Em 2025, as empresas dedicaram um tempo significativo à experimentação da inteligência artificial. Equipes de vários departamentos testaram vários modelos de IA, incluindo assistentes de redação, ferramentas para anotações, chatbots e projetos de automação leve.
Essas iniciativas iniciais de IA proporcionaram ganhos de produtividade a curto prazo: elaboração mais rápida de rascunhos, respostas mais rápidas e ciclos de revisão mais curtos. Mas as melhorias permaneceram restritas a equipes individuais. Sem repensar como o trabalho desses projetos de IA se movia entre os sistemas, nunca se obteve um retorno mais amplo sobre o investimento.
Enquanto isso, outro grupo de empresas adotou uma abordagem diferente e mais conectada. Em vez de utilizar tecnologias de IA isoladas, elas usam a IA para otimizar os fluxos de trabalho que geravam mais atrito. Isso incluía o trabalho diário e repetitivo de:
Creating Multilingual Content
Updating Training Materials
Translating and Localizing Websites
Managing Compliance Documents
Eles automatizaram as etapas de transferência, formatação, controle de versão, tradução e publicação que retardavam tudo, aumentando a eficiência operacional.
O que se destacou ao longo do tempo não foi quem utilizou soluções de IA, mas como elas foram utilizadas. As empresas que incorporaram a IA à forma como o trabalho é realmente realizado começaram a observar ganhos operacionais reais, enquanto aquelas que a mantiveram confinada a projetos-piloto isolados viram o progresso estagnar no nível departamental.
À medida que entramos em 2026, essa distinção está moldando a forma como as empresas pensam sobre o ROI da IA. O valor da IA não está mais em ferramentas individuais ou soluções pontuais. Ele está em sistemas conectados e impulsionados por IA, construídos em torno das pessoas, onde agentes de IA coordenados trabalham ao lado de seus funcionários para lidar com o trabalho repetitivo que atrasa todo o resto.
Este modelo não substitui as equipes. Ele elimina o atrito entre elas para que o trabalho finalmente flua.
Por que os projetos-piloto de IA isolados tiveram um impacto limitado
Até o final de 2025, a maioria das empresas havia comprovado que as ferramentas de IA funcionavam. Elas aceleram a redação, auxiliam em reuniões, elaboram rascunhos de conteúdo e respondem a perguntas. As ferramentas cumpriram o que prometeram, mas os resultados permaneceram fragmentados.
Cada departamento conduziu seu próprio projeto piloto, muitas vezes sem coordenação ou objetivos comuns:
O departamento de marketing utilizou uma ferramenta de rascunho
O departamento de RH testou um chatbot
O departamento de L&D experimentou um software de tradução
O departamento de suporte experimentou o encaminhamento de tickets por IA
O departamento de TI avaliou uma estrutura de orquestração de agentes
Cada esforço resolveu um pequeno problema, mas não mudou a forma como o trabalho era realizado na organização para atingir os objetivos comerciais.
O que atrasou tudo não foram as ferramentas em si, mas as lacunas entre elas:
O que atrasou tudo não foram as ferramentas em si, mas as lacunas entre elas:
Moving files between systems
Reformatting for each platform
Updating content for each region
Keeping training versions consistent
Managing multilingual websites
Applying brand or compliance rules
Waiting for reviews and approvals
É aqui que as equipes passavam a maior parte do tempo e onde os sistemas de IA não estavam suficientemente conectados para ajudar.
As organizações que obtiveram um ROI significativo não foram aquelas que mais investiram em IA. Foram aquelas que automatizaram essas etapas operacionais subjacentes.
A mudança de 2026: das ferramentas de IA para fluxos de trabalho automatizados e coordenados
2026 é o ano em que a história muda. Os líderes empresariais estão indo além dos projetos-piloto e se concentrando na expansão da IA em suas organizações. A prioridade agora é conectar equipes e sistemas para que o trabalho seja realizado de forma eficiente e consistente, com a IA gerenciando a coordenação que costumava retardar tudo.
Quando a IA opera dentro do fluxo de trabalho, ela transforma esforços dispersos em um processo contínuo e completo, no qual o contexto e os resultados permanecem alinhados.
Em termos técnicos, isso significa um sistema coordenado de agentes de IA, cada um trabalhando em paralelo em diferentes partes do fluxo de trabalho — desde o planejamento e a criação até a revisão de qualidade e a localização. Na prática, essas equipes com vários agentes lidam com o trabalho repetitivo que costumava atrasar as equipes, mantendo todas as etapas conectadas, consistentes e monitoradas. Juntas, elas formam fluxos de trabalho paralelos de agentes que movem o conteúdo do rascunho para a publicação sem transferências manuais.
Como funcionam as equipes com vários agentes?
Pense nisso como uma equipe de agentes de IA trabalhando em paralelo, cada um com uma função definida, coordenando todo o fluxo de trabalho para lidar com tudo, desde a redação e localização até a formatação e publicação. Um agente pode reescrever o conteúdo, outro reforçar a voz da marca, outro traduzir, outro aplicar terminologia, outro formatar para plataformas específicas e outro publicar em seu CMS, LMS, HRIS, PIM ou DAM.
Cada agente:
Tem uma função definida
Recebe entradas estruturadas
Produz resultados previsíveis
Trabalha de forma independente ou em paralelo com outros
Juntas, essas equipes com vários agentes coordenam a criação e a localização de conteúdo para que todas as etapas permaneçam conectadas, consistentes e monitoradas. As equipes não precisam se preocupar com os fluxos de trabalho paralelos dos agentes — elas simplesmente sentem o impacto de um sistema conectado onde:
O conteúdo é:
- 1
Created
- 2
Quality-Checked
- 3
Localized
- 4
Formatted
- 5
Published
O trabalho agora passa automaticamente por cada etapa, enquanto os humanos se concentram nas partes que exigem contexto ou conhecimento especializado.
Essas equipes de agentes trabalhando em paralelo formam a estrutura — a colaboração humana transforma isso em impacto.
Como é o trabalho quando as pessoas e a IA trabalham juntas
Todas as empresas funcionam com equipes responsáveis por resultados comerciais importantes: lançamento de campanhas, manutenção de conteúdo de treinamento, gerenciamento de sites ou produção de documentação regulamentada. Essas equipes não desaparecem com a implementação da IA. Elas ganham apoio.
Essas não são ferramentas isoladas — são equipes orquestradas de agentes trabalhando dentro de um ambiente estruturado, onde cada transferência é automatizada e cada resultado permanece alinhado.
Em um sistema humano-agente, as pessoas permanecem no centro, enquanto os agentes de IA trabalham ao lado delas para eliminar as etapas repetitivas que retardam o trabalho.
Os agentes lidam com vários casos de uso, incluindo:
Os agentes lidam com vários casos de uso, incluindo:
Moving content and data between systems
Generating multilingual versions of assets
Applying brand, style, and compliance rules
Tailoring content for different markets
Creating accessible or mobile-friendly formats
Publishing into CMS, LMS, PIM, DAM, and HRIS platforms
Keeping every version aligned across languages and locations
As pessoas fornecem contexto, julgamento e supervisão. Os agentes lidam com a escala e a execução. O resultado é um fluxo de trabalho que se move continuamente, em vez de parar a cada transferência.
É aqui que as métricas de ROI se tornam visíveis. As equipes dedicam seu tempo focando na tomada de decisões e na melhoria dos resultados, em vez de gerenciar processos.
Onde os fluxos de trabalho entre humanos e agentes apresentam o maior aumento
Em cada um desses exemplos, equipes com vários agentes atuam nos bastidores, coordenando vários fluxos de trabalho em conjunto — desde atualizações de conteúdo até localização e conformidade.
1. Conteúdo de aprendizagem que se mantém atualizado em todas as regiões
As equipes de L&D há muito tempo enfrentam dificuldades com o controle de versões e o alinhamento global. Uma mudança de política em uma região pode levar meses para ser implementada em todos os módulos de treinamento, todos os idiomas e todas as plataformas.
A Smith & Nephew, uma empresa global de tecnologia na área da saúde, enfrentou esse desafio em primeira mão. Seu conteúdo de treinamento exigia atualizações constantes, localização e verificações de conformidade em dezenas de mercados. Após implementar um fluxo de trabalho orientado por agentes:
As atualizações das políticas geraram novos rascunhos automaticamente.
As regras de terminologia e conformidade foram aplicadas instantaneamente.
A localização ocorreu em paralelo em mais de 20 idiomas
Os módulos atualizados foram publicados diretamente em seu LMS
Os objetivos comerciais que antes exigiam semanas de coordenação passaram a ser alcançados em poucos dias. A equipe de L&D agora se concentra na qualidade do ensino, em vez de gerenciar atualizações em diferentes formatos, regiões e sistemas.
Para sermos uma empresa verdadeiramente global, precisamos ter treinamentos online localizados para nossos funcionários, onde quer que eles estejam no mundo e qualquer que seja o idioma que falem. Nossa força de trabalho merece um treinamento abrangente para prepará-los para conversar com profissionais de saúde sobre nossa tecnologia médica. Com a Smartcat, podemos alcançar esse objetivo.
2. Tradução de sites e localização contínua em grande escala
Os sites globais precisam evoluir rapidamente — páginas de produtos, centros de ajuda, páginas de destino e documentação mudam com frequência. Os fluxos de trabalho tradicionais obrigavam as equipes a acompanhar as atualizações manualmente, solicitar traduções ad hoc e implementar as alterações região por região.
A Kids2, uma empresa global de produtos infantis, transformou esse processo ao adotar um modelo de localização contínuo e orientado por agentes. Seus agentes:
Atualizações detectadas nos sistemas de origem
Conteúdo localizado gerado instantaneamente
Regras de marca e terminologia aplicadas de forma consistente
Atualizações enviadas diretamente para ambientes CMS regionais
A localização que antes levava semanas agora é feita em poucas horas. As páginas de produtos e o conteúdo de marketing permanecem alinhados em todos os mercados, sem necessidade de coordenação manual.
Percebemos imediatamente que o Smartcat era capaz de fornecer exatamente os serviços de que precisávamos: um banco de dados de memória de tradução e um hub centralizado para nosso fluxo de trabalho de tradução e comunicação. Ficamos muito entusiasmados com a eliminação do envio e recebimento de e-mails e do compartilhamento de arquivos.
3. Produção de conteúdo global com consistência integrada
Ferramentas desconectadas muitas vezes geram resultados inconsistentes quando o conteúdo passa por várias equipes, idiomas e canais.
A Wunderman Thompson, que gerencia lojas virtuais na Amazon e conteúdo de comércio eletrônico para mais de 150 clientes, enfrentava essa complexidade diariamente. Ao adotar um fluxo de trabalho compartilhado e orientado por agentes:
A voz e a terminologia da marca passaram a ser aplicadas automaticamente
A memória de tradução garantiu a consistência entre os mercados
As variações de conteúdo para cada região foram geradas instantaneamente
A publicação em vários mercados tornou-se perfeita
A equipe aumentou a capacidade em 30% com o mesmo número de funcionários, prova de que fluxos de trabalho coordenados amplificam a produtividade dos funcionários sem carga operacional adicional.
Desde que começamos a usar a plataforma de tradução da Smartcat, aumentamos nossa produção em projetos em 30% usando os mesmos recursos.
Por que a maioria das empresas não está criando esses sistemas internamente
O entusiasmo inicial e o hype em torno da adoção da IA levaram muitas organizações a tentar construir seus próprios sistemas coordenados de agentes de IA para otimizar os processos existentes. Algumas tiveram sucesso em pequena escala, mas a maioria enfrentou os mesmos desafios.
As equipes de engenharia estavam sobrecarregadas. As integrações com os sistemas existentes demoraram mais do que o esperado. Os requisitos de governança e segurança de dados retardaram a implementação. Mesmo quando os pilotos funcionavam, sua manutenção exigia atenção constante das equipes técnicas, que já tinham cargas de trabalho completas.
O resultado era previsível. Os esforços internos proporcionaram uma prova de conceito, mas não um impacto a longo prazo. Os sistemas funcionaram em um departamento, mas não conseguiram ser ampliados para toda a empresa.
Ao medir o ROI da IA, os líderes empresariais querem resultados que possam ser medidos agora, não após ciclos de desenvolvimento de vários anos. Eles precisam de sistemas que sejam confiáveis, compatíveis e prontos para se integrarem às ferramentas que já utilizam.
É por isso que muitas empresas estão optando por plataformas projetadas para esse fim, em vez de tentar construir tudo sozinhas.
Criar ou comprar conteúdo global: questionário e lista de verificação
Você deve criar fluxos de trabalho internos de localização ou investir em uma plataforma? Este questionário e lista de verificação ajudam os líderes de marketing a avaliar a velocidade, a escala, o custo e o risco antes de tomar uma decisão de longo prazo.
O bretão
Acelerando a adoção empresarial
Sistemas como o Smartcat oferecem um ambiente de fluxo de trabalho humano-agente totalmente integrado, orquestrando vários agentes em um ambiente estruturado, onde cada etapa está conectada e é continuamente otimizada. Em vez de construir do zero, as equipes começam com uma infraestrutura que funciona imediatamente e se concentra em melhorar os resultados comerciais. O resultado é um impacto mais rápido e um ROI mensurável em operações de conteúdo multilíngues e globais.
Hoje, mais de um quarto das empresas da Fortune 1000 utilizam o Smartcat para operações de conteúdo multilíngue e global.
O modelo operacional para 2026 e além: Pods humano-agente
Os fluxos de trabalho empresariais estão mudando para uma colaboração contínua entre pessoas, agentes de IA e sistemas conectados. O novo modelo é definido por:
Pessoas focadas em decisões, criatividade e contexto
Agentes de IA gerenciando trabalhos repetitivos, coordenação e consistência
Sistemas conectando todas as etapas do fluxo de trabalho entre regiões, idiomas e plataformas
O resultado é um trabalho coordenado e escalável, sem perda de qualidade. As organizações que adotam esse modelo agora estão construindo a base operacional que definirá como o conteúdo será criado e entregue nos próximos anos.
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