Microsoft revela como a IA está a transformar o trabalho e a redefinir a produtividade nas organizações

· Microsoft 365 Copilot ultrapassou os 30 milhões de licenças pagas, com o número líquido de licenças a mais do que duplicar de trimestre para trimestre

· Setores como o automóvel e os cuidados de saúde estão a emergir como alguns dos que registam o crescimento mais rápido na adoção de agentes

· O número de clientes da Microsoft com mais de 50 000 licenças Copilot aumentou mais de sete vezes em relação ao ano anterior

Lisboa, 30 de julho de 2026 – A Microsoft divulgou novos dados e exemplos de utilização real que mostram como a inteligência artificial está a entrar numa nova fase de maturidade nas organizações. Na conferência de apresentação dos resultados financeiros, a Microsoft revelou que o Microsoft 365 Copilot ultrapassou os 30 milhões de licenças pagas, com o número líquido de licenças a mais do que duplicar de trimestre para trimestre. Trata-se de um marco importante, mas é também um sinal que aponta para uma mudança muito mais ampla. Depois de uma primeira etapa marcada pela adoção de ferramentas de IA e pelos ganhos de eficiência, surge agora uma nova fase centrada na transformação efetiva do trabalho, com agentes de IA a assumirem tarefas, processos e projetos de forma cada vez mais autónoma.

Segundo dados de telemetria do Microsoft 365, complementados por exemplos de clientes globais e equipas internas da Microsoft, esta transformação está a acontecer em três dimensões: uma maior profundidade de utilização da IA, o aparecimento de novas capacidades organizacionais anteriormente difíceis ou impossíveis de concretizar e a crescente especialização de agentes para responder a funções e necessidades específicas.

“Na Microsoft, a nossa missão é capacitar cada pessoa e cada organização no planeta para alcançar mais. Estamos entusiasmados com a oportunidade crescente de concretizar essa missão à medida que humanos e agentes colaboram para construir aquilo que antes era impossível”, afirma Jared Spataro, Chief Marketing Officer, AI at Work.

Nos últimos meses, surgiu uma nova categoria de produto de inteligência artificial: modelos integrados em estruturas agênticas capazes de fechar o seu próprio ciclo de feedback. Estes sistemas conseguem planear, executar, testar e corrigir o trabalho para entregar um resultado finalizado.

Esta abordagem esteve na base do Copilot Cowork, que ficou disponível de forma geral em junho. O Cowork consegue assumir trabalho composto por várias etapas: o utilizador define a tarefa, o sistema executa-a de ponta a ponta e devolve um resultado concluído. Testes realizados demonstraram ainda que o Cowork foi entre 30% e 40% mais económico quando comparado com uma opção baseada num único modelo.

A Microsoft apresentou também o seu primeiro agente em modo piloto automático, o Microsoft Scout, concebido para permanecer ativo em segundo plano, com identidade e permissões próprias, mantendo o trabalho em movimento mesmo quando a atenção do utilizador está noutra prioridade.

Todos os resultados destes agentes são fundamentados no Work IQ, que permite compreender o contexto que molda o trabalho dentro de uma organização, incluindo funções, projetos, prioridades e conhecimento institucional. Esta camada contextual torna os resultados mais relevantes para cada negócio e para a forma específica como cada organização trabalha.

A mudança não se verifica apenas nos produtos disponibilizados aos clientes. Está também a transformar a forma como as equipas de engenharia da Microsoft desenvolvem tecnologia. Embora muitos colaboradores tenham contribuído para o Copilot Cowork, a equipa principal manteve-se intencionalmente reduzida, passando de três engenheiros no início para apenas nove atualmente. O avanço resultou da reconstrução do processo de desenvolvimento de software em torno de agentes de IA, permitindo a uma equipa pequena alcançar níveis de velocidade, escala e automatização que seriam difíceis de atingir com fluxos de trabalho tradicionais de engenharia.

O Microsoft Scout seguiu um percurso semelhante. Começou com um pequeno grupo de pessoas a trabalhar lado a lado com agentes autónomos, com contexto partilhado, avaliações e especificações claras, e passou de conceito inicial a produto funcional em poucas semanas.

“Antes, passava muito tempo a ajudar equipas a escalar: a alinhar grupos grandes, coordenar trabalho e garantir que tudo avançava em conjunto. Agora, o foco está em criar condições para que equipas especializadas se movam rapidamente, experimentem com segurança e capturem continuamente o que aprendem, para que cada projeto comece num ponto mais avançado do que o anterior”, afirma Omar Shahine, Corporate Vice President do Microsoft Scout.

Equipas de fronteira como estas, ágeis, focadas e definidas pela colaboração entre humanos e agentes, oferecem um sinal claro de como o trabalho do conhecimento poderá transformar-se nos próximos meses e anos.

À medida que os produtos de IA amadurecem, a utilização do Copilot nas organizações também se está a aprofundar. No último ano, o número de conversas por utilizador quase duplicou, enquanto o número de utilizadores que interagem com várias funcionalidades do Copilot cresceu na ordem dos três dígitos e a interação semanal média com o Copilot estar agora ao nível do Outlook e do Teams.

Ao analisar os pedidos mais frequentes ao Copilot Cowork, a Microsoft verificou um aumento nos pedidos que abrangem várias etapas, como analisar um conjunto de dados e redigir o e-mail que os explica, ou investigar um problema e escrever o código para o resolver. Para fluxos de trabalho com várias etapas, o trabalho relacionado com a análise representa 49% de todas as tarefas, um aumento em relação aos 29% registados quando a análise é realizada como uma tarefa isolada, indicando que a IA está a ajudar as pessoas a concluir fluxos de trabalho completos.

Os setores pioneiros na adoção, como a indústria transformadora, a banca e o setor do software/tecnologia, continuam a figurar entre os que apresentam o maior número de agentes ativos no ecossistema do Microsoft 365. No entanto, setores como o automóvel e os cuidados de saúde estão a emergir como alguns dos que registam o crescimento mais rápido na adoção de agentes, o que indica que o valor dos agentes está a alargar-se para além dos setores pioneiros.

O sinal mais evidente deste impulso traduz-se na rapidez com que as organizações estão a alargar o Copilot aos seus colaboradores. O número de clientes da Microsoft com mais de 50 000 licenças aumentou mais de sete vezes em relação ao ano anterior, o número de clientes empresariais que implementaram o Copilot para a maioria dos seus colaboradores que trabalham com conhecimento e informação cresceu quase 75% face ao trimestre anterior. um indício de como o Copilot se tornou fundamental para as suas operações. Além disso, o tempo necessário para atingir uma taxa de utilização ativa mensal superior a 80% na base de utilizadores de um cliente diminuiu de meses para apenas alguns dias ao longo do último ano. Em conjunto, estas mudanças indicam que as organizações estão cada vez mais a integrar a IA e os agentes no fluxo do trabalho quotidiano.

Na sua forma mais simples, a velocidade potenciada pela IA gera eficiência. Mas as organizações que estão a obter maior valor estão a ir além da eficiência enquanto fim em si mesmo. Estão a perceber como a IA altera o próprio trabalho e como pode expandir aquilo que uma organização é capaz de fazer.

· A equipa de Cloud Supply Chain da Microsoft adotou, por exemplo, uma abordagem de “simplificar antes de introduzir agentes”. Primeiro, mapeou e simplificou seis fluxos de trabalho end-to-end e criou uma base de dados partilhada. Só depois implementou mais de 70 agentes especializados nas áreas de planeamento, sourcing, execução e logística.

O resultado foi uma redução de 75% no tempo de ciclo em fluxos de trabalho selecionados. A principal aprendizagem foi clara: é necessário simplificar o trabalho antes de o automatizar, em vez de adicionar agentes a processos fragmentados ou ineficientes.

O tempo de ciclo é uma medida de progresso. A qualidade das decisões que lhe estão associadas é outra.

· Na Eaton, empresa especializada em gestão inteligente de energia, a análise de causa-raiz dependia historicamente de investigações intensivas e demoradas. Para reduzir essa carga, a empresa começou a utilizar um agente de qualidade suportado por IA que ajuda especialistas a analisar relatórios sobre problemas de qualidade na produção, identificando rapidamente potenciais causas-raiz, tendências e insights sobre fornecedores. Aplicada a cerca de 5.000 relatórios até ao momento, esta solução acelerou a análise, reforçou a tomada de decisão baseada em dados e permitiu identificar riscos e ações preventivas mais cedo, mantendo sempre a equipa de especialistas da Eaton no centro de cada decisão.

· A Premera Blue Cross decidiu permitir que os colaboradores criassem os seus próprios agentes de IA para os libertar de tarefas repetitivas e dar resposta ao crescente acumular de trabalho e aos fluxos de trabalho manuais. O plano de saúde, que presta serviços a membros em Washington e no Alasca, começou por integrar o Microsoft 365 Copilot e o Copilot Studio nas ferramentas que os seus colaboradores já utilizavam diariamente, apoiado por formação e diretrizes claras para que os colaboradores pudessem experimentar com confiança. Desde então, a equipa já criou mais de 900 agentes, incluindo um agente especializado em anexos de contratos cujo processamento inteligente de documentos reduziu um fluxo de trabalho manual de 30 a 45 minutos para cerca de três, libertando os colaboradores para se concentrarem nas pessoas que precisam de acesso a cuidados de saúde.

Num ponto mais avançado deste percurso, a IA pode desbloquear trabalho que anteriormente não era possível realizar.

· Na Levi Strauss & Co., onde a IA está a ser integrada em várias áreas do negócio, desde consumer insights a recursos humanos, um agente analisou 1.100 procedimentos operacionais normalizados da área financeira e catalogou 18.000 tarefas individuais num único dia. Este trabalho criou uma visão detalhada sobre as atividades da organização que, de outra forma, não teria sido possível obter. “O agente dimensionou uma oportunidade que eu considerava impossível de quantificar”, afirma Lisa Sterling, Vice President of Finance da Levi’s.

· Já na EY, um Agente de Aprovisionamento Autónomo (ASA) automatiza transações de baixo custo e baixo risco ao longo de todo o processo de procurement, desde a requisição e negociação até à criação da ordem de compra. Desde o seu projeto-piloto, em outubro de 2025, o ASA já apoiou mais de 200 transações e prevê-se que venha a processar 1 500 no próximo ano, garantindo simultaneamente que as decisões importantes continuem a ser da competência das pessoas.

A diferença entre as organizações que já estão a observar mudanças relevantes e aquelas que continuam à espera não está apenas na amplitude da implementação da IA. Está, sobretudo, na forma como a IA é adaptada ao trabalho.

O padrão mais comum de adoção continua a ser generalista: disponibilizar a mesma ferramenta a todos os colaboradores e esperar que cada pessoa descubra como a utilizar. As organizações que estão a criar valor mais diferenciado seguem uma abordagem distinta: começam por compreender como funções específicas trabalham e constroem IA em torno desses padrões.

· A S&P Global Commodity Insights, por exemplo, está a demonstrar como a IA pode tornar os conhecimentos especializados acessíveis a mais pessoas, ao integrar informações fiáveis diretamente no fluxo de trabalho. À medida que a procura por dados adaptados para IA crescia, a empresa utilizou o Microsoft Copilot Agent Builder e os conectores do Microsoft Graph para criar um agente Copilot no Microsoft Teams, proporcionando aos clientes uma forma mais simples às suas análises sobre matérias-primas e tendências de mercado, e de interagir com essa informação. Ao proporcionar uma extração de dados 95% mais rápida e uma análise comparativa 98% mais rápida, a solução ajuda os clientes a transformar grandes quantidades de informação em inteligência acionável mais rapidamente, permitindo decisões mais rápidas e bem informadas nos mercados globais de energia e matérias-primas.

A equipa comercial da Microsoft, que mapeou diferentes perfis de vendedores para agentes dedicados, incluindo Researcher, Analyst Agent, Sales Agent, Deal Agent e MSXi Copilot, um agente de inteligência comercial e reporting. Cada agente foi desenhado para responder a momentos específicos da forma como os vendedores utilizam o seu tempo.

Com os agentes a assumirem mais tarefas administrativas e de coordenação, o tempo dedicado pelos vendedores a atividades diretamente relacionadas com clientes duplicou, passando de 25% para 50%. O grupo-piloto registou mais 9,4% de receita por colaborador e uma redução de 20% no tempo necessário para o fecho de negócios. Quando auscultados, os participantes reportaram ainda um aumento de três vezes na adoção dos casos de utilização prioritários.

· A Kantar adotou uma abordagem construída de raiz. Na empresa de dados e analytics de marketing, está a ser desenvolvido um “agente de pessoas” para questões de recursos humanos. Na prática, trata-se de um sistema composto por cerca de 10 agentes, 60 tópicos e fluxos relacionados que trabalham em conjunto. Este sistema está a ser construído e expandido em colaboração com as próprias pessoas que tratam e apoiam estes pedidos no dia a dia, dentro da equipa de Recursos Humanos. A solução já resolve uma percentagem crescente de pedidos sem intervenção humana. Uma carta de verificação de emprego, que antes demorava três dias, é agora devolvida em 120 segundos.

A Kantar reporta que a percentagem de pedidos de RH tratados desta forma passou de zero em fevereiro para cerca de 40%, com um objetivo de 95% até ao final do ano.

A equipa de People Operations da Microsoft mostra igualmente o potencial de uma IA verdadeiramente ajustada ao trabalho, gerindo mais de um milhão de interações com colaboradores por ano, em mais de 100 sistemas, realizando um trabalho que tem um impacto real nas pessoas.

Com o Frontier Tuning, a Microsoft está a alargar os conhecimentos especializados de RH a todos os seus processos e momentos relevantes para os colaboradores. O resultado é um sistema alimentado por IA capaz de assumir tarefas operacionais com o contexto, os padrões e o conhecimento institucional necessários para o sucesso, transformando o know-how dos profissionais numa capacidade organizacional. A equipa pode observar o desempenho do agente em tarefas reais e ajustar os parâmetros para garantir um desempenho consistente. O agente desenvolvido com o Frontier Tuning está agora em funcionamento, proporcionando a conclusão bem-sucedida de tarefas cinco vezes melhor, em comparação com um modelo de uso geral de referência. À medida que as atividades rotineiras são cada vez mais realizadas pela IA, os profissionais de Recursos Humanos podem concentrar-se nas interações complexas com os colaboradores, nas decisões e no trabalho estratégico, onde a perspetiva humana é mais importante.

À medida que a tecnologia de IA avança e as organizações começam a observar valor real, as métricas que importam também estão a mudar.

A próxima fase será marcada por uma maior atenção à profundidade da utilização, à mudança mensurável no próprio trabalho, ao crescimento e governação de agentes, ao redesenho de funções e fluxos de trabalho e ao surgimento de capacidades que anteriormente não existiam.

As organizações que estão a construir vantagem sustentável são aquelas onde tecnologia, modelos operacionais e capacidade de ação humana evoluem em conjunto. É esta a forma que as Frontier Firms começam a assumir: organizações em que humanos e agentes colaboram de forma estruturada, segura e orientada ao impacto para transformar a forma como o trabalho é realizado.

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