A crença de que a inteligência artificial (IA) corporativa se resume a experimentos isolados ou automação pontual já não resiste aos números apresentados pela Algar Telecom em 2026. Segundo reportagem exclusiva do Mobile Time, a operadora atingiu a marca de 127 agentes de IA ativos em diferentes áreas, com ganhos acumulados de R$ 48 milhões em EBITDA e 289 mil horas economizadas em apenas dois anos. O movimento, que começou em 2024, mira transformar a empresa em uma ‘agentic enterprise’ até 2027, com squads digitais, arquitetura aberta e múltiplos modelos de linguagem (LLMs) integrados à governança operacional.

Da automação pontual à transformação operacional: o salto da Algar

O avanço da Algar contraria a percepção confortável de que IA, em ambientes corporativos, é restrita a tarefas repetitivas ou projetos-piloto sem escala. De acordo com Enock Cabral, head de automação & IA da Algar, a empresa deixou para trás o estágio de experimentação para consolidar um portfólio de agentes de IA com impacto direto em produtividade, governança e resultado financeiro. “A automação e a IA deixaram de ser experimentos isolados há dois anos e passaram a compor um portfólio com impacto em EBITDA, produtividade, adoções e governança”, afirmou Cabral durante o Telco Transformation Latam 2026, conforme relatado pelo Mobile Time.

O processo envolveu a capacitação de 1,5 mil colaboradores em conteúdos de IA e a criação de comitês para definir KPIs de valor e catálogo de agentes. A meta, segundo a própria Algar, é evoluir para uma estrutura de squads digitais e arquitetura multi-LLMs, permitindo flexibilidade tecnológica e maior aderência às necessidades de negócio.

Resultados mensuráveis: redução de custos e aumento de eficiência

Os efeitos práticos da adoção de IA na Algar aparecem em indicadores concretos. O agente TAOS, por exemplo, atua no atendimento ao cliente B2B, realizando diagnósticos remotos e solucionando 60% das ordens de serviço que, antes, exigiriam deslocamento de técnicos. Essa retenção reduz significativamente o custo operacional, já que cada visita técnica evitada representa economia direta. Quando a ida do técnico é inevitável, entra em ação a Lina, agente responsável pelo agendamento e validação do contato com o cliente. Segundo Cabral, a Lina elevou a taxa de retorno dos clientes de 5% para 68%, além de reduzir em 30% as visitas improdutivas. Os erros da agente caíram para 2%, graças a um processo de validação em três contatos.

Já para os técnicos em campo, a Manu oferece suporte operacional via aplicativo, auxiliando em procedimentos como ativação, alteração de cadastro e testes de conexão. Em três regionais, a Manu contribuiu para uma redução de 60% no tempo de atendimento e poupou mais de mil horas de trabalho em apenas três meses, com mais de 9 mil atendimentos realizados.

Esses resultados, apresentados publicamente pela Algar e reportados pelo Mobile Time, indicam que a integração de agentes de IA não apenas automatiza tarefas, mas reconfigura fluxos de trabalho, reduz custos e melhora a experiência do cliente corporativo.

Arquitetura tecnológica e governança: múltiplos LLMs e métricas de valor

Ao contrário de estratégias baseadas em uma única tecnologia, a Algar aposta em uma arquitetura multi-LLMs, utilizando ferramentas como Copilot Studio, Python, Azure, GCP e modelos como Claude e Copilot. Essa abordagem visa garantir flexibilidade e evitar dependência de fornecedores, além de permitir que cada agente seja desenhado para resolver dores específicas do negócio.

O processo de governança acompanha a escalada dos agentes, com definição de métricas claras de retorno sobre investimento (ROI), horas economizadas, cumprimento de SLA (acordo de nível de serviço) e impacto no EBITDA. Para Cabral, o foco está em identificar problemas que geram valor, desenvolver agentes dedicados e medir resultados de forma transparente. Essa estrutura de governança é apontada como essencial para evitar riscos de adoção descoordenada de IA, como redundância de soluções ou falta de alinhamento com os objetivos estratégicos da empresa.

O que ainda divide opiniões: limites e desafios da IA corporativa

Apesar dos resultados apresentados, a adoção massiva de agentes de IA ainda enfrenta resistência em parte do mercado corporativo. Entre os pontos de debate, está o risco de dependência excessiva de automação em processos críticos, a necessidade de requalificação de equipes e a gestão de dados sensíveis. O próprio modelo multi-LLMs, defendido pela Algar, pode aumentar a complexidade da arquitetura tecnológica e exigir investimentos adicionais em integração e segurança.

Outro aspecto relevante é a escalabilidade dos resultados. Embora a Algar tenha reportado ganhos expressivos em setores como atendimento, operações e redes, não há consenso no mercado sobre a velocidade com que esses benefícios podem ser replicados em empresas de menor porte ou em setores menos digitalizados. A reportagem do Mobile Time não traz dados comparativos de outras operadoras ou benchmarks internacionais, o que limita a análise sobre a posição da Algar no cenário global.

Além disso, a transparência na mensuração de indicadores como EBITDA e horas economizadas depende da metodologia adotada, o que pode dificultar comparações externas. Por ora, os dados disponíveis vêm exclusivamente da Algar, sem validação independente ou confirmação por outros veículos.

Implicações para empresas: o que muda na decisão de infraestrutura e atendimento

Para organizações que contratam serviços de telecomunicações ou operam com atendimento técnico B2B, a experiência da Algar serve como alerta para o potencial de transformação da IA operacional. A redução de custos com visitas técnicas, o aumento da eficiência no agendamento e a orientação em tempo real para equipes de campo indicam que a automação inteligente já impacta diretamente o SLA e a disponibilidade dos serviços prestados.

Empresas que dependem de conectividade estável, suporte ágil e processos auditáveis precisam considerar que a adoção de IA pode se tornar diferencial competitivo, especialmente em mercados como Manaus, onde a logística de atendimento técnico pode representar gargalos operacionais relevantes. A escolha de parceiros com arquitetura aberta, governança clara e métricas de valor passa a ser critério estratégico, não apenas tecnológico.

O que ainda não se sabe: incertezas e próximos passos

Apesar dos avanços, permanecem dúvidas sobre a sustentabilidade dos ganhos reportados e sobre a capacidade de adaptação de empresas de diferentes portes. Não há informações públicas sobre o impacto da IA em indicadores como satisfação do cliente a longo prazo, rotatividade de equipes ou riscos de segurança cibernética decorrentes da integração de múltiplos LLMs. Também não se sabe como a Algar pretende escalar o modelo para além das três regionais onde agentes como a Manu já operam, nem quais são os planos para integração com sistemas legados de clientes empresariais.

O cenário aponta para uma fase de experimentação ampliada, em que métricas de valor e governança serão cada vez mais exigidas por contratantes corporativos. A experiência da Algar, ainda que baseada em dados próprios, antecipa discussões que devem ganhar força no setor nos próximos anos.

O avanço da IA operacional na Algar desafia o mercado a repensar o papel da automação no atendimento B2B e na gestão de redes. Para empresas que atuam em regiões de logística complexa ou que dependem de SLA rigoroso, o recado é claro: a eficiência dos agentes de IA já impacta custos, disponibilidade e qualidade do serviço. Decidir por uma infraestrutura capaz de suportar essa transformação é o próximo passo para quem não quer ficar preso a modelos de atendimento do passado.