Entenda como a IA de um funcionário pode conversar com a do outro

Quantas reuniões da sua semana existiram só para alguém perguntar uma coisa que outra pessoa já sabia?

Essa é a aposta do Milo, assistente de IA da Hexagon, destacado pelo Not Journal [INSERIR LINK DO NOT JOURNAL]. A proposta é dar a cada funcionário um agente próprio, capaz de trabalhar nos aplicativos da empresa, e permitir que os agentes de pessoas diferentes combinem o que sabem para responder a uma pergunta. Em vez de marcar uma reunião com o financeiro e o time de eventos, você pergunta ao seu Milo, e ele consulta o que os Milos dos colegas podem compartilhar.

Como funciona o Milo?

O Milo é um “colega de equipe de IA” a quem se delega trabalho, segundo a página oficial do produto. Ele roda num computador próprio na nuvem e opera nos aplicativos da empresa: preenche formulários, prepara documentos, reserva viagens dentro da política da empresa, faz prospecção no LinkedIn e atualiza o Salesforce.

Ele se conecta a ferramentas como Gmail, Google Agenda, Drive, Slack e Outlook, e pode ser acionado por iMessage, WhatsApp e Teams. Para pagamentos, guarda logins e cartões num cofre e pede aprovação antes de pagar.

A Hexagon se apresenta como um “sistema operacional de IA aplicada para empresas”. Fundada pelo empreendedor brasileiro Ramon Silva, a startup captou US$ 1,8 milhão numa rodada seed liderada pela Pear VC, segundo o Startup Journal. Entre os clientes listados no site estão BTG Pactual, Natura, Stark Bank, Getnet e Loft.

Quando a IA de um funcionário conversa com a do outro

A parte mais interessante do Milo é o que a empresa chama de “cérebro da empresa”: uma camada de conhecimento compartilhado que cada agente acessa conforme as permissões do seu dono.

O exemplo que a Hexagon usa no site é concreto. Alguém pergunta sobre um jantar para 40 clientes. A resposta junta o que o Milo de Ana, do time de eventos, sabe sobre locais e logística, o que o Milo de Leo, do financeiro, sabe sobre orçamento, e o que o Milo de quem perguntou sabe sobre os clientes. “Cada Milo usa o conhecimento que tem permissão de ver”, diz a página.

Na prática, é a troca de informação que hoje acontece numa reunião de alinhamento, ou numa sequência de mensagens no Slack, feita por agentes. Segundo a Hexagon, o Milo “identifica o que está travado, chama as pessoas certas e acompanha até o resultado acontecer”.

O tamanho do problema que o Milo quer atacar

O excesso de reuniões não é impressão. Um relatório especial do Work Trend Index da Microsoft, divulgado em 2025 com dados de milhões de usuários do Microsoft 365, mostrou que 57% das reuniões são chamadas improvisadas, sem convite na agenda. O trabalhador do conhecimento é interrompido a cada 1,75 minuto por uma notificação, cerca de 275 vezes numa jornada de oito horas.

Grande parte dessas interrupções é coordenação: perguntar onde está um arquivo, confirmar um número, saber se alguém já resolveu um problema. É exatamente o tipo de troca que agentes com acesso ao conhecimento certo podem fazer sem tirar ninguém do que está fazendo.

O desafio de juntar IA e equipes

A ideia de agentes que conversam entre si responde a um ponto cego que outras pesquisas já identificaram.

O relatório State of Teams 2026, da Atlassian, divulgado em abril, mostra que só 24% dos executivos direcionam a implantação de IA para o nível das equipes, embora as equipes concentrem 80% do trabalho. A maior parte das ferramentas de IA ainda é pensada para o indivíduo: cada pessoa com seu assistente, cada uma mais rápida, e a coordenação entre elas continua tão lenta quanto antes.

Agentes que compartilham contexto atacam justamente essa camada. A produtividade deixa de ser só individual e passa a ser da equipe.

O risco está nas permissões

Agentes que acessam o conhecimento de vários funcionários levantam uma questão óbvia: quem vê o quê?

A Hexagon responde com controle de permissões. Cada Milo só acessa o que seu dono pode ver, e as ações disponíveis dependem das contas conectadas e da configuração definida pela equipe. A empresa também informa ter concluído a auditoria SOC 2 Tipo I, um padrão de controles de segurança.

Ainda assim, a governança não pode ficar só na ferramenta. Quando agentes trocam informação em nome das pessoas, a empresa precisa ter clareza sobre o que pode circular entre áreas, o que precisa de aprovação e quem responde quando um agente compartilha algo que não deveria. Uma pesquisa da Wharton com a GBK Collective, publicada pela Fortune em outubro, mostrou que um em cada cinco gerentes e diretores não sabe quem é responsável quando um sistema autônomo de IA comete um erro relevante.

Nem toda reunião deve desaparecer

Os agentes podem eliminar a reunião que só serve para trocar informação. Não eliminam a que serve para decidir, negociar ou construir confiança.

O risco é usar a tecnologia para se esconder de conversas difíceis. Uma divergência sobre prioridades, um conflito entre áreas ou uma decisão que envolve risco continuam pedindo pessoas na mesma sala, ou na mesma chamada. A boa notícia é que, sem as reuniões de alinhamento, sobra mais tempo e energia para essas.

Sua empresa está pronta para deixar os agentes conversarem?

O Milo antecipa um modelo em que cada profissional tem um agente e esses agentes coordenam o trabalho entre si. Para funcionar, ele exige o que a maioria das empresas ainda não tem: conhecimento organizado, permissões bem definidas e uma liderança que saiba o que pode ser delegado a uma máquina e o que não pode.

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