A Centauro, do Grupo SBF, tem mais de 900 agentes de IA em produção, cerca de 310 usados todo dia, criados pelas próprias equipes numa plataforma lançada no início de 2026. Segundo a Exame (11/11/2026), mais de 60% dos chamados de pós-venda no app são resolvidos sem atendente e atualizar regras de estoque de 230 lojas caiu de 4 horas para 5 minutos. A lição para a PME: quem conhece a tarefa deve desenhar o agente.
Em muitas empresas, a IA ainda é tratada como projeto da TI ou de um fornecedor externo: alguém de fora escolhe o processo, desenha a automação e entrega pronto. O resultado, com frequência, é um robô que não entende as exceções do dia a dia, porque quem conhece essas exceções nunca foi ouvido.
O caso da Centauro, rede de artigos esportivos do Grupo SBF, mostra outro caminho. Em vez de um time central criar tudo, a empresa montou uma plataforma e treinou milhares de funcionários para que cada área criasse os agentes das tarefas que conhece de perto. Não é preciso ter 230 lojas para aproveitar a lógica, e é isso que este artigo destrincha.
O que a Centauro fez com agentes de IA?
Segundo reportagem da Exame publicada em 11 de novembro de 2026, a Centauro lançou no primeiro trimestre do ano uma plataforma interna de agentes de IA, com 14 integrações com outros sistemas e 1.400 usuários ativos. A empresa diz ter capacitado mais de 2.300 pessoas em 59 treinamentos desde o lançamento. Hoje, são mais de 900 agentes em produção, e cerca de 310 deles são usados diariamente, de acordo com Ariovaldo Carmona, vice-presidente e Chief Digital Officer do Grupo SBF.
Os agentes estão espalhados por pós-venda, lojas, catálogo, vendas, previsão de demanda e engenharia de software. A empresa calcula mais de 3.600 horas de trabalho otimizadas, medidas pelo tempo médio de cada atividade antes e depois dos agentes. O valor investido não foi divulgado, e os números são da própria companhia, sem auditoria independente.
Quais resultados a Centauro divulgou com os agentes de IA?
| Área | O que o agente faz | Resultado divulgado |
|---|---|---|
| Pós-venda | Atende chamados no aplicativo | Mais de 60% resolvidos sem atendente (jul-ago/2026, só no app) |
| Lojas e estoque | Atualiza regras de quanto cada loja atende pedidos online | De 4 horas para 5 minutos nas 230 lojas; adesão às regras de 65% para 90% |
| Catálogo | Confere fotos, prepara descrições e classifica itens | 95% de acerto na classificação avaliada; prazo de lançamento de itens 42% menor |
| Vendas | Assistente de compras no site, app e WhatsApp | No teste com chuteiras (cerca de 2.100 conversas), 27% viraram venda e tíquete médio 46% maior |
| Engenharia | Apoio ao desenvolvimento de software | Cerca de 60% mais entregas entre janeiro e setembro |
Fonte: Exame, 11/11/2026, com dados informados pela Centauro. A empresa atribui parte dos ganhos de engenharia também a mudanças na organização das equipes.
Por que deixar a equipe criar os agentes funciona?
A plataforma da Centauro foi desenhada, segundo a Exame, para que as próprias equipes desenvolvam agentes para as tarefas que conhecem de perto. Isso resolve o problema mais comum dos projetos de IA: a distância entre quem desenha a automação e quem executa o trabalho. O analista que atualiza regras de estoque toda semana sabe onde estão os erros, as exceções e os atalhos. Quando ele mesmo descreve o passo a passo para o agente, a automação nasce encaixada na rotina.
Há um segundo efeito, menos visível: adesão. A Centauro relata que a proporção de lojas seguindo as regras de atualização subiu de 65% para 90%. Ferramenta criada “de dentro” costuma enfrentar menos resistência do que sistema imposto de fora, porque a equipe reconhece nela o próprio jeito de trabalhar.
Também vale notar um dado de realismo: dos mais de 900 agentes criados, cerca de 310 são usados todo dia. Nem toda ideia vira ferramenta indispensável, e está tudo bem. Permitir que muita gente experimente é justamente o que faz as boas ideias aparecerem.
Como uma pequena ou média empresa aplica a mesma lógica?
Uma PME não precisa de plataforma própria nem de 2.300 pessoas treinadas. Precisa do mesmo princípio em escala menor: quem faz a tarefa participa do desenho do agente. Um roteiro possível:
- Liste as tarefas repetitivas por área — peça para cada pessoa anotar, durante uma semana, o que faz várias vezes por dia do mesmo jeito.
- Escolha 2 ou 3 com volume e regra clara — responder status de pedido, atualizar preço, conferir cadastro de produto, triar chamado de troca.
- Peça que o responsável escreva o passo a passo — inclusive as exceções (“se o cliente pedir troca depois de 30 dias, passa para o gerente”).
- Transforme o roteiro em agente — com apoio de um parceiro técnico, ligado aos sistemas que a tarefa usa (ERP, planilha, WhatsApp).
- Meça antes e depois — como a Centauro fez, anote o tempo médio da tarefa antes do agente para comparar com honestidade.
- Mantenha o que é usado e desligue o resto — agente que ninguém usa em 30 dias deve ser revisto ou aposentado.
Exemplo prático: loja de artigos esportivos com três unidades
Pense numa loja de artigos esportivos com três unidades em Belo Horizonte, que vende também pelo WhatsApp e por um marketplace (exemplo ilustrativo). A vendedora mais antiga responde todo dia as mesmas dúvidas de troca de numeração; o comprador passa a segunda-feira atualizando preço nas três lojas; e a pessoa do e-commerce perde horas escrevendo descrição de produto novo.
Em vez de contratar um “projeto de IA” genérico, o dono senta com cada um deles por uma hora. A vendedora dita as regras de troca e as exceções; o comprador mostra a planilha de preços; a responsável pelo e-commerce mostra três descrições que considera boas. Com isso, nascem três agentes: um no WhatsApp para trocas, que passa ao atendente quando foge da regra; um que replica a atualização de preço; e um que gera rascunhos de descrição para revisão. Cada pessoa continua dona do processo, só que com menos trabalho braçal.
Quais cuidados de governança a empresa precisa ter?
Abrir a criação de agentes para a equipe sem controle é receita para bagunça: ferramentas duplicadas, dados de clientes em lugares indevidos e custo sem dono. A Centauro informa que acompanha em um só lugar quem acessa a plataforma, como ela é usada e quanto custa. Para uma PME, o equivalente é simples:
- Um responsável que aprova o que vai para produção e mantém uma lista dos agentes ativos;
- Regras de dados claras sobre o que pode e o que não pode entrar no agente, em linha com a LGPD;
- Passagem para humano definida em todo agente que conversa com cliente;
- Revisão mensal de uso e custo, para cortar o que não se paga.
Quais erros evitar ao copiar o modelo da Centauro?
- Copiar o número, não o método — a meta não é ter muitos agentes, é ter agentes usados todo dia.
- Treinar só a liderança — o ganho veio de quem executa a tarefa, não de quem a supervisiona.
- Não medir o “antes” — sem o tempo original da tarefa, ninguém sabe se o agente ajudou.
- Prometer resultado igual — os números da Centauro são de uma grande rede, com dados e equipe próprios; servem de referência, não de garantia.
Perguntas frequentes sobre agentes de IA criados pela equipe
Quantos agentes de IA a Centauro usa?
Segundo a Exame, a Centauro tem mais de 900 agentes de IA em produção, dos quais cerca de 310 são usados diariamente. Eles foram criados pelas próprias equipes numa plataforma lançada no primeiro trimestre de 2026, com 1.400 usuários ativos e 14 integrações.
Quais resultados a Centauro teve com IA no pós-venda?
A empresa informa que mais de 60% dos chamados de pós-venda no aplicativo foram resolvidos sem atendente entre julho e agosto de 2026. Também diz que o atendimento ficou mais rápido e exigiu menos contratações extras nos picos de venda. O volume de chamados não foi divulgado.
Funcionário sem conhecimento técnico consegue criar agente de IA?
Consegue participar do desenho, que é a parte mais importante: descrever o passo a passo, as regras e as exceções da tarefa. A parte técnica de integração com sistemas pode ficar com uma plataforma ou parceiro especializado, como aconteceu com a base tecnológica da Centauro.
Uma pequena empresa precisa de muitos agentes para ter resultado?
Não. O mais importante é começar por duas ou três tarefas repetitivas, com regra clara e volume alto, medir o tempo antes e depois e manter só o que a equipe realmente usa. Mesmo na Centauro, apenas cerca de um terço dos agentes é usado todo dia.
Como evitar bagunça quando a equipe cria agentes?
Com governança simples: um responsável aprova o que entra em produção, uma lista dos agentes ativos, regras sobre quais dados podem ser usados, passagem para humano nos agentes que falam com clientes e revisão mensal de uso e custo.
A melhor automação da sua empresa provavelmente está na cabeça de quem faz a tarefa todo dia. Se você quer transformar esse conhecimento em agentes de IA que atendem no WhatsApp e tiram trabalho repetitivo da equipe, chame a gente no WhatsApp e conte quais tarefas mais tomam tempo hoje. Saiba mais em nexusai.com.br.
