N\u00e3o se trata apenas de chatbots. Essas experi\u00eancias s\u00e3o \u00fateis, mas n\u00e3o transformam a forma como as grandes organiza\u00e7\u00f5es operam. A verdadeira oportunidade reside em equipes de agentes executando tarefas de longa dura\u00e7\u00e3o em diversas fun\u00e7\u00f5es, como desenvolvimento de software, suporte, finan\u00e7as, RH e opera\u00e7\u00f5es \u2014 com a identidade, o contexto, as pol\u00edticas e a supervis\u00e3o humana necess\u00e1rias para que se possa confiar neles em produ\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n Para que isso seja poss\u00edvel, as empresas precisam de mais do que acesso a um modelo de IA poderoso ou computa\u00e7\u00e3o escal\u00e1vel. O que determina o sucesso \u00e9 o sistema que envolve a IA: como os agentes s\u00e3o constru\u00eddos e implementados pelas equipes de engenharia, como s\u00e3o contextualizados na empresa, como s\u00e3o governados e monitorados em produ\u00e7\u00e3o e como melhoram de forma segura ao longo do tempo. Sem esse sistema, a IA permanece fragmentada, fr\u00e1gil e dif\u00edcil de confiar em larga escala.<\/span><\/p>\n Estamos adotando uma abordagem fundamentalmente diferente. Estamos construindo uma plataforma de agentes abrangente: uma que suporte diversos modelos, seja aberta e ofere\u00e7a op\u00e7\u00f5es e flexibilidade em todas as camadas da arquitetura. E estamos projetando-a propositalmente com os desenvolvedores no centro das aten\u00e7\u00f5es. Hoje, as pr\u00f3ximas pe\u00e7as dessa plataforma est\u00e3o se encaixando.<\/span><\/p>\n Para ter sucesso nesta nova era, uma plataforma de agentes precisa atender a padr\u00f5es mais elevados. Ela deve executar cargas de trabalho de produ\u00e7\u00e3o reais, mapear a complexidade organizacional real e gerenciar responsabilidades comerciais reais.<\/span><\/p>\n Estamos construindo em torno de tr\u00eas princ\u00edpios fundamentais:<\/span><\/p>\n Primeiramente, precisa ser um sistema \u00fanico e integrado, com suporte para uma ampla gama de modelos.<\/span><\/strong> Em segundo lugar, deve ser seguro e governado desde a sua concep\u00e7\u00e3o.<\/span><\/strong> Em terceiro lugar, deve melhorar continuamente.<\/span><\/strong> Essas caracter\u00edsticas est\u00e3o se tornando indispens\u00e1veis, e as empresas que alinharem suas ambi\u00e7\u00f5es de IA com esses tr\u00eas princ\u00edpios sair\u00e3o na frente em trimestres, n\u00e3o em anos.<\/span><\/p>\n Ent\u00e3o, como um sistema como esse realmente se concretiza dentro de uma empresa real? Tudo come\u00e7a onde o trabalho se inicia, com a forma como os agentes s\u00e3o constru\u00eddos. Vamos analisar como isso se parece na plataforma que desenvolvemos.<\/span><\/p>\n <\/p>\n 1. Compile no GitHub<\/span><\/strong><\/p>\n O GitHub \u00e9 onde seus desenvolvedores j\u00e1 trabalham. \u00c9 onde suas depend\u00eancias residem, onde seu aplicativo e o contexto do c\u00f3digo s\u00e3o mantidos, onde voc\u00ea colabora com a comunidade de c\u00f3digo aberto da qual depende e onde voc\u00ea impulsiona a inova\u00e7\u00e3o. Criar agentes em qualquer outro lugar significa deixar tudo isso para tr\u00e1s.<\/span><\/p>\n Os agentes devem ser constru\u00eddos da mesma forma que o software de produ\u00e7\u00e3o. Voc\u00ea escreve c\u00f3digo com o GitHub Copilot para avan\u00e7ar mais rapidamente. Voc\u00ea re\u00fane os recursos mais importantes: bases de c\u00f3digo, itens de trabalho, habilidades do agente e ferramentas. E como os agentes n\u00e3o s\u00e3o apenas c\u00f3digo, voc\u00ea tamb\u00e9m inclui suas avalia\u00e7\u00f5es e recursos de observabilidade, todos versionados como qualquer sistema de produ\u00e7\u00e3o deve ser.<\/span><\/p>\n Os agentes devem seguir um ciclo de vida: origem, teste, implanta\u00e7\u00e3o, observa\u00e7\u00e3o e aprimoramento. O GitHub configura esse ciclo de vida e fornece os controles necess\u00e1rios desde o primeiro dia. O resultado \u00e9 um fluxo de trabalho projetado para criar agentes com as devidas prote\u00e7\u00f5es desde o in\u00edcio. E voc\u00ea pode fazer tudo isso em um s\u00f3 lugar, em um\u00a0<\/span>novo aplicativo<\/span><\/a>\u00a0criado para esse sistema.<\/span><\/p>\n 2. Contextualize com o Microsoft IQ<\/span><\/strong><\/p>\n O c\u00f3digo \u00e9 apenas parte de um agente. Para ser \u00fatil, um agente tamb\u00e9m precisa entender o seu neg\u00f3cio: seus clientes, seus produtos, seus contratos, seus processos. Sem contexto empresarial e informa\u00e7\u00f5es confi\u00e1veis, at\u00e9 mesmo o modelo mais capaz estar\u00e1 apenas fazendo suposi\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n As empresas precisam de uma ampla variedade de modelos e da capacidade de associar o modelo certo \u00e0 tarefa certa, mas a escolha do modelo por si s\u00f3 n\u00e3o basta. O Microsoft IQ contextualiza os agentes no ambiente empresarial, conectando-os aos seus dados de neg\u00f3cios onde quer que estejam:\u00a0<\/span>no Microsoft 365<\/span><\/a>\u00a0, nos\u00a0<\/span>seus principais sistemas de neg\u00f3cios<\/span><\/a>\u00a0(como dados de clientes e receita) e em outros sistemas que sua empresa j\u00e1 utiliza,\u00a0<\/span>como bases de conhecimento<\/span><\/a>\u00a0e seu website. Com\u00a0<\/span>o Web IQ<\/span><\/a>\u00a0, a mais recente adi\u00e7\u00e3o \u00e0 plataforma IQ, os agentes tamb\u00e9m podem incorporar informa\u00e7\u00f5es relevantes da web quando apropriado.<\/span><\/p>\n Contextualizar agentes em dados corporativos n\u00e3o se resume apenas ao acesso. Direcionar a IA para informa\u00e7\u00f5es brutas \u00e9 ineficiente e fr\u00e1gil. O Microsoft IQ organiza, protege e apresenta as informa\u00e7\u00f5es corretas em formatos que os agentes podem realmente usar, para que possam obter insights precisos sem se perderem em meio a ru\u00eddos ou alucina\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n Uma vez que os agentes estejam inseridos no contexto correto, as empresas podem ir al\u00e9m. Com o\u00a0<\/span>Frontier Tuning<\/span><\/a>\u00a0, voc\u00ea n\u00e3o apenas aciona modelos de IA, mas tamb\u00e9m aprimora o comportamento deles usando seus dados e fluxos de trabalho do mundo real.<\/span><\/p>\n Isso inclui\u00a0<\/span>os sete novos modelos MAI<\/span><\/a>\u00a0da Microsoft , que abrangem imagem, voz, transcri\u00e7\u00e3o, codifica\u00e7\u00e3o e racioc\u00ednio. Juntos, essa fam\u00edlia de modelos foi projetada para funcionar nos tipos de tarefas que importam no mundo real e, crucialmente, esses modelos n\u00e3o s\u00e3o pontos finais est\u00e1ticos. Eles s\u00e3o constru\u00eddos para aprender com a forma como o trabalho \u00e9 realmente realizado em sua empresa.<\/span><\/p>\n Nossos ambientes de aprendizado por refor\u00e7o 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, padr\u00f5es e modo de trabalho espec\u00edficos. Ele se especializa e se adapta a voc\u00ea, proporcionando um ROI mensur\u00e1vel e melhor.<\/span><\/p>\n Al\u00e9m disso, seus modelos personalizados ou p\u00f3s-treinados permanecem em seu ambiente. Sua propriedade intelectual, seus dados propriet\u00e1rios e a maneira como o trabalho \u00e9 realizado tornam-se parte de como seus agentes raciocinam e agem. A intelig\u00eancia resultante \u00e9 executada em seu ambiente, sob seu controle, e o aprendizado permanece seu.<\/span><\/p>\n Sem contexto e sem o Frontier Tuning, os agentes s\u00e3o generalistas competentes. Com ele, tornam-se parceiros personalizados que compreendem o neg\u00f3cio em que atuam.<\/span><\/p>\n 3. Executar no Foundry<\/span><\/strong><\/p>\n Uma vez que os agentes s\u00e3o criados e contextualizados, eles precisam de um lugar para serem executados. N\u00e3o como um experimento. Em produ\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n Agentes e equipes de agentes imp\u00f5em demandas muito diferentes a um ambiente de execu\u00e7\u00e3o em compara\u00e7\u00e3o 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.\u00a0<\/span>O Foundry \u00e9 o ambiente de execu\u00e7\u00e3o projetado para essa realidade<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n Uma camada de confian\u00e7a, seguran\u00e7a e pol\u00edticas envolve todo o ambiente de execu\u00e7\u00e3o. As pol\u00edticas s\u00e3o aplicadas de forma consistente em todo o acesso ao contexto, chamadas de ferramentas, atualiza\u00e7\u00f5es de otimiza\u00e7\u00e3o, rastreamentos e entrega de respostas. O agente n\u00e3o apenas funciona, como funciona da maneira que sua empresa exige.<\/span><\/p>\n \u00c9 aqui que seu agente deixa de ser um projeto e come\u00e7a a se tornar um sistema de produ\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n 4. Governe com o Agent 365<\/span><\/strong><\/p>\n Agora multiplique esse agente por centenas. Depois por milhares. \u00c9 isso que acontece quando diferentes equipes criam agentes em toda a empresa. Alguns s\u00e3o bem projetados. Outros n\u00e3o. Alguns t\u00eam acesso a informa\u00e7\u00f5es que n\u00e3o deveriam ter. Outros ainda realizam trabalhos valiosos dos quais ningu\u00e9m mais na organiza\u00e7\u00e3o se beneficia.<\/span><\/p>\n A governan\u00e7a corporativa n\u00e3o \u00e9 opcional. As empresas precisam de uma maneira de visualizar o que est\u00e1 em execu\u00e7\u00e3o, entender a que pode acessar, monitorar a ades\u00e3o \u00e0s tarefas e aplicar pol\u00edticas em toda a sua infraestrutura de agentes.<\/span><\/p>\n O Agent 365, juntamente com o Entra, Purview, Defender e o\u00a0<\/span>conjunto mais amplo de solu\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a da Microsoft<\/span><\/a>\u00a0, trabalham em conjunto para fazer exatamente isso. E se voc\u00ea estiver interessado em IA para seguran\u00e7a, al\u00e9m de proteger sua IA, existe o \u201c\u00a0<\/span>MDASH<\/span><\/a>\u00a0\u201d.<\/span><\/p>\n Todos os agentes da sua organiza\u00e7\u00e3o aparecem em um \u00fanico cat\u00e1logo, 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 est\u00e1 se comportando e qual o custo. Assim, eles podem aplicar pol\u00edticas ou tomar medidas quando necess\u00e1rio.<\/span><\/p>\n Um s\u00f3 lugar. Visibilidade total. Controle real sobre o que seus agentes fazem e o que n\u00e3o fazem.<\/span><\/p>\n 5. Melhorar continuamente<\/span><\/strong><\/p>\n Os agentes n\u00e3o podem ser est\u00e1ticos. Cada a\u00e7\u00e3o do agente gera um sinal: trajet\u00f3rias, resultados, feedback. O sistema captura, refina e retroalimenta esses sinais. Observe. Avalie. Aprimore. Implemente com seguran\u00e7a. Repita.<\/span><\/p>\n Esse ciclo de aprendizado ocorre continuamente, em produ\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n A maioria dos ganhos come\u00e7a com melhorias orientadas pela avalia\u00e7\u00e3o no pr\u00f3prio agente: instru\u00e7\u00f5es, contexto, habilidades e ferramentas. \u00c0 medida que padr\u00f5es claros emergem, o aprendizado pode se estender ao roteamento de modelos em v\u00e1rios modelos, ao ajuste fino ou ao aprendizado por refor\u00e7o. Mas tudo permanece ancorado na avalia\u00e7\u00e3o, aprimorando a qualidade do agente e o ROI ao n\u00edvel exigido pelo neg\u00f3cio.<\/span><\/p>\n O ciclo \u00e9 regulamentado, n\u00e3o fechado. As empresas precisam audit\u00e1-lo, corrigi-lo e controlar como implementar as mudan\u00e7as. O sistema torna-se mais capaz com o tempo, guiado pela supervis\u00e3o humana e cada vez mais aut\u00f4nomo, mas nunca fora do seu alcance.<\/span><\/p>\n Este \u00e9 o modelo de escalada de colina em a\u00e7\u00e3o: melhoria em n\u00edvel de sistema, ocorrendo continuamente enquanto o sistema est\u00e1 em funcionamento.<\/span><\/p>\n 6. Identifique os locais de trabalho das pessoas e dimensione-os no Azure.<\/span><\/strong><\/p>\n \u00c9 claro que nada disso importa se n\u00e3o chegar \u00e0s pessoas que realizam o trabalho.<\/span><\/p>\n Os agentes surgem diretamente no fluxo de trabalho, no Teams, em todo o Microsoft 365 e dentro de seus pr\u00f3prios aplicativos e experi\u00eancias. Identidade, seguran\u00e7a e conformidade s\u00e3o integradas desde o in\u00edcio, de modo que os agentes dos quais suas equipes dependem diariamente herdam o mesmo modelo de confian\u00e7a do restante do seu ambiente.<\/span><\/p>\n Oferecemos suporte a diversas plataformas, mas seus agentes podem ser desenvolvidos e executados de forma otimizada e segura no Windows. Voc\u00ea pode executar modelos tanto na nuvem quanto localmente em sua m\u00e1quina, e o melhor sistema de sandbox da categoria permite que voc\u00ea execute agentes sempre ativos com seguran\u00e7a.<\/span><\/p>\n Quando voc\u00ea precisa de computa\u00e7\u00e3o 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 h\u00e1 d\u00e9cadas.<\/span><\/p>\n Todas as empresas l\u00edderes ir\u00e3o 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.<\/span><\/p>\n \u00c0 medida que esse sistema funciona, seu valor se multiplica. A velocidade aumenta e o gargalo passa do esfor\u00e7o para a criatividade e coordena\u00e7\u00e3o humanas. As pessoas conseguem trabalhar mais de forma independente, guiadas por um contexto compartilhado e com menos transfer\u00eancias de responsabilidade, enquanto os neg\u00f3cios avan\u00e7am mais rapidamente, sem gerar atritos.<\/span><\/p>\n Estamos vivendo um per\u00edodo de profunda transforma\u00e7\u00e3o. As empresas que se destacarem neste momento ser\u00e3o aquelas que se adaptarem \u00e0s mudan\u00e7as, simplificarem a coordena\u00e7\u00e3o do trabalho em toda a organiza\u00e7\u00e3o e transformarem, de forma consistente, intelig\u00eancia 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 \u00fanico e integrado.<\/span><\/p>\n Nesse ponto, a plataforma se torna mais do que uma camada de constru\u00e7\u00e3o. Ela se torna o sistema operacional para IA empresarial em escala, onde intelig\u00eancia e confian\u00e7a s\u00e3o incorporadas desde a concep\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A intelig\u00eancia artificial sozinha n\u00e3o mudar\u00e1 seu neg\u00f3cio. A IA chegou \u00e0s empresas e a transforma\u00e7\u00e3o est\u00e1 acontecendo simultaneamente. Todas as fun\u00e7\u00f5es, todos os cargos e todos os fluxos de trabalho est\u00e3o sendo remodelados. 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\nAs empresas n\u00e3o podem se dar ao luxo de montar sua estrat\u00e9gia de agentes pe\u00e7a por pe\u00e7a. Ferramentas desconectadas, unidas posteriormente, podem atrasar as equipes e introduzir riscos desnecess\u00e1rios. Criar, contextualizar, executar, governar e aprimorar agentes deve acontecer dentro de um sistema coerente. \u00c9 por isso que estamos reunindo Azure, GitHub, Microsoft IQ, Fabric, Foundry, Windows, Microsoft Security e Microsoft 365 para operar como um \u00fanico sistema que voc\u00ea pode usar para implantar agentes em escala empresarial. As empresas tamb\u00e9m precisam da flexibilidade para escolher o modelo certo para a tarefa, equilibrando qualidade, velocidade e custo \u2014 incluindo modelos da Microsoft, modelos de parceiros e modelos abertos.<\/span><\/p>\n
\nGovernan\u00e7a \u00e9 f\u00e1cil de afirmar, mas muito mais dif\u00edcil de implementar. Torn\u00e1-la realidade significa come\u00e7ar com uma \u00fanica plataforma que abranja todo o processo, do desenvolvimento \u00e0 produ\u00e7\u00e3o, constru\u00edda sobre os fundamentos de identidade, acesso, conformidade e seguran\u00e7a em que as empresas j\u00e1 confiam. Ao estender o Entra, o Purview, o Defender, o Agent 365 e a plataforma de seguran\u00e7a da Microsoft como um todo, a governan\u00e7a torna-se nativa do sistema, em vez de ser adicionada posteriormente, apoiando as ambi\u00e7\u00f5es de uma empresa orientada para a IA sem comprometer o controle.<\/span><\/p>\n
\nOs sistemas de IA empresariais n\u00e3o podem ser est\u00e1ticos. O comportamento dos agentes, os resultados e o feedback humano devem ser incorporados ao sistema, para que ele possa melhorar com seguran\u00e7a ao longo do tempo sob supervis\u00e3o humana. \u00c0 medida que o sistema funciona, os modelos, os fluxos de trabalho e os agentes tornam-se mais capazes e mais espec\u00edficos para os processos de neg\u00f3cio exclusivos de uma empresa. O resultado \u00e9 um sistema cujo valor aumenta exponencialmente com o tempo de uso.<\/span><\/p>\n![\"Um](\"https:\/\/blogs.microsoft.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/OMB-Jay-Parikh-Build-Image-1.png\")
<\/a><\/p>\n\n
O sistema \u00e9 composto<\/span><\/strong><\/h3>\n