*Da Redação AI Brasil, direto do Web Summit 2025 Lisboa, com colaboração do iMasters.com.br
No Web Summit 2025, em Lisboa, Shishir Mehrotra, CEO da Grammarly, apresentou uma abordagem que defende que a IA não deve esperar comandos — ela precisa ser proativa e embutida nos fluxos de trabalho.
Para Mehrotra, o gargalo da produtividade não é o tamanho dos modelos de IA, mas sim a distribuição e integração correta. A Grammarly atua como um trilho de distribuição de agentes especializados, posicionando assistentes diretamente em ferramentas que já fazem parte do cotidiano das equipes: email, documentos, chat, CRMs e plataformas de gestão. Isso significa que um agente de vendas pode corrigir automaticamente um SKU errado no rascunho de um produto, enquanto outro agente de suporte atualiza informações sobre indisponibilidade de estoque, tudo sem abrir novas janelas ou alternar contextos.
Na prática, isso reduz atritos e acelera tarefas repetitivas, algo crítico para operações de e-commerce de larga escala. Mehrotra explicou que o sistema realiza 100 bilhões de chamadas a modelos de linguagem por semana, com 97% processadas internamente em LLMs open source e apenas 3% em provedores externos. O segredo está em inferências pequenas e contextuais, em vez de grandes prompts monolíticos, garantindo latência mínima, economia de custos e escalabilidade horizontal, ideal para arquiteturas corporativas e ambientes de cloud distribuída.
A Grammarly também lançou uma loja de agentes, permitindo que desenvolvedores internos e externos criem assistentes especializados. Cada agente é projetado para se integrar diretamente a ferramentas corporativas, utilizando dados contextuais de CRM, ERP e sistemas de suporte. Isso cria uma vantagem competitiva em relação a chatbots horizontais, que operam de forma genérica e muitas vezes fora do fluxo de trabalho.
Do ponto de vista técnico, a implantação desses agentes requer atenção a três pilares: runtime multissuperfície, permissões granulares e auditabilidade completa. É necessário medir “utilidade da intervenção” e gerenciar o ciclo de vida do agente, incluindo sandboxing, rollback transparente e limites de confiança, para evitar decisões automatizadas com impacto crítico. Esse design garante que a IA seja realmente assistiva e que as ações mais sensíveis permaneçam sob supervisão humana.
Outro ponto essencial levantado por Mehrotra é o conceito de “última milha” da produtividade: a IA só gera valor real quando atua no momento certo e no lugar certo, sem exigir que o usuário solicite a ajuda. Para desenvolvedores, isso significa criar pipelines de dados eficientes, integrar APIs e webhooks, e garantir que os agentes possam consumir e agir sobre informações em tempo real.
Os números do palco reforçam a escala: a Grammarly alcança 40 milhões de usuários ativos diariamente, cobre mais de um milhão de aplicativos e mantém centenas de agentes em operação, realizando milhares de recalculos proativos por usuário todos os dias. Esse modelo prova que IA embutida, distribuída e especializada é mais eficaz do que chatbots tradicionais e representa uma oportunidade única para otimizar fluxos de trabalho de TI, automação de operações e personalização de serviços em e-commerce.
Para desenvolvedores e equipes de TI, a lição é clara: projetar agentes que operem dentro do fluxo de trabalho, integrando dados contextuais, sistemas corporativos e ferramentas de produtividade, é a chave para maximizar eficiência, reduzir erros e aumentar a escalabilidade. A curva de aprendizado pode ser complexa, mas os ganhos em produtividade, qualidade de serviço e velocidade de execução criam os trilhos que definirão o futuro da operação digital.
