O fim do software que organiza e a ascensão do software que executa
Durante duas décadas, o SaaS corporativo, software como serviço, foi a espinha dorsal da padronização. Registrar melhor, controlar melhor e medir melhor se tornaram fundamentos da gestão empresarial.
As grandes plataformas de gestão organizaram vendas, finanças e operações. Além disso, transformaram dados em indicadores e ensinaram as organizações a centralizar informações, desenhar workflows e criar visibilidade por meio de dashboards.
Agora, entretanto, a narrativa se desloca. O software deixa de ser apenas sistema de registro e passa a assumir papel de executor.
A Salesforce, uma das mais relevantes plataformas globais de software em nuvem para gestão de clientes e operações comerciais, anunciou essa nova era ao se declarar uma empresa AI First.
Estivemos com executivos da Salesforce no escritório de São Francisco, nos Estados Unidos, no primeiro dia de visitas técnicas com a delegação da Associação Brasileira de Franchising.
A nova diretriz passa a reconhecer a empresa como um ecossistema orquestrado por agentes, o AgentForce 360. O ponto estrutural é claro: o agente não é apenas resposta, ele executa ações.
Esse é o centro da tese. Estamos saindo da era do SaaS, software que registra e organiza, e entrando na era dos agentes de IA, software que decide e executa sob governança.
Da era do SaaS à era dos agentes de IA: o que muda na prática
O SaaS tradicional foi desenhado para três objetivos principais:
- Centralizar dados, criando uma fonte da verdade
- Padronizar processos com workflow, regras e aprovações
- Dar visibilidade por meio de painéis, relatórios e indicadores
Os agentes de IA não elimina esses pilares. Pelo contrário, transforma-os em infraestrutura para:
- Orquestração de processos, definindo o que precisa acontecer, em que ordem e sob quais regras
- Execução assistida por agentes de IA, com trilhas e supervisão
- Decisão orientada por contexto, priorizando e encaminhando com base em sinais e políticas
Em outras palavras, no SaaS as pessoas operam o sistema. Nos agentes de IA, o sistema opera com e para as pessoas. Consequentemente, os humanos passam a atuar como gestores de exceções, prioridades e critérios.
Por que os agentes de IA estão ganhando tração agora
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A fricção virou o custo oculto da operação
A promessa recorrente é reduzir a troca de ferramentas e manter o trabalho no fluxo. Ou seja, evitar que as pessoas alternem entre sistemas para concluir tarefas.
A percepção é que a empresa moderna não sofre por falta de tecnologia, mas por atrito operacional. Passagens de bastão, repasse de contexto, retrabalho e decisões em fila se tornam gargalos invisíveis.
Nesse contexto, o Slack surge como aplicativo em que equipes conversam e se coordenam sem troca de telas. Ao mesmo tempo, pode funcionar como front-end conversacional no qual os agentes de IA recebem pedidos, coletam contexto e disparam ações em sistemas.
Na lógica dos agentes de IA, eles reduzem o atrito no fluxo de trabalho. Reúnem informações, consultam sistemas, atualizam registros, executam rotinas e direcionam ao humano apenas exceções ou validações. Assim, reforça-se a ideia de que o agente executa ações.
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AI First só funciona com Data First e governança embutida
Para que a inteligência artificial deixe de ser demonstração e se torne operação, ela precisa de dados confiáveis e governança. Caso contrário, o risco é automatizar decisões sobre base frágil.
O princípio garbage in, garbage out permanece válido. Decisões piores podem ser tomadas mais rapidamente.
Portanto, a adoção real de IA em operações complexas depende de qualidade de dados, permissões, auditoria e controle. Sem essa base, o agente vira interface simpática, mas não sustenta execução.
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A interface operacional tende a ser conversacional
A mudança também é comportamental. À medida que o trabalho se concentra em ambientes colaborativos, a porta de entrada dos sistemas deixa de ser o menu do software e passa a ser o próprio fluxo de trabalho.
A conversa se torna interface de operação. Ainda assim, valor real surge quando a conversa se conecta à execução.
É nesse ponto que os agentes de IA se consolida como modelo operacional. Ele transforma intenção em ação com responsabilidade.
Agentes deixam de ser apenas resposta e passam a ser motores de execução baseados em três fundamentos inseparáveis:
- Dados unificados e contexto
- Governança e confiança
- Agentes de IA executando rotinas e escalando exceções
Quando esses elementos se combinam, o diferencial competitivo muda. Não será apenas ter agentes, mas definir quais decisões podem ser automatizadas, sob quais regras, com quais limites e com quais trilhas de validação.
Impactos dos agentes de IA no franchising, varejo e indústria
A transição para os agentes de IA começa onde há volume, repetição e fricção operacional. Antes de ser debate tecnológico, torna-se discussão de modelo de operação.
Primeiro, microdecisões ganham velocidade. Rotinas que exigem repasse de contexto podem ser executadas por agentes, mantendo para o humano validações e exceções.
Segundo, em operações industriais, a pressão recai sobre governança e qualidade do dado. Velocidade sem confiança amplia risco.
No franchising, o impacto tende a ser mais imediato. Redes crescem por replicação, e replicação exige consistência.
Os agentes de IA desloca a padronização do manual para a execução assistida. Agentes podem orquestrar tarefas, reunir contexto e disparar ações dentro de regras definidas. Isso se aplica a suporte ao franqueado, conformidade, campanhas e planos de ação de performance.
Entretanto, padronização não deve significar rigidez. A governança precisa permitir adaptação com trilhas e validações claras.
Em síntese, a liderança deve definir o que automatizar, sob quais regras e quando escalar ao humano, sustentando a execução com dados confiáveis.
O novo diferencial é governança da execução
Quando agentes executam ações, o debate deixa de ser inovação e passa a ser governança de execução. Quem autoriza, com quais limites e com qual trilha de auditoria.
A pauta da liderança se desloca do software para o desenho do sistema operacional. Ou seja, como decisões e rotinas acontecem no dia a dia.
O foco deixa de ser apenas adoção de ferramenta e passa a ser definição de tarefas delegáveis com segurança, decisões que exigem validação humana e garantia de fluidez no fluxo de trabalho.
Na prática, não é a tecnologia que resolve. É a organização que decide o que pode ser automatizado sem criar risco.
Se a empresa acelera execução sem base, acelera erro. No modelo dos agentes de IA, a vantagem competitiva tende a vir de regras, limites, exceções e auditoria bem definidos, permitindo escala com consistência e controle.
O que irá diferenciar os líderes
O movimento AI First aponta para uma virada operacional. Do software que registra para o software que executa.
Representa um modelo de operação em que agentes de IA conectam dados, processos e pessoas. Consequentemente, reduzem fricção, aceleram decisões e sustentam consistência em escala.
Em varejo, indústria e franchising, a questão central não é qual ferramenta usar, mas quais decisões a empresa está pronta para automatizar e com qual governança.
Se o SaaS ensinou a medir e padronizar, os agentes de IA exigem desenhar a execução com responsabilidade, contexto e confiança.
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