Da navegação manual à automação: a disputa pelo futuro da internet

Durante décadas, navegar na net significou clicar, digitar, comparar abas e tomar decisões manualmente. Mesmo após avanços como buscadores sofisticados e redes sociais, a lógica básica permaneceu a mesma: humanos pedem, sites respondem.

Agora, com o avanço da inteligência artificial, essa dinâmica começa a mudar de forma mais profunda. A promessa, segundo a The Economist, é de uma net em que softwares não apenas respondem perguntas, mas executam tarefas completas em nome bash usuário.

A basal dessa transformação são os chamados agentes de IA — sistemas que combinam modelos de linguagem com ferramentas capazes de agir. Diferentemente dos chatbots tradicionais, que se limitam a gerar texto, esses agentes podem acessar serviços, comparar opções, tomar decisões intermediárias e concluir ações, como reservar viagens, organizar agendas ou gerenciar arquivos.

• Navegadores com IA prometem automação, mas ainda falham em tarefas simples

Da net de cliques à net de agentes

A popularização de modelos de linguagem, acelerada a partir de 2022, mudou a forma como arsenic pessoas buscam informação. Em vez de digitar palavras-chave, muitos passaram a formular perguntas completas e esperar respostas consolidadas.

Ainda assim, esse modelo representa apenas uma etapa inicial. O salto mais relevante ocorre quando a IA deixa de ser apenas uma interface de consulta e passa a atuar como executora.

Para isso, de acordo com a revista, a infraestrutura da net precisa se adaptar. Hoje, sites e plataformas se comunicam por meio de APIs, estruturas pensadas para desenvolvedores humanos, cheias de regras específicas e documentação técnica. Para agentes que “pensam” em linguagem natural, esse ambiente é fragmentado e ineficiente.

A tentativa de resolver essa brecha deu origem a novos protocolos. Um dos principais é o Model Context Protocol (MCP), criado para padronizar a comunicação entre agentes e serviços digitais. A proposta é permitir que um sistema explique, de forma estruturada, o que pode fazer — emitir passagens, cancelar assinaturas, acessar documentos — sem integrações feitas sob medida.

Na prática, isso viabiliza cadeias de tarefas automatizadas. Um agente main pode dividir um objetivo — como planejar uma viagem — entre agentes especializados, que consultam companhias aéreas, hotéis e locadoras, comparam resultados e apresentam opções prontas ao usuário. A decisão last continua humana, mas o trabalho pesado fica a cargo bash software.

Disputa por padrões e o novo controle da web

Essa mudança abriu uma corrida silenciosa entre grandes empresas de tecnologia para definir os padrões da chamada web agentic, de acordo com a reportagem.

Protocolos concorrentes buscam estabelecer regras para que agentes se identifiquem, cooperem e confiem uns nos outros. Quem definir o padrão dominante tende a ganhar vantagem estratégica, assim como ocorreu nos anos 1990 com os navegadores.

Nesse contexto, navegadores tradicionais começam a ser redesenhados. Em vez de apenas exibir páginas, passam a incorporar agentes capazes de acompanhar preços, organizar e-mails, buscar documentos e até realizar compras diretamente. Essa intermediação preocupa empresas estabelecidas, que veem o risco de perder o controle da relação direta com o consumidor.

O impacto também se estende ao modelo de negócios da internet. Hoje, grande parte da economia integer depende da atenção humana, monetizada por anúncios e feeds. Com agentes tomando decisões, o público-alvo deixa de ser a pessoa e passa a ser seu representante digital. Em vez de convencer o usuário, marcas precisarão otimizar seus serviços para agradar algoritmos que comparam preço, qualidade e confiabilidade.

A automação em larga escala traz novos riscos. Agentes podem cometer erros, interpretar comandos de forma equivocada ou até ser manipulados por instruções maliciosas embutidas em páginas e arquivos. Há também o desafio da transparência: nem sempre o usuário entende por que um agente tomou determinada decisão.

Por isso, especialistas defendem limites claros. Alguns agentes devem ter acesso apenas à leitura de dados; outros, poder de ação condicionado à aprovação humana. Em tarefas sensíveis, o controle last tende a permanecer com pessoas, ao menos nary curto prazo.