Agentes de IA da Monks rodam sozinhos por dias em produção

O que aconteceu

A agência Monks, braço digital da S4 Capital, passou a deixar agentes de IA trabalharem por 36 a 48 horas seguidas sem ninguém olhando, e projetos maiores levam vários dias. Os números estão na reportagem do Digiday, publicada em 6 de outubro de 2026, que ouviu Wesley ter Haar, chief AI and revenue officer da Monks. “Tivemos agentes de programação que trabalharam de 36 a 48 horas sem cometer erros”, afirmou.

A maior parte desse trabalho é código dentro do próprio software da agência. Nessa escala, vários agentes dividem a tarefa, testam o que escrevem contra os requisitos originais e revisam o trabalho uns dos outros. Até poucos meses atrás, segundo ter Haar, os desenvolvedores precisavam montar essa estrutura à mão. Os modelos atuais, diz ele, criam sozinhos sua própria configuração agêntica.

A Monks está adaptando o arranjo para social e performance, onde os agentes observam um evento — uma tendência que dispara, comentários a responder, um post que perde desempenho — e agem. No começo de 2027, um cliente que a empresa não nomeia migra o trabalho de social para esse fluxo, de insights até community management.

Por que isso está acontecendo

O salto do código para o marketing segue uma lógica simples: agentes funcionam melhor onde existe critério claro para conferir o próprio trabalho. Código tem regra e teste; engajamento tem métrica. O Gartner projeta que 40% dos aplicativos corporativos vão integrar agentes de IA específicos de tarefa até o fim de 2026, contra menos de 5% em 2025 — um salto de oito vezes em doze meses.

A Monks não partiu do zero. Em junho de 2026 lançou o Monks.Flow 2.0, a segunda geração de sua plataforma agêntica de marketing, que orquestra “forças de trabalho de IA” e memoriais de marca vivos, segundo o anúncio da Stelia.

Há também pressão de custo. Nos resultados do primeiro semestre de 2026, a S4 Capital reportou receita líquida de £308,0 milhões, queda de 6,2%, e cerca de 6.150 funcionários no fim de junho, 10,5% menos do que um ano antes. Automatizar mais tarefas com menos gente virou parte da equação financeira, e o orçamento de tokens passou a disputar espaço com o de salários.

O que isso muda para uma PME brasileira

A novidade não é a autonomia em si, mas o fato de ela estar em produção, não em laboratório. Para uma PME brasileira, isso reposiciona a régua do que dá para entregar à máquina: tarefas que exigem contexto acumulado e checagem contínua deixaram de ser exclusivas de empresas com engenharia própria.

O Brasil entra nessa conversa pela porta da frente. Segundo o Sentiment Index 2026 da EY, 95% dos entrevistados brasileiros já usam inteligência artificial, contra 85% na média global, e 21% dizem já usar agentes de IA, acima dos 16% da média global. Na mesma pesquisa, 74% afirmam que a supervisão humana é necessária mesmo quando a IA tem alta precisão, e apenas 46% confiam que as organizações protegem seus dados.

Essa distância entre usar e confiar é o ponto prático. Uma PME que hoje conecta um agente ao CRM e ao WhatsApp para responder leads pode, com a mesma tecnologia, deixá-lo conduzindo um fluxo de ponta a ponta por dias. O ganho de produtividade é real, e o risco também: a empresa continua responsável pelo que o agente decide e executa, mesmo sem ninguém olhando.

Onde faz sentido usar

• Atendimento e pré-venda: o agente qualifica leads e responde dúvidas repetidas, escalando para uma pessoa quando o caso foge do padrão.
• Marketing e conteúdo: monitorar o desempenho de posts e comentários e propor ajustes, com a publicação sempre aprovada por alguém.
• Operações e back-office: conciliação de dados, atualização de cadastros e relatórios recorrentes, com trilha de auditoria de tudo que foi alterado.
• Produto e código: tarefas de desenvolvimento bem especificadas, em que o requisito funciona como teste automático — o caso que a própria Monks validou.

Riscos e limites

O primeiro limite é de governança. O Gartner projeta que 40% das empresas vão rebaixar ou desativar agentes autônomos até 2027 por falhas descobertas só depois de incidentes em produção. Sem classificar cada agente pelo que ele pode fazer e aplicar controles proporcionais ao risco, a autonomia vira passivo em vez de ganho.

O segundo limite é o julgamento humano. A própria Monks relata que os agentes geram 50 ideias de marca em 10 minutos, mas, quando o pedido é mais ousado, talvez só cinco sejam boas — e escolher as cinco pode custar mais tempo do que o ganho. A agência admite estudar reintroduzir atrito nos times para não terceirizar o pensamento junto com a tarefa. Existe ainda a conta de tokens, que cresce com o tempo de execução e precisa caber no orçamento.

O que avaliar antes de implementar

1. O agente altera o quê? Separe o que ele apenas lê do que ele pode modificar e aplicar. Permissão mínima por função, nunca uma identidade genérica para tudo.
2. Existe um critério automático de conferência? Requisito, teste ou métrica que diga se o resultado está bom. Sem isso, autonomia longa só acumula erro mais rápido.
3. Quem é o dono do resultado? Um humano precisa responder por cada agente, mesmo que não acompanhe ação por ação.
4. O custo por tarefa cabe? Some tokens, tempo de execução e retrabalho antes de multiplicar o número de agentes em operação.

Fontes

• Digiday — At S4 Capital’s Monks, agents can run autonomously, unsupervised for days — reportagem de 6 de outubro de 2026 (acesso em 6 de outubro de 2026): execuções de 36 a 48 horas e a expansão para marketing.
• S4 Capital — resultados do primeiro semestre de 2026 — número de Monks e receita líquida no período encerrado em 30 de junho de 2026.
• Gartner — 40% dos aplicativos corporativos com agentes de IA até 2026 — previsão publicada em agosto de 2025.
• Gartner — governança proporcional de agentes de IA — previsão de que 40% das empresas vão rebaixar ou desativar agentes autônomos até 2027.
• EY — Sentiment Index de IA no Brasil (maio de 2026) — adoção de IA e de agentes, confiança e supervisão humana.

A informação foi verificada em pelo menos duas fontes independentes. Trechos entre aspas foram traduzidos e atribuídos à fonte.

Conclusão

Agentes que trabalham por dias sem supervisão deixaram de ser demonstração e entraram em produção — primeiro no código, agora no marketing. Para a PME brasileira, a decisão não é adotar ou não adotar, mas em que nível de autonomia, com que critério de conferência e com que dono do resultado. Quem define esse desenho antes de escalar usa a velocidade a favor; quem pula a etapa descobre o limite na hora errada.

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