A Zup, empresa brasileira de engenharia e desenvolvimento de software, projeta que 2026 será marcado por um modelo de operação baseado em “times híbridos”, combinação entre profissionais e agentes de IA capazes de ampliar produtividade e reduzir gargalos na operação. A proposta parte da visão de que ganhos relevantes dependem da interação entre tecnologia e conhecimento humano.
“O mercado entendeu que IA não é mágica. Sem conhecimento humano para guiar, contextualizar e tomar decisões, ela não entrega todo o seu potencial”, afirma Marcos Bonas, vice-presidente de Engenharia, Arquitetura e Vendas da Zup.
O movimento ocorre em um cenário em que grande parte das empresas ainda encontra dificuldades para converter experimentos em resultados. Dados do MIT indicam que 95% dos pilotos de IA generativa não avançam, sinalizando barreiras ligadas a contexto, integração e governança.
Ao mesmo tempo, pesquisas mostram que o ritmo de adoção deve acelerar. Um estudo do Google aponta que 39% dos executivos já lançaram mais de 10 agentes de IA em suas operações, enquanto dados do BCG indicam que empresas líderes dedicam até 15% do orçamento de IA especificamente a agentes. O Gartner projeta ainda que, até 2027, organizações utilizarão três vezes mais modelos pequenos e especializados do que grandes modelos generalistas.
Planos e oportunidades
Diante desse ambiente de mercado, a Zup estruturou três frentes que pretende ampliar. A empresa vê no aumento dos custos operacionais um dos principais desafios de grandes organizações, especialmente em setores com ambientes legados, como financeiro e telecomunicações. Para atuar nesse ponto, a Zup desenvolveu um agente de FinOps capaz de analisar toda a operação — inclusive antes da nuvem — para identificar desperdícios, gargalos e oportunidades de eficiência.
“Aqui, o protagonismo é do time técnico: profissionais que investigam, lêem sinais, fazem ajustes cirúrgicos e conduzem a estratégia. A IA entra como acelerador, com agentes especializados e contextualizados na nuvem do cliente, para buscar ineficiências, otimizar a tomada de decisão e aplicação das mudanças necessárias”, explica Bonas.
Outra frente é a solução voltada à qualidade de software, que utiliza múltiplos agentes de IA para automação de testes, revisão de código e detecção de falhas, combinados ao trabalho de engenheiros. Os agentes já foram aplicados em empresas como a Fahz, co-gestora da Ambev, que passou de 11% para 94% de cobertura na revisão de código e reduziu em 39% o tempo do processo.
O modelo busca acelerar esteiras de desenvolvimento e elevar a consistência das entregas.
A Zup também estruturou uma solução específica para apoiar empresas na migração para o novo CNPJ alfanumérico, exigência regulatória válida a partir de julho de 2026. A companhia opera com equipes multidisciplinares e agentes de IA voltados ao tema, com o objetivo de garantir transições seguras e mais rápidas — estimadas em até cinco vezes a velocidade de uma migração manual.
Para Bonas, os próximos meses serão decisivos para empresas que desejam transformar adoção de IA em resultados concretos. “Se 2024 foi o ano da IA virar pauta, e 2025 o ano da experimentação e início de escala, 2026 será o ano dos resultados. As empresas que conseguirem unir inteligência artificial com inteligência humana terão vantagem competitiva, porque vão cortar custos, reduzir riscos e acelerar a entrega de valor”, concluiu.
