Como empresa que deu início à revolução da computação em nuvem, a Amazon é também um dos maiores exemplos de como novas tecnologias são implementadas em larga escala. Este texto examina as formas como a companhia vem aplicando IA em suas operações e os efeitos esperados dessa transformação.
Evolução: de chatbots a IA agentiva
A estratégia de IA da Amazon avançou além de assistentes básicos rumo a sistemas agentivos — capazes de planejar e executar tarefas em múltiplas etapas, usando diferentes ferramentas e integrando processos. A posição única da empresa — na interseção entre infraestrutura de nuvem (AWS), logística, varejo e atendimento ao cliente — faz com que pequenos ganhos de eficiência tenham impacto enorme.
AWS e a camada de controle autônoma
No início de 2025, a Amazon tornou claras suas intenções ao criar, dentro da AWS, um grupo focado em IA agentiva. A liderança da AWS passou a encarar essa tecnologia como uma possível oportunidade de negócio de vários bilhões, tratando-a como uma nova camada de plataforma, e não apenas um recurso isolado.
A empresa também admitiu que a adoção ampla de IA poderá reduzir a necessidade de mão de obra em determinadas funções. Em junho de 2025, o CEO Andy Jassy comunicou aos funcionários que o uso disseminado de IA generativa e agentes mudará a forma de trabalho: tarefas rotineiras devem se tornar mais rápidas e automatizadas, o que deve desacelerar contratações, alterar cargos e encolher algumas categorias de emprego, embora outras possam crescer.
Casos de uso: processos volumosos e com regras
Os melhores usos da Amazon concentram-se em fluxos de trabalho de alto volume e regidos por regras, que exigem muita busca, checagem, roteamento e registro. Impactos significativos são esperados em previsões de demanda, mapeamento de entregas, atendimento ao cliente e conteúdo de produtos. Internamente, exemplos-alvo para IA generativa incluem otimização de inventário, melhor atendimento ao cliente e aperfeiçoamento das páginas de detalhes dos produtos.
Logística e operações
Na operação dos EUA, a Amazon descreveu avanços habilitados por IA que indicam como uma abordagem agentiva pode se consolidar: um sistema generativo para aumentar a precisão de localização de entregas, um novo modelo de previsão de demanda para antecipar o que e onde os clientes irão comprar, e uma equipe voltada a permitir que robôs compreendam linguagem natural.
Agentes voltados ao consumidor
A autonomia se torna particularmente tangível em agentes para consumidores, já que esses sistemas podem agir em nome do usuário, inclusive envolvendo transações. Recursos reportados para uma versão ampliada da Alexa incluem monitoramento de queda de preços e a opção de comprar automaticamente quando um limiar definido pelo usuário é alcançado — um exemplo prático do conceito agentivo: o usuário define restrições (como um preço-alvo) e o sistema observa e executa dentro desses limites.
Rufus como interface de compras
O assistente Rufus é apresentado como uma interface de IA para compras, ajudando clientes a encontrar produtos, comparar opções e entender as trocas entre diferentes escolhas. A Amazon afirma que Rufus é alimentado por IA generativa (e cada vez mais agentiva) para acelerar o processo de compra, com personalização baseada no histórico de compras e no contexto atual do usuário. Nessa visão, agentes tornam-se a interface de compras, reduzindo o caminho da intenção até a compra final.
Agentes para Amazon Bedrock e AgentCore
Internamente, a AWS vem desenvolvendo blocos de construção agentivos. Agentes para o Amazon Bedrock são pensados para executar tarefas em várias etapas, orquestrando modelos, utilizando ferramentas e integrando-se a outras plataformas. O Amazon Bedrock AgentCore é apresentado como uma plataforma para construir, implantar e operar agentes de forma segura e em escala, oferecendo recursos como hospedagem em tempo de execução, memória, painéis de observabilidade e avaliação.
O AgentCore é a tentativa da Amazon de se tornar a camada de infraestrutura padrão para agentes empresariais supervisionados, especialmente para organizações que precisam de auditabilidade, controles de acesso e confiabilidade.
Governança e impacto na força de trabalho
Caso a iniciativa prospere, a próxima fase envolve IA gerenciada: mecanismos que concedem ou revogam permissões para ferramentas e acesso a dados, monitoramento do comportamento dos agentes, avaliação de desempenho e conformidade com diretrizes de governança, além de caminhos de escalonamento quando agentes encontram incertezas.
Esses sinais já estão presentes na comunicação da liderança: algumas tarefas corporativas demandarão menos pessoas, enquanto novas funções surgirão para projetar fluxos de trabalho, governar modelos, garantir segurança dos sistemas e auditar os resultados do uso de IA agentiva.
Conclusão
A postura da Amazon em relação à IA e as maneiras concretas como a implementa servem como um mapa do que empresas de grande porte podem seguir. Ganhar os ganhos de produtividade e redução de custos prometidos pela IA não é apenas ligar um dispositivo local ou alocar uma instância na nuvem; envolve construir camadas de plataforma, governança e operação. Seja na supervisão de agentes ou na automação do atendimento ao cliente, a IA está mudando profundamente a operação desse gigante tecnológico.
