O Grupo RBS integrou agentes de inteligência artificial à operação de produto, marketing e experiência do usuário e passou a operar com IA como parte da estrutura de trabalho. O modelo segue o conceito de Agentic AI, considerado a terceira fase da inteligência artificial, com sistemas autônomos que planejam, tomam decisões e executam tarefas de ponta a ponta, com uso de dados, ferramentas externas e ajustes contínuos para atingir metas. Na prática, amplia a produtividade nas organizações de notícias e acelera a experimentação em equipes de produto, marketing e experiência do usuário.
A gerente-executiva de Produto Digital de Jornalismo e Esporte da RBS, Débora Pradella, apresentou o case no INMA Media Subscriptions Summit, realizado em fevereiro no Canadá, ao lado de Robert Whitehead, da International News Media Association (INMA). Segundo ela, o grupo gaúcho adotou agentes distribuídos ao longo de todo o funil de assinaturas. Esses sistemas monitoram o comportamento dos usuários, acionam campanhas, organizam jornadas de integração e ajustam a experiência digital. Por esse conceito, o uso de ferramentas isoladas cede lugar a um sistema coordenado, com múltiplos agentes especializados.
Esse modelo funciona como uma camada sobre tecnologias como aprendizado de máquina e grandes modelos de linguagem. Cada agente executa uma função específica, mas conectado a um objetivo comum. Um acompanha o assinante desde o pagamento, outro ativa ações de engajamento, outro organiza a experiência inicial. A combinação permite atuar da aquisição à retenção.
O conceito apresentado no evento trata a IA como força de trabalho. Ou seja, agentes podem ser vistos como membros adicionais da equipe, capazes de ampliar capacidade sem aumento proporcional de custo. Esses sistemas operam de forma contínua e podem acompanhar individualmente cada assinante, identificando falhas de engajamento e acionando respostas automáticas, como newsletters e campanhas de reativação.
Outro ponto importante é a velocidade. Sistemas com agentes permitem prototipagem rápida, sem dependência de equipes técnicas. No evento, foi demonstrado como criar em minutos um assistente de integração para novos assinantes, com orientações sobre uso de produtos, inscrição em newsletters e definição de preferências. O objetivo é acelerar a formação de hábitos e o valor do assinante nos primeiros meses.
A RBS chegou a esse modelo após uma redução de 40% na equipe de UX (User Experience ou Experiência do Usuário). Com sete profissionais responsáveis por mais de 20 produtos digitais e todo o funil de assinaturas, a empresa passou a usar agentes como forma de ganhar escala e eficiência. Ao mesmo tempo, a demanda por desenvolvimento de produtos e campanhas seguiu em crescimento.
A adoção começou com testes de mais de 40 ferramentas e evoluiu para um modelo estruturado. A empresa criou documentação para treinar os agentes e padronizar processos. Esse passo permitiu integrar a IA aos fluxos diários de trabalho.
Hoje, os agentes atuam em diversas funções. Produzem resumos de reuniões, geram ideias para produtos e campanhas, validam consistência e acessibilidade de design, testam fluxos de usuários e criam textos para marketing de assinaturas.
O principal ganho aparece na produção de campanhas. Com apenas um redator de UX para toda a operação, a empresa desenvolveu agentes treinados na linguagem da marca. Esses sistemas geram conteúdos para e-mail e WhatsApp com base em instruções sobre oferta, público e contexto.
No último trimestre, foram mais de 300 campanhas de e-mail e mais de 200 mensagens de WhatsApp produzidas com apoio de IA. Em períodos promocionais, o volume foi três vezes maior que no ano anterior. Os indicadores de desempenho se mantiveram estáveis na comparação com campanhas feitas por humanos.
A mudança também alterou o papel das equipes. Redatores passaram a orientar e revisar a produção dos agentes. Profissionais de produto e UX concentraram o trabalho em estratégia, testes e otimização.
Apesar da autonomia, a supervisão humana segue central. A gestão dos agentes exige metas, funções e critérios claros. A eficiência depende da integração com processos estruturados e da maturidade das equipes no uso da tecnologia.
O caso indica uma mudança no setor de mídia. A inteligência artificial deixa de ser apoio e passa a atuar como estrutura operacional, com impacto direto em escala, produtividade e desenvolvimento de produtos digitais.
Para Robert Whitehead, essa transição representa uma mudança na forma como as empresas de notícias operam. Segundo ele, sistemas com agentes substituem o modelo de ferramentas isoladas por uma estrutura coordenada. Cada agente executa uma tarefa específica, mas integrado a um sistema maior, capaz de acompanhar toda a jornada do assinante.
Whitehead definiu o conceito de Agentic AI como uma camada capaz de organizar múltiplos agentes para atuar com objetivos comuns. Nesse modelo, empresas podem atribuir um agente a cada assinante, com capacidade de monitorar comportamento desde o momento da conversão.
Esses sistemas identificam falhas de engajamento e acionam respostas automáticas, como newsletters, recomendações de produtos e campanhas de reativação. A atuação ocorre de forma contínua, com operação 24 horas por dia.
Outro ponto destacado foi a capacidade de experimentação. Segundo Whitehead, agentes permitem que profissionais sem formação técnica desenvolvam e testem soluções em minutos, sem depender de longos ciclos de engenharia.
A proposta inclui acelerar processos críticos para retenção, como integração de novos assinantes e formação de hábitos. Para ele, a velocidade de evolução da tecnologia exige adoção imediata pelas empresas de mídia.
Engajamento é a principal moeda
O gerente-executivo de Negócios B2C do Grupo RBS, Alan Streck, também participou do INMA Media Subscriptions Summit e de visitas técnicas a empresas de mídia em Toronto. Segundo ele, foram dois dias de imersão em operações do setor, seguidos pelo evento com palestras. Para o executivo, a principal leitura é a de que os veículos seguem olhando para alcance, mas avançam no foco em engajamento e na construção de relações mais profundas com a audiência. A estratégia, diz Streck, busca ir além da informação, com o objetivo de fazer o público se sentir parte do conteúdo, do produto e da comunidade.
De acordo com ele, a inteligência artificial entra como um facilitador nesse movimento. O uso inclui modelos preditivos de cancelamento e de propensão à assinatura, personalização de produtos e ganho de eficiência operacional. A aplicação vai de processos mais mecânicos, como os apresentados em cases de UX, até fluxos da redação e da produção editorial. Para o executivo, há oportunidade em toda a jornada do assinante, com tecnologia aplicada para acelerar personalização e ampliar o engajamento.
“Participar do INMA Media Subscriptions Summit reforçou que a indústria migra de escala para relacionamento: o alcance segue essencial, mas o valor está em convertê-lo em conexões recorrentes com o usuário”, afirmou. “Engajamento torna-se a principal moeda, impulsionado por personalização e comunidades, enquanto redação, produto e marketing se integram para colocar o usuário no centro. Ao mesmo tempo, vemos a reinvenção de formatos e produtos e o avanço da IA, ainda com grande potencial a capturar em eficiência.”
Foto: INMA