Agente de IA confiável faz uma etapa, não o processo inteiro

Em 30 segundos

1. Para Taso Du Val, da Toptal, o agente de IA confiável cuida de uma etapa do trabalho, nunca do processo inteiro.
2. A régua é a pessoa: a IA não precisa ser perfeita, precisa chegar perto do que um funcionário entrega numa tarefa específica.
3. No recrutamento da Toptal, os agentes trouxeram escala sem substituir ninguém, mas pedem ajuste a cada mudança da empresa ou do mercado.

O agente de IA que funciona numa empresa é pequeno: faz uma parte do trabalho, com os dados certos e limites claros. Mesmo assim, nunca fica pronto e precisa de gente cuidando dele para sempre. A tese é de Taso Du Val, fundador e CEO da Toptal, em conversa com Leandro Souza, editor da newsletter do Startups.

01Uma parte do trabalho, com um supervisor

Os agentes que, segundo Du Val, deram resultados confiáveis e previsíveis cobrem uma parte específica do fluxo de trabalho. Às vezes essa parte é dividida entre vários agentes menores, coordenados por um agente supervisor.

O que faz isso funcionar é contexto: os dados do negócio organizados do jeito certo e cercados de regras e limites sobre o que o agente pode fazer. Com isso, disse ele, a IA chega a resultados comparáveis aos de uma pessoa numa tarefa ou numa meta específica.

O caso citado foi o de uma empresa da lista Fortune 500, a das maiores dos Estados Unidos, sem nome. Segundo Du Val, a Toptal ainda não divulgou os clientes desses projetos.

02O erro humano vira a régua para aceitar o erro da máquina

Souza abriu pelo conflito de fundo: empresas funcionam com metas previsíveis e garantias legais; a IA generativa funciona por probabilidade. Du Val não prometeu perfeição. Usou a pessoa como referência e disse que a precisão da IA frente às metas de cada empresa vai subir muito, à medida que melhorar a forma de reunir e organizar o contexto.

Sobre os projetos-piloto que morrem no caminho, ele não apontou o medo de risco nem as pessoas como causa principal. A raiz, para ele, é que as empresas não sabem desenvolver IA confiável: há muito teste e pouca clareza sobre como fazê-lo dar certo.

03Quem vende o talento também vende o diagnóstico

Souza fez o papel de cético: se gente especializada é pilar do método e também o produto da Toptal, como separar solução técnica de modelo de negócio? Du Val respondeu que o jeito tradicional de contratar talentos “não se traduz perfeitamente” para a IA. A seleção deixa de olhar só a habilidade técnica e passa a cobrar domínio de IA: construir agentes, montar a infraestrutura de computação e criar regras e controles para eles.

Ele estimou a falta de profissionais de IA em 10 vezes a que a Toptal já viu em engenharia de software, das startups da aceleradora Y Combinator às maiores empresas americanas. A resposta comercial veio em seguida: a Toptal AI, que ele disse ter lançado na véspera, com 15 produtos em nove áreas, do treino de modelos à manutenção da infraestrutura.

A recomendação prática: listar o que um sistema de agentes exige e testar o time em cada item. O resultado mostra que talento ou serviço trazer de fora.

04Agente dá escala e pede manutenção para sempre

O exemplo mais concreto foi o recrutamento da própria Toptal. Agentes trabalham na busca, na triagem e na alocação de profissionais, e Du Val afirmou que ninguém foi substituído nessas áreas. O ganho foi escala, e esse volume alimenta o desenvolvimento dos agentes e o ajuste fino dos modelos que a empresa criou.

A ideia final foi sobre o custo que vem depois. Para Du Val, o agente não para de pedir ajuste: cada mudança na empresa ou no mercado exige retrabalho, e nenhuma superinteligência fará isso sozinha. Sempre haverá gente para realinhar modelos, refazer o ajuste fino e criar novas regras de proteção.

Sobre empregos de entrada, falou em período “muito turbulento”, com alta, queda e nova alta de vagas num prazo curto. Disse não saber se as novas funções vão aproveitar as habilidades de hoje, mas tem certeza de que vai surgir uma força de trabalho inteira dedicada a manter, realinhar e melhorar agentes.

Números da palestra

10xFalta de profissionais de IA frente à engenharia de software, 2026

0 substituídosPessoas trocadas por agentes no recrutamento da Toptal

15 produtosLançados pela Toptal AI na véspera, em nove áreas

<1%Empresas no mundo com adoção real de IA, segundo Du Val

Um dos erros das empresas é querer criar um agente para um fluxo de trabalho inteiro. Não é assim que funciona.

Para levar

1. Comece por uma parte do fluxo que dê para medir sozinha, não pelo processo inteiro.
2. Ponha no orçamento a equipe que vai manter o agente, não só a que vai construí-lo.
3. Antes de contratar fora, teste o próprio time nas competências que um sistema de agentes exige.

Três ângulos para as empresas

Estratégia

Du Val atribui o sucesso a CEOs que estudam IA a fundo e levam conselho e diretoria junto, quase sempre movidos pela sensação de que estão ficando para trás. Na prática, a pauta de agentes sai da área de TI e chega ao conselho, que passa a acompanhar a confiabilidade como risco da operação.

Operação

Dividir o trabalho entre agentes menores sob um supervisor cria pontos naturais de medição: cada etapa ganha métrica própria, e a falha fica isolada. Dá para desligar ou corrigir uma peça sem parar o fluxo, o que um agente único do começo ao fim não permite.

Pessoas

Se a IA ocupa as vagas de entrada e a manutenção de agentes pede gente que conhece o negócio, a equipe que ajusta os modelos pode virar a nova porta de entrada. Formar júniores passa a ser decisão da estratégia de IA, e não só do RH.

Contraponto

Faltou prova.

Du Val disse que a confiabilidade é possível “por experiência própria”, sem mostrar taxa de erro, cliente nomeado ou custo de manutenção. A chance “significativamente maior” de sucesso do método veio sem número, e o único dado de mercado saiu de um estudo que ele não identificou.

A pergunta de Souza sobre conflito de interesse também ficou sem resposta independente: cada argumento terminou na oferta da Toptal AI. E usar o erro humano como régua deixa de lado a parte jurídica da pergunta inicial: o erro de um funcionário tem responsável definido; o de um agente, ainda não.

Leitura FFX

O método faz sentido; o ponto fraco é a prova.

No teste ExpertCrowd-SWE, que a própria Toptal publicou com a HUD em outubro de 2026, o melhor modelo acertou 67,3% de 100 tarefas difíceis de software. Esse dado sustenta a receita de começar estreito, mas não sustenta um resultado comparável ao humano em tarefa ampla. No varejo de moda brasileiro, a Insider mostra o preço da outra metade da tese.

O agente de atendimento da marca começou com retenção de cerca de 20%, bem abaixo do atendimento humano. Só chegou a 80% depois de mais de um ano de ajustes e investimento contínuo (Mercado&Consumo, 2026). Por isso, a varejista brasileira deve medir o agente contra o próprio atendimento humano, com o critério de acerto escrito dentro de casa, mesmo que a construção e a manutenção sejam compradas de fora.

Retrato da empresa

Toptal

Rede fechada de profissionais independentes, fundada em 2010, que desde 2026 também treina e avalia modelos de IA.

• Receita anual acima de US$ 200 milhões e avaliação de até US$ 3,6 bilhões em 2021 (documentos judiciais citados pela CNBC, jan/2025)
• Cerca de 700 funcionários (Business Insider, jun/2026)
• Quatro redes de talento compradas no 1º semestre de 2026: Graphite, No Single Individual, Adeva e QO Collective (Toptal e Staffing Industry Analysts)
• ExpertCrowd: mais de 30 mil especialistas e mais de US$ 5 milhões em receita recorrente declarada, sem auditoria (Toptal, out/2026)
• Oitava maior plataforma de talentos do mundo (Staffing Industry Analysts, jan/2026)

Provocação FFX

E se o primeiro agente da sua empresa, em vez de cortar vagas, criar um cargo que você ainda não tem?