“A transformação da inteligência artificial agêntica está dando origem à Frontier Firm — um novo tipo de organização caracterizada pela inteligência sob demanda e uma força de trabalho na qual humanos e agentes trabalham em conjunto.”
É assim que começa um artigo publicado pela Microsoft durante o Build 2025, realizado de 19 a 22 de Maio, com uma tsunami de novidades e anúncios de ferramentas e aceleradores para a nova geração de aplicações baseadas em agentes de IA.
O artigo que faço referência é esse aqui:
E um relatório que já aponta para as transformações de um mundo do trabalho onde humanos e agentes de IA colaboram segue aqui: https://news.microsoft.com/annual-work-trend-index-2025/
De fato, já estamos presenciando essa nova forma de trabalho colaborativo e de produtividade com agentes e assistentes de IA desde 2023. Uma série de professionais e executivos já são usuários intensos de Copilots e assistentes de IA para atividades do dia-a-dia. Após dois anos e meio de ChatGPT e a difusão de IAs generativas, da geração de texto e imagens, passando por vídeo e produção de conteúdo em domínios específicos, hoje é possível encontrar facilmente um colega que usa assistentes de IA para produtividade, em atividades como:
- resumo de emails
- escrita de respostas priorizando tarefas
- sumarização de documentos
- extração de informações específicas a partir de apresentações ou relatórios
- preparação para entrevistas ou processos de vendas
- geração de documentos, propostas, apresentações comerciais
- geração de listas de tarefas, programação de viagens, agenda de eventos
- sessões de treinamento em diferentes idiomas ou assuntos em exploração, entre tantas outras.
E já temos diversos repositórios de prompts e exemplos de interação com assistentes de IA, como o COPILOT PROMPT GALLERY da Microsoft, confira:
O leitor aqui deve ter outros exemplos, que concretizam o que Mustafa Suleyman, CEO da Microsoft AI, citou como um preâmbulo para o que virá a se tornar a IA: uma parceira do dia-a-dia, auxiliando em nossos desafios e atividades.
Confira esse TED do Mustafa Suleyman, onde ele apresenta mais insights:
Nesse contexto, o artigo de hoje deve explorar os habilitadores para essa verdadeira revolução, de humanos e agentes de IA trabalhando juntos em atividades corporativas.
Mas ainda são inúmeros os preparativos que devem acontecer para que isso se torne cada vez mais presente em empresas de todos os tamanhos, como:
- mapeamento de fronteiras e perímetros de segurança;
- identificação de agentes de IA com credenciais, políticas de acessos, regras de comportamento e autorizações mapeadas;
- aplicação fim-a-fim de princípios de IA responsável, desde o início do processo de adoção e durante a operação das aplicações em produção;
- governança de agentes por pessoa, entre agentes e departamento, com um mapa dinâmico de agentes ativos/inativos na organização;
- além de novos processos de AI FINOPS e AI GOVERNANCE que devem ser adaptados, para se garantir a saúde da infraestrutura e de subscrições da empresa;
- e claro, um olhar criterioso sobre sobre a relação direta de agentes de IA com a segurança da informação, GDPR e LGPD, mapeando dados sensíveis em uso por agentes e assistentes de IA;
Sobre FinOps for AI, confira já um material disponibilizado pela FinOps Foundation, aqui: FinOps for AI Overview
Em diferentes relatórios, 2025 já aparece como o ano de múltiplos agentes de IA. Veja alguns exemplos:
- https://www.forbes.com/sites/solrashidi/2025/02/28/the-5-ai-trends-in-2025-agents-open-source-and-multi-model/
- https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/12/ai-agent-trends/
- https://research.aimultiple.com/agentic-ai-trends/
Em quase todos, algumas mega tendências para as chamadas soluções de agentic AI ou baseadas em agentes de IA aparecem, como:
- Colaboração e integração entre múltiplos agentes, com múltiplos modelos LLM;
- Multi modalidade
- Colaboração entre agentes transacionais e agentes autônomos;
- Além do nascimento de soluções dinâmicas de agentes, evoluindo o conceito de Software como Serviço (SaaS) para Agentes como Serviço (AaaS).
Mais especificamente sobre Agent as a Service (AaaS), AaaS é uma evolução do modelo tradicional de SaaS, trazendo inteligência e autonomia para além da simples oferta de funcionalidades ou interfaces de programação ou Application Programming Interface (API). Enquanto o SaaS disponibiliza software na nuvem para o uso sob demanda, podemos considerar que o AaaS entrega agentes de IA que atuam de forma autônoma, analisando dados, tomando decisões e executando tarefas com mínima intervenção humana. Isso permite que empresas ganhem eficiência operacional, escalabilidade e personalização em larga escala, otimizando processos como atendimento ao cliente, geração de leads e automação de fluxos de trabalho, entre outros.
Ao se integrar com sistemas existentes e aprender com o comportamento dos usuários, o AaaS pode se transformar um verdadeiro colaborador digital, capaz de gerar resultados concretos e acelerar a transformação digital nos negócios.
E assim nasce o conceito de Frontier Firm, ou “Empresa de Vanguarda”, que irá integrar colaboradores humanos e agentes de IA.
Mas quais serão os principais habilitadores para isso acontecer?
A partir das novidades do Build 2025, podemos identificar alguns lançamentos que estão diretamente conectados à criação e operação das Frontier Firms, as organizações que integram agentes de IA como colaboradores ativos, lado a lado com humanos.
Esses lançamentos devem acelerar a adoção de práticas, tecnologias e governanças que tornam possível esse novo modelo de produtividade distribuída entre humanos e máquinas. Três princiais destacamos aqui:
- Orquestração Multiagente e Personalização de Agentes
- Ambientes Confiáveis e Ciclo de Vida Completo para Gerenciamento e Roteamento de Modelos
- Infraestrutura Aberta para Agentes Interoperáveis entre Departamentos e Empresas
Essas três frentes juntas garantem uma maior integração entre agentes, permitindo a governança e maior segurança sobre as fronteiras entre domínios. Nesse contexto, vejamos os principais lançamentos de cada grupo:
1. Orquestração Multiagente e Personalização com o Copilot Studio
Num cenário de múltiplos agentes dentro de uma mesma organização, orquestração se torna um pilar crítico e obrigatório. Para isso, tivemos o anúncio da evolução do Copilot Studio, inaugurando uma nova era de criação e personalização de agentes de IA voltados para contextos específicos das organizações.
Com a nova funcionalidade de orquestração multi-agente, empresas agora podem configurar ecossistemas completos de agentes especializados em áreas como vendas, atendimento, finanças ou recursos humanos, que interagem entre si para resolver demandas complexas. Isso viabiliza:
- Especialização por domínio: agentes configurados para atuar em contextos específicos, com linguagem, dados e objetivos próprios;
- Distribuição de tarefas entre agentes: workflows orquestrados onde cada agente assume partes de uma atividade ou processo corporativo;
- Interação direta de agentes de IA com colaboradores humanos: permitindo que equipes híbridas (humanos + IA) operem com fluidez e autonomia.
Esse recurso é um dos pilares técnicos que sustentam a dinâmica das Frontier Firms, onde múltiplos agentes atuam em sinergia com times humanos.
Para saber mais sobre orquestração de agentes, confira: Multi-agent orchestration and more: Copilot Studio announcements | Microsoft Copilot Blog
2. Ambientes Confiáveis e Ciclo de Vida Completo com o Windows AI Foundry e Azure AI Foundry
Um dos pilares fundamentais para o surgimento das Frontier Firms está na capacidade das organizações de construir, operar e escalar agentes de IA de forma segura, eficiente e governada. Nesse contexto, os lançamentos do Windows AI Foundry e do Azure AI Foundry se destacam como componentes estratégicos para criar um ecossistema de IA confiável e adaptável.
Essas duas plataformas oferecem uma infraestrutura completa e integrada para todo o ciclo de vida dos agentes de IA, desde o desenvolvimento e treinamento até a implementação, monitoramento e atualização contínua. Com essas fundações, empresas de todos os tamanhos podem acelerar a adoção de IA generativa e agentic AI em suas operações, com foco em segurança, compliance e eficiência operacional.
As principais funcionalidades e benefícios incluem:
- Desenvolvimento e customização de modelos: suporte tanto para modelos proprietários quanto de código aberto, com ferramentas para treinamento supervisionado, fine-tuning e ajuste de contexto específico com dados internos;
- Gestão completa do ciclo de vida dos agentes: incluindo versionamento de modelos, monitoramento de performance, controle de deriva de dados e feedback contínuo;
- Ambientes seguros, auditáveis e governados: com controles de acesso, logging detalhado, gestão de identidade de agentes e integração com frameworks de governança corporativa e de IA responsável.
Dentre os recursos mais importantes, destaco:
- Model Leaderboard: um painel comparativo que classifica modelos com base em métricas como velocidade de resposta, precisão, custo operacional e alinhamento com objetivos de negócio, permitindo decisões rápidas e baseadas em dados sobre qual modelo usar em cada contexto;
- Model Router: um roteador inteligente que identifica dinamicamente o modelo mais apropriado para uma determinada tarefa, com base em parâmetros como carga de trabalho, tipo de dado, contexto de uso e histórico de desempenho. Isso garante umaalocação eficiente de recursos computacionais e maximiza a performance dos agentes em tempo real;
- Catálogo de Modelos (Model Catalog): uma base centralizada que funciona como repositório e hub de governança, permitindo o controle e a reutilização de modelos aprovados em diferentes departamentos, projetos ou regiões, sempre com rastreabilidade e versionamento.
Essa infraestrutura, combinada com uma governança e ferramentas de avaliação contínua, permite que os agentes de IA operem com confiabilidade, atuando ao lado de humanos em fluxos de trabalho críticos, como análise de dados, tomada de decisão, atendimento a clientes e automação de processos operacionais.
Além disso, ao utilizar o Windows AI Foundry no ambiente local e o Azure AI Foundry na nuvem, as empresas ganham flexibilidade para adotar arquiteturas híbridas e multi-cloud, adaptando-se às suas necessidades técnicas, regulatórias ou estratégicas.
Confira mais sobre Model Router aqui: Model router for Azure AI Foundry (preview) concepts – Azure OpenAI | Microsoft Learn
Sobre um catálogo necessário de modelos, confira: Azure AI Foundry Models: Futureproof Your GenAI Applications | Microsoft Community Hub
3. Infraestrutura Aberta para Agentes Interoperáveis com NLWeb e MCP
Finalmente, um dos maiores desafios para a consolidação das Frontier Firms é garantir que os agentes possam operar com fluidez entre sistemas, plataformas e contextos distintos. Para isso, é essencial uma base de interoperabilidade aberta, que viabilize interações entre agentes, aplicações e dados, independentemente de fornecedor ou tecnologia subjacente.
Neste sentido, os lançamentos do NLWeb e do Model Context Protocol (MCP) representam marcos técnicos estratégicos rumo à construção da chamada Agentic Web, um ambiente digital no qual agentes de IA atuam de forma colaborativa, segura e contextualizada, tanto com humanos quanto entre si.
O que é o NLWeb?
O Natural Language Web (NLWeb) é um protocolo aberto que permite que sites e aplicativos exponham suas funcionalidades por meio de interfaces conversacionais acessíveis a agentes de IA. Isso transforma a própria web em uma plataforma “agent-ready”, na qual agentes conseguem:
- Acessar e interagir com conteúdo web de forma estruturada e semanticamente compreensível;
- Realizar ações como consultas, preenchimento de formulários, navegação ou execução de transações em nome dos usuários;
- Prover experiências personalizadas e contextuais, aprendendo com interações anteriores.
Com o NLWeb, a IA deixa de ser um canal exclusivo para usuários humanos e passa a operar diretamente em ecossistemas digitais, atuando como intermediária inteligente entre sistemas e usuários.
E o que é o Model Context Protocol (MCP)?
Já o Model Context Protocol (MCP) define os padrões técnicos para troca segura e estruturada de contexto entre agentes, modelos e plataformas. Ele garante que diferentes agentes, inclusive de diferentes fornecedores ou hospedados em ambientes distintos, consigam:
- Compartilhar dados contextuais (intenção, histórico, identidade do usuário, permissões);
- Coordenar decisões, delegar tarefas e responder de forma coesa em fluxos multiagente;
- Garantir rastreabilidade, segurança e conformidade durante a execução das atividades.
O MCP também é peça-chave para a governança e segurança na operação dos agentes, pois padroniza como os dados fluem entre eles e como o contexto é interpretado e preservado, essencial para cenários regulados, como serviços financeiros, saúde ou dados pessoais sensíveis.
Interoperabilidade na Prática
A combinação entre NLWeb e MCP cria assim uma infraestrutura aberta e modular para atuação de agentes em múltiplos domínios, viabilizando cenários como:
- Agentes autônomos que navegam entre sistemas internos (ERP, CRM, repositórios) e fontes externas (web, marketplaces, ferramentas de parceiros);
- Colaboração entre agentes de vendas, marketing e atendimento ao cliente em tempo real, com troca de contexto e sincronização de ações;
- Ambientes de trabalho híbridos onde humanos interagem naturalmente com agentes via chat, comandos de voz ou interfaces embutidas em aplicações.
Em resumo, essas tecnologias pavimentam o caminho para um novo modelo de integração digital, onde a IA se torna uma camada universal de acesso e execução, conectando dados, decisões e pessoas de maneira contínua e escalável.
Para saber mais sobre NLWeb, confira: Introducing NLWeb: Bringing conversational interfaces directly to the web – Source
Sobre Model Context Protocol (MCP), confira: Introducing Model Context Protocol (MCP) in Copilot Studio: Simplified Integration with AI Apps and Agents | Microsoft Copilot Blog
Concluindo
Muitos outros lançamentos foram apresentados durante a semana do Build. A seguir, você tem uma lista de links para os principais destaques:
- aka.ms/AgenticDevOps
- aka.ms/M365CopilotUpdates
- aka.ms/TeamsAILibrary
- aka.ms/ThirdPartyAgents
- aka.ms/MultiAgentOrchestration
- aka.ms/M365CopilotStories
- aka.ms/CopilotTuning
- aka.ms/FoundryStories
- aka.ms/ModelRouter
- aka.ms/FoundryGrok
- aka.ms/BuildGrok
- aka.ms/FoundryModels
- aka.ms/FoundryHuggingFace
- aka.ms/FoundryAgentService
- aka.ms/FoundryCopilotStudio
- aka.ms/EntraAgentID
- aka.ms/SecurityForAI
- aka.ms/MCPOnWindows
- aka.ms/WSLOpenSource
- aka.ms/DataStories
- aka.ms/FoundryCosmosDB
- aka.ms/FoundryDatabricks
- aka.ms/PostgreSQLGenAI
- aka.ms/FabricCosmosDB
- aka.ms/FabricDigitalTwin
- aka.ms/AIReadyOneLake
- aka.ms/FabricChatWithYourData
De fato, comparando os últimos eventos de Build e Ignite, a Microsoft vem apresentando as peças conectadas desse quebra-cabeça para o nascimento das Frontier Firms. Os anúncios desta semana mostram que não se trata apenas de novas ferramentas ou recursos de desenvolvimento de software, mas sim de um novo modelo de trabalho emergente, baseado em confiança digital, colaboração e inteligência distribuída na forma de assistentes de IA em tempo real.
A sinergia entre humanos e agentes de IA já não é uma visão distante: é uma arquitetura em construção, e as empresas que se prepararem desde já estarão na vanguarda dessa transformação.
Frontier Firms pode ser a realização maior da Era da IA.
Para pensar!
