos de trabalho do mundo real.

Isso inclui os sete novos modelos MAI da Microsoft , que abrangem imagem, voz, transcrição, codificação e raciocínio. Juntos, essa família de modelos foi projetada para funcionar nos tipos de tarefas que importam no mundo real e, crucialmente, esses modelos não são pontos finais estáticos. Eles são construídos para aprender com a forma como o trabalho é realmente realizado em sua empresa.

Nossos ambientes de aprendizado por reforço permitem que nossos modelos sejam aprimorados por meio de resultados reais em seu ambiente. Pense neles como academias de treinamento para IA. Neles, o agente aprende seus processos, padrões e modo de trabalho específicos. Ele se especializa e se adapta a você, proporcionando um ROI mensurável e melhor.

Além disso, seus modelos personalizados ou pós-treinados permanecem em seu ambiente. Sua propriedade intelectual, seus dados proprietários e a maneira como o trabalho é realizado tornam-se parte de como seus agentes raciocinam e agem. A inteligência resultante é executada em seu ambiente, sob seu controle, e o aprendizado permanece seu.

Sem contexto e sem o Frontier Tuning, os agentes são generalistas competentes. Com ele, tornam-se parceiros personalizados que compreendem o negócio em que atuam.

3. Executar no Foundry

Uma vez que os agentes são criados e contextualizados, eles precisam de um lugar para serem executados. Não como um experimento. Em produção.

Agentes e equipes de agentes impõem demandas muito diferentes a um ambiente de execução em comparação com aplicativos tradicionais. Eles precisam raciocinar, agir, acionar ferramentas, coordenar-se com outros agentes e adaptar-se ao longo do tempo, tudo isso operando sob controles corporativos. O Foundry é o ambiente de execução projetado para essa realidade .

• A maior coleção de modelos: diferentes agentes precisam ser bons em coisas diferentes, com preços distintos. Seja qual for a tarefa, seja qual for o perfil de custo, a Foundry oferece acesso ao modelo certo, e um roteador de modelos otimizado ajuda você a equilibrar qualidade, velocidade e custo para cada agente.
• Desempenho otimizado para modelos abertos: Com o Fireworks AI na Foundry , as empresas obtêm inferência mais rápida e eficiente diretamente na plataforma.
• Suporte para qualquer agente, incluindo aqueles que não foram criados em nossa plataforma: Integre agentes criados com o Microsoft Agent Framework , LangGraph, GitHub Copilot SDK , Claude Agent SDK ou uma estrutura personalizada.
• Ferramentas e ações: Os agentes atuam em sistemas corporativos por meio de MCP, conectores, APIs e fluxos de trabalho, com execução segura por padrão.
• Avaliações e rastreamentos: A observabilidade e os rastreamentos tornam o comportamento do agente mensurável. Se você não pode medi-lo, não pode melhorá-lo.
• Otimização contínua: o Foundry permite o ajuste de modelos, estruturas, inteligências, ferramentas e ações ao longo do tempo, melhorando o desempenho à medida que os agentes operam em seu mundo.

Uma camada de confiança, segurança e políticas envolve todo o ambiente de execução. As políticas são aplicadas de forma consistente em todo o acesso ao contexto, chamadas de ferramentas, atualizações de otimização, rastreamentos e entrega de respostas. O agente não apenas funciona, como funciona da maneira que sua empresa exige.

É aqui que seu agente deixa de ser um projeto e começa a se tornar um sistema de produção.

4. Governe com o Agent 365

Agora multiplique esse agente por centenas. Depois por milhares. É isso que acontece quando diferentes equipes criam agentes em toda a empresa. Alguns são bem projetados. Outros não. Alguns têm acesso a informações que não deveriam ter. Outros ainda realizam trabalhos valiosos dos quais ninguém mais na organização se beneficia.

A governança corporativa não é opcional. As empresas precisam de uma maneira de visualizar o que está em execução, entender a que pode acessar, monitorar a adesão às tarefas e aplicar políticas em toda a sua infraestrutura de agentes.

O Agent 365, juntamente com o Entra, Purview, Defender e o conjunto mais amplo de soluções de segurança da Microsoft , trabalham em conjunto para fazer exatamente isso. E se você estiver interessado em IA para segurança, além de proteger sua IA, existe o “ MDASH ”.

Todos os agentes da sua organização aparecem em um único catálogo, independentemente de terem sido criados no Foundry ou em outra plataforma. A equipe de TI consegue visualizar quem implantou um agente, a quais dados e ferramentas ele tem acesso, como está se comportando e qual o custo. Assim, eles podem aplicar políticas ou tomar medidas quando necessário.

Um só lugar. Visibilidade total. Controle real sobre o que seus agentes fazem e o que não fazem.

5. Melhorar continuamente

Os agentes não podem ser estáticos. Cada ação do agente gera um sinal: trajetórias, resultados, feedback. O sistema captura, refina e retroalimenta esses sinais. Observe. Avalie. Aprimore. Implemente com segurança. Repita.

Esse ciclo de aprendizado ocorre continuamente, em produção.

A maioria dos ganhos começa com melhorias orientadas pela avaliação no próprio agente: instruções, contexto, habilidades e ferramentas. À medida que padrões claros emergem, o aprendizado pode se estender ao roteamento de modelos em vários modelos, ao ajuste fino ou ao aprendizado por reforço. Mas tudo permanece ancorado na avaliação, aprimorando a qualidade do agente e o ROI ao nível exigido pelo negócio.

O ciclo é regulamentado, não fechado. As empresas precisam auditá-lo, corrigi-lo e controlar como implementar as mudanças. O sistema torna-se mais capaz com o tempo, guiado pela supervisão humana e cada vez mais autônomo, mas nunca fora do seu alcance.

Este é o modelo de escalada de colina em ação: melhoria em nível de sistema, ocorrendo continuamente enquanto o sistema está em funcionamento.

6. Identifique os locais de trabalho das pessoas e dimensione-os no Azure.

É claro que nada disso importa se não chegar às pessoas que realizam o trabalho.

Os agentes surgem diretamente no fluxo de trabalho, no Teams, em todo o Microsoft 365 e dentro de seus próprios aplicativos e experiências. Identidade, segurança e conformidade são integradas desde o início, de modo que os agentes dos quais suas equipes dependem diariamente herdam o mesmo modelo de confiança do restante do seu ambiente.

Oferecemos suporte a diversas plataformas, mas seus agentes podem ser desenvolvidos e executados de forma otimizada e segura no Windows. Você pode executar modelos tanto na nuvem quanto localmente em sua máquina, e o melhor sistema de sandbox da categoria permite que você execute agentes sempre ativos com segurança.

Quando você precisa de computação otimizada para IA, infraestrutura global e soberana ou uma rota para o mercado, o sistema se dimensiona no Azure, a mesma base empresarial em que os clientes confiam há décadas.

O sistema é composto

Todas as empresas líderes irão convergir para este modelo: uma plataforma central de IA que orquestra o trabalho em toda a empresa, reunindo dados, modelos, agentes e julgamento humano em um sistema seguro e em constante aprimoramento.

À medida que esse sistema funciona, seu valor se multiplica. A velocidade aumenta e o gargalo passa do esforço para a criatividade e coordenação humanas. As pessoas conseguem trabalhar mais de forma independente, guiadas por um contexto compartilhado e com menos transferências de responsabilidade, enquanto os negócios avançam mais rapidamente, sem gerar atritos.

Estamos vivendo um período de profunda transformação. As empresas que se destacarem neste momento serão aquelas que se adaptarem às mudanças, simplificarem a coordenação do trabalho em toda a organização e transformarem, de forma consistente, inteligência em resultados concretos. A plataforma de agentes da Microsoft foi projetada exatamente para isso: ela permite criar, contextualizar, executar, governar e aprimorar agentes como um sistema único e integrado.

Nesse ponto, a plataforma se torna mais do que uma camada de construção. Ela se torna o sistema operacional para IA empresarial em escala, onde inteligência e confiança são incorporadas desde a concepção.