Como as agências estão realmente a usar agentes de IA com clientes neste momento
As agências de marketing, criativas, de desenvolvimento e de consultoria já ultrapassaram a fase-piloto da IA agêntica. Eis o que está de facto a correr no trabalho com clientes hoje, o que continua a ser sobretudo conversa, e as questões de faturação, divulgação e responsabilidade que ninguém resolveu.
Em junho, com os decisores de negócios da indústria publicitária reunidos no sul de França para a sua peregrinação anual, as agências passaram a semana a superar-se umas às outras nos anúncios de agentes de IA. A WPP disse que estava a testar um agente de compra e planeamento de media para inventário de vídeo premium. A Dentsu fechou uma parceria com um criador de agentes de IA chamado Newton Research para acelerar a configuração de campanhas e a análise. A casa independente Butler/Till, a trabalhar com a DoubleVerify, já tinha construído agentes baseados no Claude para desviar verbas publicitárias de inventário de baixa qualidade. Nada disto era uma demonstração. Eram agências a descrever ferramentas a correr dentro de contas reais de clientes, segundo a reportagem da Digiday.
Essa semana captou algo verdadeiro sobre o ponto em que a IA agêntica está agora: já não é um diapositivo numa proposta. Aparece em painéis de campanha, papéis de trabalho de auditoria e bases de código — mais depressa do que os modelos de faturação, as normas de divulgação e os quadros de responsabilidade feitos para um mundo sem ela. Eis o que as agências estão realmente a correr hoje, e onde está o atrito a sério.
O trabalho que já passou da fase-piloto
O dado mais claro sobre a adoção vem de um inquérito de janeiro de 2025 a 547 decisores de agências de marketing dos EUA, feito pela NinjaCat: 91% já usavam IA de alguma forma, e 59% disseram que estavam a usar ativamente agentes de IA em concreto — sistemas autónomos que executam tarefas em vez de apenas gerar sugestões. As duas aplicações mais citadas pelas agências foram trabalho de dados e insights (74%) e estratégia e otimização de campanhas (72%). Na prática, isso significa agentes a unificar métricas entre plataformas de anúncios, a apanhar anomalias antes de gastarem orçamento, e a entregar relatórios diretamente na caixa de entrada do cliente sem um analista a montar a apresentação à mão.
O relatório State of Data 2025 da IAB põe um número em até onde isso foi de facto: até agora, apenas 30% das agências, marcas e editores integraram por completo a IA ao longo do ciclo de vida da campanha de media, embora as agências e os editores nesse grupo estejam à frente das marcas. Onde foi adotada, a IAB concluiu que a IA cumpre ou supera as expectativas em mais de 70% dos casos, a elevar a produtividade em 47% e a cortar cerca de 12 horas por semana de trabalho manual de baixo valor por pessoa.
A camada agêntica em concreto — agentes de compra de media que executam em vez de apenas recomendar — ainda está na fase de escala inicial, mas a mover-se depressa. A Digiday noticiou em setembro que 58% dos executivos de publicidade esperam que a compra agêntica atinja uma escala significativa dentro de um ano, citando investigação da IAB Europe. Caitlin Gelles, da Dentsu, vice-presidente executiva de tecnologia de dados e medição, descreveu o atrativo à Digiday em termos operacionais diretos: «Configurar campanhas entre sistemas leva horas… quando se podem guardar essas nuances numa base de dados RAG, ou pegar na forma como os clientes gostam de comprar e deixar a IA encontrar essas eficiências, é aí que entra o valor.»
As agências de desenvolvimento e de transformação digital estão a correr uma versão paralela da mesma jogada. A Dept, o grupo de agências neerlandês, construiu um redesenho de plataforma de comércio eletrónico para a marca suíça de fitness Blackroll com agentes de IA sobre a stack Gemini e Antigravity da Google — a Dept diz que o projeto terminou 3,8 vezes mais depressa do que a sua própria estimativa pré-IA. O CEO da Blackroll, Scott Zalaznik, disse à Digiday que a empresa usa agora agentes de IA na maioria dos testes e do desenvolvimento de funcionalidades de comércio eletrónico. A Dept transformou depois a abordagem numa oferta paga chamada Agent Studio, a alugar na prática o seu próprio fluxo de construção de agentes a clientes que querem a capacidade sem a construírem eles próprios.
As consultoras estão mais à frente, e ainda discutem o retorno
Se as agências de marketing estão a meio da transição, as grandes consultoras já apostaram tudo no volume — e estão agora presas na pergunta mais difícil: quanto é que isto vale. O CEO da McKinsey, Bob Sternfels, disse em janeiro que a firma implantou dezenas de milhares de agentes de IA internos e quer, a prazo, um para cada um dos seus 40.000 colaboradores, segundo a Business Insider. Mas, como disse Mina Alaghband, antiga sócia da McKinsey e agora chief customer officer na Writer: «Acho que estamos agora na era da confusão.» Há um ano, a métrica era a utilização. Agora as firmas tentam medir algo mais difícil — o valor realmente criado.
O chief AI officer da PwC, Dan Priest, disse à Business Insider que a firma deixou de contar agentes e passou a contar quantos humanos usam de facto cada um. A EY acompanha mensalmente KPIs de produtividade, qualidade e eficiência de custos nos seus agentes. A BCG tem o número mais concreto: o sócio Scott Wilder disse que os colaboradores passam agora cerca de 15% menos tempo em trabalho de baixo valor, como construir apresentações, reinvestem cerca de 70% desse tempo recuperado em análise mais profunda — e ficam com os restantes 30% como, nas suas palavras, mais sono ou uma aula de ioga. Mesmo dentro de firmas que faturam à hora, o tempo recuperado pela IA não se converte automaticamente em mais horas faturadas.
«A IA pode ser finalmente o toque de finados da hora faturável», disse Jack Newton, CEO da Clio — uma afirmação que as firmas de serviços profissionais fazem e retiram há trinta anos, só que desta vez a aritmética por detrás dela é pública.
O modelo de faturação é a primeira coisa que está mesmo a partir
Das fricções com que as agências se deparam, a faturação é a mais imediata porque a matemática é inescapável. Se a IA reduz o tempo de uma tarefa de cinco horas para uma, e continua a faturar à hora, entregou ao cliente um desconto de 80% sem querer. Uma análise da Forbes de um inquérito Gartner de 2026 a 743 profissionais de auditoria, e de investigação separada da empresa de software jurídico Clio, encontrou o padrão a surgir em indústrias adjacentes de serviços profissionais: 93% dos líderes de auditoria reportam alguma utilização de IA, mas apenas 38% têm uma estratégia para ela, e a Clio estima que cerca de três quartos das tarefas jurídicas faturáveis podem agora ser automatizadas por IA generativa.
Os preços não acompanharam. A Clio concluiu que 86% dos escritórios de advogados a solo e 78% das pequenas firmas não fizeram alteração alguma de preços em resposta, face a 51% das firmas de médio mercado e 46% das firmas de grande dimensão — quanto mais pequena a casa, mais ela engole o desconto em silêncio. Entretanto, 71% dos clientes disseram aos investigadores que preferem de facto honorários fixos ou tabelados à faturação à hora, o que sugere que a faturação à hora foi sempre um substituto daquilo que os clientes queriam: um resultado previsível, não uma folha de horas. O chief legal officer da Salesforce, Sabastian Niles, tornou explícita a expectativa do lado do cliente num texto do fórum de governação da Harvard Law School citado pela Forbes: «Os ganhos têm também, claro, de ser partilhados com os clientes através de poupanças, eficiências de custo e novos modelos de negócio.» O Wall Street Journal cobriu a mesma viragem sob o título «Inside Consultants' Messy Shift From Hourly Billing», a descrever firmas de serviços profissionais a debaterem-se com reinventar a forma como cobram, à medida que a IA ameaça tornar obsoleta a hora faturável.
As agências de marketing já estão a testar a alternativa que o inquérito da NinjaCat encontrou: 28% afastaram-se das horas faturáveis padrão em direção a preços baseados em valor ou em resultados, e 45% vendem agora soluções e automações baseadas em IA como um serviço empacotado, em vez de as dobrar em avenças existentes — a transformar o ganho de eficiência num produto novo, em vez de numa fatura mais pequena.
Os clientes devem ser informados de que um agente tocou no trabalho deles?
A questão da divulgação está menos assente do que a da faturação, sobretudo porque não há uma regra única a que apontar. A investigação State of Data 2025 da IAB concluiu que cerca de metade das marcas já está preocupada com a forma como agências e editores usam IA em seu nome — uma falha de confiança que existe ainda antes de alguém ter decidido como deve ser a divulgação.
A orientação mais clara até agora vem de áreas adjacentes de serviços profissionais a lidar com a mesma pergunta para os seus próprios clientes. Num texto sindicado do Journal of Accountancy, a seguradora CNA aconselhou as firmas de CPA de que, na ausência de uma lei que governe tudo — o panorama jurídico é uma manta de retalhos do Gramm-Leach-Bliley Act, de leis estaduais de divulgação dispersas em sítios como a Califórnia e o Utah, e do AI Act da UE para firmas com clientes europeus — a divulgação voluntária e específica continua a ser o caminho mais seguro, porque clientes que mais tarde descubram que a IA tocou no trabalho deles sem lhes ter sido dito podem lê-lo como engano, tenha ou não corrido mal alguma coisa. O texto apontou para o Formal Opinion de 2024 da American Bar Association sobre IA generativa, que traça uma linha nítida: linguagem de formulário enterrada numa carta de compromisso não conta como consentimento informado. Uma divulgação tem de explicar de facto o que a IA fez e o que um humano verificou a seguir.
Cada área de serviços profissionais que chega a esta pergunta — contabilidade, direito e agora as agências — está a chegar à mesma resposta aproximada: a divulgação ainda não é legalmente exigida na maioria dos casos, mas retê-la é uma aposta reputacional que se torna mais arriscada à medida que mais clientes começam a assumir que a IA já está envolvida.
Quem responde quando o agente se engana
A responsabilidade é a fricção em que as agências menos pensaram, porque ainda não forçou a questão — ninguém teve uma falha de IA de agência que ocupasse as manchetes da forma como a profissão jurídica teve advogados sancionados por citarem jurisprudência fabricada por IA em peças processuais reais. David Partida, da Law.com, tem vindo a publicar uma série de seis partes ao longo de 2026 a acompanhar exatamente este problema à medida que passa do teórico ao rotineiro, incluindo fascículos intitulados «What Happens When AI Acts Alone — And Who Pays For It?» e «Who's Liable When AI Gets It Wrong?». Um texto complementar no mesmo sítio, «Accountability For AI Errors By Attorneys And Judges», nota que os advogados apresentam cada vez mais peças com citações de processos falsos geradas por IA — em geral atribuídas a erro do utilizador e não à ferramenta em si — e que os tribunais já estão a corrigir as decisões daí resultantes através de requerimentos e recursos. A orientação profissional que converge em torno disto, da opinião da ABA ao conselho da CNA às firmas de CPA, é consistente: uma firma que se apoie no resultado de um agente de IA sem revisão humana independente responde exatamente como se um colaborador júnior tivesse cometido o erro sem supervisão. O agente não carrega a responsabilidade. A firma que enviou o resultado ao cliente é que carrega.
As agências ainda não têm a sua própria versão deste ajuste de contas no registo público — o que é, discutivelmente, o ponto de fricção que mais vale observar, porque as entregas das agências circulam depressa e muitas vezes recebem menos escrutínio antes de chegarem à caixa de entrada de um cliente.
Uma ideia de The AI Organization vale a pena trazer para aqui: legibilidade, ou conseguir mostrar — e não apenas afirmar — quem ou o quê tocou numa peça de trabalho, e quando. Uma agência que consiga produzir um registo real do que um agente fez, do que um humano reviu e de quando deram o aval está a responder às perguntas de divulgação e de responsabilidade com prova, em vez de com uma declaração de política. O próprio produto de IA da FabricLoop, o Loop Agent, é construído em MCP com concessões explícitas e auditadas precisamente por esta razão: para que o uso de IA virado para o cliente seja algo que uma firma possa mostrar, e não apenas afirmar.
O que isto significa se gere uma agência
Retirados os anúncios, o padrão é estreito mas real. A IA agêntica está hoje a justificar-se em trabalho repetível, mensurável e revisto antes de chegar a um cliente: relatórios de campanha, execução de compra de media dentro de limites definidos, investigação e análise competitiva de primeira passagem, e — pelos números da Dept — uma fatia relevante dos ciclos de construção e teste de comércio eletrónico. Não é uma lista pequena, e para as agências que ainda fazem esse trabalho à mão é uma vantagem real de custo em cima da mesa.
Continua a ser sobretudo conversa no trabalho que exige um juízo que ninguém percebeu como verificar à escala: decisões criativas que carregam risco de marca, recomendações estratégicas pelas quais os clientes pagam precisamente porque confiam na pessoa que as toma, e tudo aquilo em que um erro pode chegar a um cliente antes de um humano o ver. As organizações citadas ao longo desta reportagem — Dentsu, PwC, BCG — descrevem o mesmo modelo por baixo de aplicações diferentes: agentes a fazer o trabalho compressível, um humano a verificar as partes que carregam risco, e o tempo libertado a ser reinvestido em vez de embolsado como margem. É uma história mais aborrecida do que «a IA substitui a agência». É também a que está de facto a acontecer nas contas dos clientes neste momento.