A curva do custo
Entre novembro de 2022 e outubro de 2024, o custo de inferência para um sistema com desempenho de nível GPT-3.5 caiu mais de 280 vezes, segundo o AI Index de Stanford [1]. Uma rotina que custava dólares por execução passou a custar frações de centavo. É isso que torna viável um agente rodar 36 vezes por dia, todo dia, e ainda assim custar menos que um posto.
A curva da capacidade
A METR mediu, numa série de seis anos, a duração das tarefas que um agente completa sozinho com 50% de sucesso. Ela dobra a cada sete meses, aproximadamente [2]. Em 2025 o melhor modelo medido completava tarefas de cerca de uma hora. A implicação prática para quem contrata é direta: a lista de tarefas que cabem num agente cresce a cada semestre, e a frota que hoje observa e propõe amanhã executa com revisão.
A curva da adoção
Em 2024, 78% das organizações reportaram usar IA, contra 55% no ano anterior [3]. No Brasil a curva é mais tímida e, por isso, mais aberta: 17% das empresas com dez ou mais pessoas usavam IA em 2025, contra 13% em 2024; entre as grandes, metade [4]. A empresa média brasileira ainda não começou — e a que começar com uma função medida, e não com um projeto de seis meses, começa na frente.
O que isso muda para quem contrata
Três coisas. Primeiro, o risco de começar caiu: um agente em observação por trinta dias custa uma assinatura, não um projeto. Segundo, o que se contrata é a função, não a tecnologia — o modelo por baixo muda, a rotina continua. Terceiro, quem tiver registro de execução em 2026 terá a ficha técnica dos próprios agentes em 2027, quando eles souberem fazer o dobro. A frota desta vitrine já roda com esse registro; é dele que saem as cartas.