Voltar à tendência do dia: Nova IA da OpenAI faz trabalho de escritório no seu computador, à metade do preço
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O que os agentes de IA conseguem fazer? 10 tarefas de escritório, em ordem (2026)

Um em cada cinco trabalhadores dos EUA diz que a IA já assumiu por completo pelo menos uma de suas tarefas, mas só 25% dos que mantêm registros usam IA para isso.

  • Nº 1: Organizar e renomear arquivos
  • 10 posições

01Lista final

As IAs líderes montaram cada uma a sua lista de dez, de forma independente. Aqui está um resultado fácil de conferir: cada posição tem um motivo, uma fonte e a lista das IAs que a incluíram.

Ordem: da maior para a menor concordância entre as IA.

Uma etiqueta forte significa que essa IA pôs o item na sua lista. Uma esmaecida, que não pôs.

  1. 1

    Organizar e renomear arquivos

    Todas as IAs colocaram esta em primeiro: uma pasta errada se vê de imediato e se desfaz arrastando de volta. Nenhum teste publica taxa de acerto para esta categoria.

    Incluíram: Claude, Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.

    Nas listas delas: Claude: 1 · Meta: 1 · Grok: 1 · Gemini: 1 · Nova · Kimi: 1 · DeepSeek: 1 · Qwen: 1

    O que cada IA notou 8
    • Claudeposição 1

      Um erro aqui costuma ser reversível e visível de relance. Por isso é seguro, mesmo com taxa de sucesso modesta, porque conferir leva segundos.

      Fonte ↗
    • Metaposição 1

      Custo zero de erro — o agente pode acertar só 60% e ainda assim economizar tempo frente à mediana de $41.340 da digitação de dados

      Fonte ↗
    • Grokposição 1

      Tarefas de gerenciamento de arquivos estão entre as categorias de maior sucesso no OSWorld. O baixo custo de erro e a fácil checagem visual as tornam seguras para delegar, mesmo com taxas modestas.

      Fonte ↗
    • Geminiposição 1

      Uma taxa de sucesso de 92% no benchmark, com um comando de desfazer de custo zero, economiza 85% do tempo humano de trabalho de escritório.

      Fonte ↗
    • Nova

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

    • Kimiposição 1

      A única classe de tarefa em que um erro custa segundos para corrigir: arquivos com nome errado e pastas erradas são visíveis e reversíveis, e os agentes já vencem as tarefas de arquivo do OSWorld com as maiores taxas do benchmark.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 1

      A única tarefa em que um agente de 34% ainda pode economizar tempo: uma pasta errada é um arrastar e soltar desfeito, e não uma redigitação.

    • Qwenposição 1

      Alto índice de sucesso e risco financeiro zero; um erro significa apenas mover o arquivo de volta à pasta original.

      Fonte ↗
    8 IAs colocaram aqui
  2. 2

    Limpeza de planilhas e análise de dados

    Análise de dados é a tarefa mais vezes entregue por completo (7,1%). Os testes divergem: até 97,87% em tarefas simples no Calc, 16% em montagens completas do MBABench-2.0.

    Incluíram: Claude, Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.

    Nas listas delas: Claude: 4 · Meta: 4 · Grok: 5 · Gemini: 5 · Nova · Kimi: 4 · DeepSeek: 6 · Qwen: 2

    O que cada IA notou 8
    • Claudeposição 4

      Análise de dados é a tarefa mais delegada, com 7,1% dos trabalhadores, mas um teste mais antigo, o OfficeWorld, pôs os modelos de base perto de 21-23% em tarefas de Word, Excel e PowerPoint.

      Fonte ↗
    • Metaposição 4

      30 chamadas de ferramenta por tarefa no OSWorld 1.0 contra 318 no 2.0 — edições curtas de planilha agora perto dos 72,36% humanos

      Fonte ↗
    • Grokposição 5

      Tarefas do LibreOffice Calc têm pontuação alta no OSWorld-Verified para os melhores agentes, mas ainda precisam de conferências quando há fórmulas ou lógica de várias planilhas.

      Fonte ↗
    • Geminiposição 5

      Automatiza a limpeza de textos e o casamento de cabeçalhos em 81% das planilhas, mas anomalias de sintaxe ainda precisam de validação.

      Fonte ↗
    • Nova

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

    • Kimiposição 4

      Trabalho em planilha de um único app é onde os números de benchmark são mais fortes — o melhor agente do WorkArena-L1 faz 90,3% das tarefas empresariais atômicas.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 6

      O melhor agente de planilhas acerta 16% das tarefas do MBABench-2.0; a precisão na depuração é de 12%, então cada célula precisa de um segundo par de olhos.

      Fonte ↗
    • Qwenposição 2

      Os agentes lidam bem com a limpeza estrutural, e o botão de desfazer do Excel torna a checagem humana tranquila.

      Fonte ↗
    8 IAs colocaram aqui
  3. 3

    Extração de dados de PDFs e documentos

    5,7% dos trabalhadores já passam para a IA a leitura completa de documentos de trabalho, e o resultado pode ser conferido na página original, sem precisar ser digitado de novo.

    Incluíram: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Nova.

    Nas listas delas: Claude: 2 · Meta: 3 · Grok: 6 · Gemini: 2 · Kimi: 3 · DeepSeek: 2 · Qwen: ver lista

    O que cada IA notou 7
    • Claudeposição 2

      Ler documentos de trabalho já está entre as tarefas mais delegadas, com 5,7% dos trabalhadores. É um resultado que você pode conferir na fonte.

      Fonte ↗
    • Metaposição 3

      Extração estruturada com execução de código — baixo custo de reversão, grande economia de tempo frente a copiar e colar à mão

      Fonte ↗
    • Grokposição 6

      Tarefas de documentos são comuns no OSWorld. A extração tem alto sucesso quando o formato de destino é claro e a saída é revisada antes de ser usada.

    • Geminiposição 2

      Agentes de visão leem recibos bagunçados de várias páginas com 89% de acerto, exigindo só conferências pontuais nos totais.

      Fonte ↗
    • Kimiposição 3

      A extração mais segura, porque cada célula cai em algum lugar que uma pessoa pode conferir — e o lançamento do GPT-6.1 Terra foi justamente construído sobre essa rotina de notas e formulários.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 2

      O LlamaParse Agentic marca 84,88 no ParseBench; a checagem humana é uma conferência de dois minutos, e não uma auditoria linha a linha.

      Fonte ↗
    • Qwen

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

      ver lista
    7 IAs colocaram aqui
  4. 4

    Pesquisa e navegação na web

    O agente só lê e não altera nada. Mas as pontuações variam de 78,0% em um teste de navegação para 23,5% em tarefas do dia a dia, então as fontes ainda precisam ser abertas.

    Incluíram: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Nova.

    Nas listas delas: Claude: 3 · Meta: 2 · Grok: 2 · Gemini: 3 · Kimi: 5 · DeepSeek: 3 · Qwen: 7

    O que cada IA notou 7
    • Claudeposição 3

      O agente só reúne informações e não altera nada. O texto do OSWorld 2.0 diz que o Claude se sai melhor em ambientes dinâmicos e em raciocínio entre fontes.

      Fonte ↗
    • Metaposição 2

      Agentes agora leem páginas de preços e comparam fornecedores sem supervisão — 42,7% a 55% de sucesso em tarefas web do WorkArena

    • Grokposição 2

      O principal uso de IA no trabalho, segundo os dados da Microsoft, é apoio à decisão e busca de informações (27,5% e 13%). Os trabalhadores já delegam isso sem restrições.

      Fonte ↗
    • Geminiposição 3

      Agentes de navegação compilam catálogos de mercado de vários sites com confiabilidade e sem risco de alterar dados reais ao vivo.

    • Kimiposição 5

      Agentes agora reúnem dados entre abas mais rápido que pessoas — mas a melhor taxa de erro já registrada ainda é 4,3%, o que é uma margem para alucinações, e não zero.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 3

      O Browser Use Cloud chega a 78,0% em navegação, mas as tarefas cotidianas do ClawBench derrubam o Claude Sonnet 4.6 para 23,5% — verificar é o trabalho.

      Fonte ↗
    • Qwenposição 7

      Agentes conseguem reunir dados entre abas, mas fontes inventadas exigem checagem de fatos linha a linha por uma pessoa.

      Fonte ↗
    7 IAs colocaram aqui
  5. 5

    Atualização de registros no CRM

    Só 25% dos que mantêm registros usam IA para isso, o menor índice entre as dez tarefas pesquisadas. Agentes com ferramentas chegam a 64–84%, enquanto agentes que operam na tela marcam menos de 5% no Salesforce.

    Incluíram: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Nova.

    Nas listas delas: Claude: 6 · Meta: 7 · Grok: 7 · Gemini: 7 · Kimi: 7 · DeepSeek: 7 · Qwen: 3

    O que cada IA notou 7
    • Claudeposição 6

      Só 25% dos trabalhadores que mantêm registros usam IA para isso, a menor taxa entre todas as tarefas medidas. Eles desconfiam de erros silenciosos nos registros.

      Fonte ↗
    • Metaposição 7

      Tarefas de CRM do WorkArena têm só 42,7% de sucesso — precisam de checagem humana, porque dados de clientes são difíceis de desfazer

    • Grokposição 7

      Fluxos com vários aplicativos e interfaces corporativas continuam mais difíceis (filtros de lista do WorkArena perto de 0%). São seguros só para campos de baixo risco, com revisão humana rápida.

      Fonte ↗
    • Geminiposição 7

      Com 74% de acerto no benchmark, 1 em cada 4 campos de contato fica corrompido se não for revisado, o que arrisca a higiene dos contatos com clientes.

      Fonte ↗
    • Kimiposição 7

      Edições atômicas de CRM passam com 90,3%, mas as versões compostas do mesmo trabalho no ServiceNow caem para 2,1%. Essa diferença de 88 pontos é exatamente onde mora a checagem humana.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 7

      A taxa de sucesso estrita do CRM-Agent-Bench vai de 64,32% a 83,60%, mas o teste de tela do Salesforce da SCUBA deixa os agentes de computador de código aberto abaixo de 5% — a API e a tela são mundos diferentes.

      Fonte ↗
    • Qwenposição 3

      Agentes navegam bem por formulários com várias abas, embora os representantes de vendas ainda confiram atualizações-chave de clientes antes de salvar.

      Fonte ↗
    7 IAs colocaram aqui
  6. 6

    Lançamento de despesas e faturas

    O Fable 5.1 lança faturas corretamente em 72% das vezes, contra 51% do melhor testador humano, mas os 28% que ele erra mexem com dinheiro e com registros de auditoria.

    Incluíram: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Nova.

    Nas listas delas: Claude: 9 · Meta: 9 · Grok: ver lista · Gemini: 9 · Kimi: 9 · DeepSeek: 8 · Qwen: 5

    O que cada IA notou 7
    • Claudeposição 9

      É uma pequena tarefa de digitação de dados que mexe com reembolsos e trilhas de auditoria. A categoria de digitação de dados deve encolher 25,9% entre 2023 e 2033.

      Fonte ↗
    • Metaposição 9

      Mexe com dinheiro — um agente com 90% de acerto que precisa de conferência linha a linha não economiza tempo nenhum

      Fonte ↗
    • Grok

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

      ver lista
    • Geminiposição 9

      Lançamentos de despesas errados geram multas de auditoria; 68% dos profissionais de finanças exigem verificação total dos recibos.

      Fonte ↗
    • Kimiposição 9

      Com salários administrativos de cerca de $21-22 por hora, conferir linha a linha os lançamentos de despesas custa quase o mesmo que digitá-los — a economia desaparece exatamente aqui.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 8

      O Fable 5.1 acerta 72% das tarefas de lançamento de faturas, superando o melhor humano, com 51%, mas os 28% que falham podem movimentar dinheiro.

      Fonte ↗
    • Qwenposição 5

      Os agentes puxam datas e totais com facilidade, mas pessoas precisam aprovar os pagamentos antes que a contabilidade emita o cheque.

      Fonte ↗
    7 IAs colocaram aqui
  7. 7

    Pagamentos, transferências bancárias e folha de pagamento

    Com 98% de acerto por passo, uma tarefa de 20 passos dá certo do início ao fim só cerca de 67% das vezes. OpenAI, Anthropic e Google recomendam aprovação humana para qualquer gasto de dinheiro.

    Incluíram: Claude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Nova.

    Nas listas delas: Claude: 10 · Meta: ver lista · Grok: ver lista · Gemini: 10 · Kimi: 10 · DeepSeek: 10 · Qwen: 10

    O que cada IA notou 7
    • Claudeposição 10

      Mesmo com 98% por passo ao longo de 20 passos, o sucesso do início ao fim é só cerca de 67%. Para pagamentos irreversíveis, isso está longe de ser seguro.

    • Meta

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

      ver lista
    • Grok

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

      ver lista
    • Geminiposição 10

      Mesmo com 88% de precisão, o custo irreversível de um lançamento errado de conta bancária obriga a uma assinatura humana linha a linha.

      Fonte ↗
    • Kimiposição 10

      A tarefa em que 90% de acerto não vale nada: os 10% que caem numa transferência bancária são a única parte que todo mundo lembra.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 10

      Nem precisa de benchmark: OpenAI, Anthropic e Google dizem todos para manter aprovação humana em pagamentos, termos e credenciais.

      Fonte ↗
    • Qwenposição 10

      A tarefa com humano no circuito por excelência, em que um clique errado do agente pode esvaziar os fundos da empresa num instante.

      Fonte ↗
    7 IAs colocaram aqui
  8. 8

    Preenchimento de formulários (sem pagamentos)

    É o principal uso do modelo novo, mas o teste de formulários ponta a ponta marca 43,31 em formulários de vários arquivos e 15,5 em formulários só com instruções. Cada campo ainda precisa ser conferido.

    Incluíram: Claude, Meta, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek. Não incluíram: Grok, Qwen.

    Nas listas delas: Claude: 8 · Meta: 8 · Gemini: 4 · Nova · Kimi: 8 · DeepSeek: 5

    O que cada IA notou 6
    • Claudeposição 8

      Quem tem um agente com 90% de acerto ainda precisa conferir cada campo. Com a mediana de cerca de $19,88 por hora na digitação de dados, essa conferência pode anular a economia.

      Fonte ↗
    • Metaposição 8

      GPT-6.1 Terra feito para preencher formulários — 15 pontos acima do antecessor, mas ainda com 38% de palpites errados

      Fonte ↗
    • Geminiposição 4

      Alcança 84,8% de conclusão no ServiceNow WorkArena, reduzindo em 70% a digitação manual repetitiva.

      Fonte ↗
    • Nova

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

    • Kimiposição 8

      Formulários são o principal argumento de venda do Terra — 'preencher formulários' é o exemplo da própria OpenAI — e, ainda assim, os fluxos empresariais de ponta a ponta são a categoria mais fraca do benchmark.

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 5

      O CRAFT chega a 43,31 de ponta a ponta (E2E) em formulários com vários arquivos, mas a 15,5 em formulários só com instruções — o formulário é fácil, as instruções não são.

      Fonte ↗
    6 IAs colocaram aqui
  9. 9

    Chamados e solicitações no portal de TI

    Tarefas simples de um passo no ServiceNow chegam a 79,1–90,3% nos painéis agregadores (os recortes diferem), e formulários do catálogo de serviços alcançaram 77,8% mesmo com o GPT-4o.

    Incluíram: Claude, Grok, Gemini, Qwen. Não incluíram: Meta, Nova, Kimi, DeepSeek.

    Nas listas delas: Claude: 5 · Grok: 4 · Gemini: 6 · Qwen: 6

    O que cada IA notou 4
    • Claudeposição 5

      No WorkArena-L1, um agregador mostra um agente líder perto de 79,1%, e o melhor L2 do mesmo retrato fica perto de 69,4%. Todos os modelos antigos tiveram 0% na filtragem de listas.

      Fonte ↗
    • Grokposição 4

      Tarefas de catálogo de serviços do WorkArena chegaram a cerca de 78% com modelos da classe do GPT-4o. A interface é convencional e os erros são fáceis de notar.

      Fonte ↗
    • Geminiposição 6

      As pontuações do WorkArena mostram 79,5% de acerto ao direcionar incidentes internos, sem expor comunicações voltadas a clientes.

      Fonte ↗
    • Qwenposição 6

      A conclusão de ponta a ponta no WorkArena é boa para redefinição de senhas, mas pedidos de hardware ainda precisam de aprovação humana.

    4 IAs colocaram aqui
  10. 10

    Fluxos com vários aplicativos

    O caso mais difícil: a melhor conclusão completa estrita no OSWorld 2.0 é 48,7%, informada pela própria Anthropic, enquanto a melhor execução oficial do artigo terminou em 20,6%.

    Incluíram: Claude, Meta, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Grok, Gemini, Nova, Kimi.

    Nas listas delas: Claude: 7 · Meta: 10 · DeepSeek: 9 · Qwen: ver lista

    O que cada IA notou 4
    • Claudeposição 7

      O texto do OSWorld 2.0 chama o trabalho com vários aplicativos de caso mais difícil, com até cinco apps em uma mesma tarefa. A melhor conclusão total é 48,7% (segundo a Anthropic).

      Fonte ↗
    • Metaposição 10

      Mediana de 1,6 hora no OSWorld 2.0, 318 chamadas de ferramenta — 20-24% de conclusão binária em tarefas curtas, despenca nas longas

      Fonte ↗
    • DeepSeekposição 9

      O melhor agente do OSWorld 2.0 conclui por completo 20,6% dos 108 fluxos com vários aplicativos, que têm em média 318 chamadas de ferramenta — quatro em cada cinco ainda precisam de um humano.

      Fonte ↗
    • Qwen

      Na própria lista tem outro nome: abra a lista completa.

      ver lista
    4 IAs colocaram aqui

Mais sobre os três primeiros ↓

02Mais sobre os três primeiros

O ranking está acima. Aqui há mais sobre os três primeiros lugares: o que são, por que estão aqui e o que vale saber.

Os três são comparados com medidas diferentes: nenhum teste avalia a organização de arquivos, enquanto os outros dois se baseiam em pesquisas e testes com bases diferentes.

1Organizar e renomear arquivos

Nº 1 — Organizar e renomear arquivos. Nas listas de 8 de 8 IAs; posição mediana ali: 1. Os erros aparecem à primeira vista e se desfazem arrastando o arquivo de volta; por isso, conferir leva só alguns segundos.

Você sabia?

  • Em fevereiro de 2026, um capitalista de risco afirma que um agente de IA, pedido para organizar a área de trabalho da esposa dele, apagou uma pasta com cerca de 15 anos de fotos de família. Ele relata que o suporte da Apple recuperou as fotos pelo iCloud. A base de dados classifica isso como uma alegação.

O que é
Deixar um agente de IA colocar arquivos em pastas e renomeá-los.
Seu diferencial
Entre os três, seus erros são os mais fáceis de ver e de desfazer.
Quem deve saber
Útil para quem tem uma pasta bagunçada: mostra onde a primeira delegação corre menos risco.
  • Seguro para delegarDesfaz-se arrastando de volta
Por que está aqui
  • Nenhum teste avalia só a organização de arquivos. O parâmetro mais próximo é o OSWorld, que testa tarefas completas no computador e inclui trabalho com arquivos: as pessoas concluíram mais de 72,36% das tarefas, enquanto a melhor IA chegou a apenas 12,24% nesse teste inicial.

  • Em uma pesquisa de 2026, 20% dos adultos empregados disseram que a IA já faz pelo menos uma tarefa que antes davam a um colega ou terceirizado. A pesquisa não traz um número para a organização de arquivos, mas os erros ali são fáceis de ver e desfazer.

História
  • Em 1981, a Xerox lançou o Star, um computador que trazia a área de trabalho como a de um escritório. Custava US$ 16.595, por isso visava grandes empresas. Mesmo assim, vendeu “dezenas de milhares” de unidades.

Para ter em mente
  • O primeiro lugar se apoia na facilidade de desfazer, mas um texto diz que ler é reversível, enquanto renomear, mover e apagar não são. Ele acrescenta que uma pasta de teste organizada funciona bem; os problemas começam nas contas reais.

  • O mesmo texto alerta que um agente errado pode renomear quarenta arquivos de forma incorreta ou enviar o documento errado a um cliente. Diz que ações destrutivas precisam de cinto de segurança: confira uma prévia antes de deixar o agente rodar.

Onde saber mais
  • Teste a renomeação em lote do Finder em uma cópia de uma pasta bagunçada. Selecione os arquivos, clique com o botão direito, escolha Renomear e depois Formato para adicionar um contador. Se o resultado não parecer certo, desfaça com Command-Z.

Comparar os três primeiros ↓

2Limpeza de planilhas e análise de dados

Nº 2 — Limpeza de planilhas e análise de dados. Nas listas de 8 de 8 IAs; posição mediana ali: 4. É a tarefa que mais pessoas delegam por completo, mas os testes divergem muito entre si, então os resultados precisam ser conferidos.

Você sabia?

  • Em dezembro de 2025, a Simular afirmou que seu Agent S atingiu uma taxa de acerto de 72,6% no OSWorld, um pouco acima dos 72,36% de referência humana. É um anúncio da própria empresa, e o número humano foi medido na configuração original.

O que é
Deixar um agente de IA limpar planilhas e analisar os dados nelas.
Seu diferencial
Mais trabalhadores a delegam por completo do que qualquer uma das outras duas tarefas.
Quem deve saber
Útil para quem trabalha com números: mostra que planilhas grandes ainda falham com frequência.
  • Seguro para delegar7,1% delegam por completo
Por que está aqui
  • Analisar dados é a tarefa que os trabalhadores mais delegam por completo: 7,1% dos entrevistados. Isso supera a leitura de documentos de trabalho, com 5,7%. Entre quem analisa dados, 46% usam IA para isso.

  • Planilhas grandes são bem mais difíceis. No MBABench 2.0, com 101 tarefas de especialistas em finanças, a melhor configuração de IA acertou 15,8% (16 de 101). A maioria das outras ficou com 8% ou menos.

História
  • Em 1978, Dan Bricklin viu um professor de Harvard apagar números em um quadro-negro e pensou que um computador poderia fazer isso. Segundo relatos, o VisiCalc, lançado em 1979, foi o programa de mais de 25% dos Apple II vendidos naquele ano.

Para ter em mente
  • No mesmo teste, o ChatGPT desistiu e pediu que o autor fizesse a análise sozinho. Mesmo quando o agente termina, confira os totais com os dados brutos antes de usá-los.

O que as pessoas dizem
  • And to my surprise, I discovered that not a single partner mention count done by ChatGPT was right. — Rolf Mistelbacher

Onde saber mais
  • Veja como o painel Explorar do Google Planilhas responde a perguntas simples com tabelas dinâmicas. Comece com uma tabela pequena de exemplo e confira cada resposta com as linhas originais antes de confiar nela.

Comparar os três primeiros ↓

3Extração de dados de PDFs e documentos

Nº 3 — Extração de dados de PDFs e documentos. Nas listas de 7 de 8 IAs; posição mediana ali: 2.5. Muitos trabalhadores já delegam essa tarefa, e o resultado pode ser conferido na página original, em vez de digitado de novo.

Você sabia?

  • A própria diretoria da Adobe certa vez tentou cancelar o desenvolvimento do formato PDF. A adoção no início foi lenta. O Adobe Acrobat não era gratuito, embora o leitor tenha sido gratuito a partir da versão 2.0.

O que é
Deixar um agente de IA extrair dados de PDFs, formulários e notas fiscais.
Seu diferencial
Cada resultado pode ser comparado com a página original, o que torna a conferência rápida.
Quem deve saber
Útil para quem lida com papelada: mostra quais partes, como as tabelas, merecem uma olhada mais atenta.
  • Seguro para delegar5,7% delegam por completo
Por que está aqui
  • Entre os trabalhadores que leem documentos de trabalho, 39% usam IA para isso, contra 46% na análise de dados. A delegação total fica em 5,7%, abaixo dos 7,1% da análise de dados, então as pessoas ainda conferem esse trabalho por conta própria.

  • Em um teste independente, o AWS Textract leu corretamente os campos de notas fiscais em 91,3% das vezes. A leitura de tabelas foi mais fraca: GPT-4o e Google Document AI ficaram ambos com 38,5%, por isso as tabelas são a parte a conferir na página.

História
  • Em 1990, o cofundador da Adobe John Warnock escreveu o texto “Camelot”, um plano para transformar páginas de papel em arquivos digitais. Ele virou o PDF, oficialmente lançado em 15 de junho de 1993.

Para ter em mente
  • Um usuário da UiPath encontrou uma nota fiscal em que a ferramenta estava inventando informações e suspeitou que ela tirou a taxa e as horas de itens anteriores. Confira cada número na página original, e não apenas alguns.

    Fonte ↗ ✓ confirmado por várias IAs
  • Um teste com cinco modelos de IA em notas fiscais e tabelas mostrou que alguns impressionaram, enquanto outros inventaram totais ou ignoraram cabeçalhos. Os resultados variam muito de uma ferramenta para outra.

Comparar os três primeiros ↓

Os três primeiros lado a lado

Organizar e renomear arquivosLimpeza de planilhas e análise de dadosExtração de dados de PDFs e documentos
Nas listas das IAs8 / 88 / 87 / 8
Seguro para delegarDesfaz-se arrastando de volta7,1% delegam por completo5,7% delegam por completo
Primeiro paraClaude, Meta, Grok, Gemini, Kimi, DeepSeek, Qwen——

Posições com o mesmo número de IAs são ordenadas pela posição média nas listas das IAs.

03Vale a pena saber

O que as IAs perceberam ao montar a lista.

Os trabalhadores não delegam o que os agentes fazem melhor nos testes: análise de dados (7,1%) e leitura de documentos (5,7%) lideram a delegação total, enquanto só 25% dos que mantêm registros usam IA.

Perceberam:
Incluíram: Claude. Não incluíram: Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.
Fonte ↗

Resultados de um passo e de vários passos vêm de agentes e anos diferentes: cerca de 79–90% nos painéis do WorkArena-L1, contra 2,1% do GPT-4o nas tarefas do WorkArena++ de 2024, que pessoas concluem em 93,9% das vezes.

Perceberam:
Incluíram: Claude, Grok, Kimi, DeepSeek, Qwen. Não incluíram: Meta, Gemini, Nova.
Fonte ↗

A confiança vem atrás do uso: só 27% dos funcionários concordam totalmente que se sentem à vontade para delegar tarefas a agentes de IA.

Perceberam:
Incluíram: Kimi. Não incluíram: Claude, Meta, Grok, Gemini, Nova, DeepSeek, Qwen.
Fonte ↗

As pesquisas divergem sobre quanto do trabalho da IA precisa de conserto: a Epoch/Ipsos aponta que 66% do resultado é usado sem mudança ou com pequenas edições, enquanto a Asana aponta que 54% dos trabalhadores refazem ou corrigem.

Perceberam:
Incluíram: Claude. Não incluíram: Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.
Fonte ↗

Esperar também faz parte do custo: em um estudo, um agente levou 12 minutos para mudar o espaçamento entre linhas, tarefa que uma pessoa faz em alguns minutos.

Perceberam:
Incluíram: Claude. Não incluíram: Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen.
Fonte ↗

04O que as pessoas perguntam

O que agentes de IA conseguem fazer?

Eles conseguem organizar arquivos, extrair dados de PDFs, pesquisar na web e resolver tarefas simples de portal de TI, com 79–90% nas tabelas de agregadores. A melhor conclusão estrita em trabalhos longos com vários aplicativos ainda é de 48,7%.

Fonte ↗
Quais tarefas de escritório posso passar para um agente de IA?

Comece pelas reversíveis, como organizar arquivos e ler documentos, que 5,7% dos trabalhadores já delegam por completo. Mantenha uma checagem humana em registros de CRM, despesas e pagamentos.

Fonte ↗
Como criar uma tarefa automatizada com IA?

Escolha uma tarefa restrita e fácil de conferir, use um modelo de uso do computador, como o GPT-6.1 Terra a $1/$5 por milhão de tokens, limite passos e gastos, e exija aprovação em tudo que mexa com dinheiro.

Fonte ↗
Por que as notas dos testes de agentes para trabalho de escritório variam tanto?

Eles testam interfaces e tamanhos de tarefa diferentes: agentes de CRM acertam 64–84% por API, mas menos de 5% quando operam o Salesforce pela tela.

Fonte ↗

05Como contamos

Em palavras simples, sem fórmulas.

1A pergunta

Top 10 tarefas de escritório que agentes de IA já podem assumir, e as que ainda precisam de checagem humana

2Por que este tema

Comparar a taxa de sucesso em laboratório com o que os trabalhadores de fato confiam aos agentes, e quanto tempo leva a checagem, mostra quais tarefas do dia a dia o leitor pode passar já. Nenhum teste ou pesquisa isolada mostra isso.

3Onde se aplica

Escritório e trabalho do conhecimento no mundo todo: preenchimento de formulários, planilhas, atualização de CRM, extração de PDFs, organização de arquivos, lançamento de despesas, navegação e fluxos com vários aplicativos

4O que analisamos

  • Taxa de sucesso do agente nesse tipo de tarefa em testes (categorias do OSWorld, WorkArena)
  • Parcela dos trabalhadores que já passam essa tarefa para a IA, ou que se recusam a fazê-lo
  • Tempo que uma pessoa gasta conferindo e corrigindo o trabalho do agente, em comparação com fazer a tarefa à mão
  • Custo de um erro: se a tarefa mexe com dinheiro, dados de clientes ou registros difíceis de desfazer
  • OSWorld 2.0 (XLang Lab, texto da Snorkel) — Sucesso e tipos de falha em trabalhos longos na área de trabalho e com vários aplicativos. Não há porcentagens publicadas por categoria
  • WorkArena (ServiceNow Research, artigo original) — Sucesso de ponta a ponta em fluxos de trabalho corporativos na web: GPT-4o com cerca de 42,7%, 0% na filtragem de listas
  • Instantâneo do placar WorkArena-L1 (agregador) — Tarefas de uma única etapa no ServiceNow, de importações de terceiros do BrowserGym. Não conferido com uma fonte primária
  • Pesquisa da Epoch AI / Ipsos (julho de 2026) — Parcela dos 1.106 trabalhadores dos Estados Unidos que passam por completo cada uma das dez tarefas para a IA

5Quem classificou

As IAs líderes: Claude, Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, DeepSeek, Qwen. Cada uma montou sua própria lista de dez de forma independente e indicou uma fonte para cada posição.

6Como as posições foram definidas

O mesmo item escrito de formas diferentes por IAs diferentes foi contado como um só. Quanto mais IAs o colocaram na lista, e quanto mais alto, mais alta a posição. "Acordo das IAs" mostra quantas IAs tinham o item na própria lista. As fontes são apenas as que as próprias IAs encontraram; nada foi acrescentado à mão.

06A lista de cada IA

🇺🇸 Claude10 posições · 4 notas

A mesma pergunta, respondida só por Claude. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Ordenar, renomear e arquivar documentos

    Um erro aqui costuma ser reversível e visível de relance. Por isso é seguro, mesmo com taxa de sucesso modesta, porque conferir leva segundos.

    Fonte ↗
  2. 2
    Ler documentos e extrair dados de PDFs

    Ler documentos de trabalho já está entre as tarefas mais delegadas, com 5,7% dos trabalhadores. É um resultado que você pode conferir na fonte.

    Fonte ↗
  3. 3
    Pesquisa e navegação na web

    O agente só reúne informações e não altera nada. O texto do OSWorld 2.0 diz que o Claude se sai melhor em ambientes dinâmicos e em raciocínio entre fontes.

    Fonte ↗
  4. 4
    Análise e limpeza de planilhas (rascunhos, fórmulas)

    Análise de dados é a tarefa mais delegada, com 7,1% dos trabalhadores, mas um teste mais antigo, o OfficeWorld, pôs os modelos de base perto de 21-23% em tarefas de Word, Excel e PowerPoint.

    Fonte ↗
  5. 5
    Tarefas rotineiras de portal de TI e chamados

    No WorkArena-L1, um agregador mostra um agente líder perto de 79,1%, e o melhor L2 do mesmo retrato fica perto de 69,4%. Todos os modelos antigos tiveram 0% na filtragem de listas.

    Fonte ↗
  6. 6
    Atualização de registros no CRM (campos não financeiros)

    Só 25% dos trabalhadores que mantêm registros usam IA para isso, a menor taxa entre todas as tarefas medidas. Eles desconfiam de erros silenciosos nos registros.

    Fonte ↗
  7. 7
    Fluxos com vários aplicativos (copiar dados entre várias ferramentas)

    O texto do OSWorld 2.0 chama o trabalho com vários aplicativos de caso mais difícil, com até cinco apps em uma mesma tarefa. A melhor conclusão total é 48,7% (segundo a Anthropic).

    Fonte ↗
  8. 8
    Preenchimento de formulários sem valores monetários (cadastros, pesquisas, pedidos)

    Quem tem um agente com 90% de acerto ainda precisa conferir cada campo. Com a mediana de cerca de $19,88 por hora na digitação de dados, essa conferência pode anular a economia.

    Fonte ↗
  9. 9
    Lançamento e relatórios de despesas

    É uma pequena tarefa de digitação de dados que mexe com reembolsos e trilhas de auditoria. A categoria de digitação de dados deve encolher 25,9% entre 2023 e 2033.

    Fonte ↗
  10. 10
    Formulários que movimentam dinheiro (pagamentos, faturas, folha de pagamento, transferências bancárias)

    Mesmo com 98% por passo ao longo de 20 passos, o sucesso do início ao fim é só cerca de 67%. Para pagamentos irreversíveis, isso está longe de ser seguro.

O que Claude percebeu

As tarefas mais delegadas não são as em que os agentes vão melhor nos benchmarks. Os trabalhadores passam análise de dados (7,1%), leitura de documentos (5,7%) e manutenção de registros (5,3%), enquanto só 25% de quem mantém registros usa IA para isso.

A confiabilidade por passo se acumula. 98% por passo ao longo de 20 passos dá cerca de 67% do início ao fim, e as tarefas do OSWorld 2.0 têm em média mais de 300 passos.

Uma execução de 12 minutos de agente para mudar o espaçamento entre linhas mostra o outro lado da economia. O tempo que você economiza pode ser gasto esperando o agente e conferindo o trabalho dele.

Um argumento de praticantes que circula nesta pesquisa diz que o trabalho de retaguarda 'não aceita nota ajustada'. Se uma pessoa revisa cada resultado, nenhum trabalho foi economizado.

🇺🇸 Meta10 posições · 2 notas

A mesma pergunta, respondida só por Meta. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Organização e ordenação de arquivos

    Custo zero de erro — o agente pode acertar só 60% e ainda assim economizar tempo frente à mediana de $41.340 da digitação de dados

    Fonte ↗
  2. 2
    Pesquisa e coleta de informações na web

    Agentes agora leem páginas de preços e comparam fornecedores sem supervisão — 42,7% a 55% de sucesso em tarefas web do WorkArena

  3. 3
    Extração de dados de PDFs

    Extração estruturada com execução de código — baixo custo de reversão, grande economia de tempo frente a copiar e colar à mão

    Fonte ↗
  4. 4
    Formatação e fórmulas de planilhas

    30 chamadas de ferramenta por tarefa no OSWorld 1.0 contra 318 no 2.0 — edições curtas de planilha agora perto dos 72,36% humanos

    Fonte ↗
  5. 5
    Edição e conversão de documentos

    O GPT-6.1 Terra se sai bem em comunicação técnica — redigir propostas e interpretar desenhos, segundo a OpenAI

    Fonte ↗
  6. 6
    Redação e resumo de e-mails

    38% dos adultos empregados usam chatbots em tarefas de trabalho — a maior taxa de delegação, com baixo custo de erro

    Fonte ↗
  7. 7
    Lançamento e atualização de dados no CRM

    Tarefas de CRM do WorkArena têm só 42,7% de sucesso — precisam de checagem humana, porque dados de clientes são difíceis de desfazer

  8. 8
    Preenchimento de formulários sem valores financeiros

    GPT-6.1 Terra feito para preencher formulários — 15 pontos acima do antecessor, mas ainda com 38% de palpites errados

    Fonte ↗
  9. 9
    Relatório de despesas e lançamento de faturas

    Mexe com dinheiro — um agente com 90% de acerto que precisa de conferência linha a linha não economiza tempo nenhum

    Fonte ↗
  10. 10
    Fluxos com vários aplicativos que envolvem dinheiro ou dados de clientes

    Mediana de 1,6 hora no OSWorld 2.0, 318 chamadas de ferramenta — 20-24% de conclusão binária em tarefas curtas, despenca nas longas

    Fonte ↗

O que Meta percebeu

Organizar arquivos pode ficar à frente do preenchimento de formulários: 60% de sucesso modesto, mas custo zero de reversão, contra um formulário de 90% de acerto que movimenta dinheiro e exige checagem humana total

BLS OEWS: digitação de dados, mediana de $41.340, cerca de $20/hora — uma execução de agente a $0,31 com cache: o tempo de checagem domina o valor, não o preço do token

🇺🇸 Grok10 posições · 3 notas

A mesma pergunta, respondida só por Grok. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Organização e ordenação de arquivos (2026)

    Tarefas de gerenciamento de arquivos estão entre as categorias de maior sucesso no OSWorld. O baixo custo de erro e a fácil checagem visual as tornam seguras para delegar, mesmo com taxas modestas.

    Fonte ↗
  2. 2
    Coleta de informações e pesquisa (2026)

    O principal uso de IA no trabalho, segundo os dados da Microsoft, é apoio à decisão e busca de informações (27,5% e 13%). Os trabalhadores já delegam isso sem restrições.

    Fonte ↗
  3. 3
    Redação e resumo não críticos (2026)

    Redigir textos e resumos está entre os usos mais comuns de IA. A checagem é rápida e o custo de erro é baixo em rascunhos internos.

    Fonte ↗
  4. 4
    Preenchimento de catálogos de serviço e formulários convencionais (2026)

    Tarefas de catálogo de serviços do WorkArena chegaram a cerca de 78% com modelos da classe do GPT-4o. A interface é convencional e os erros são fáceis de notar.

    Fonte ↗
  5. 5
    Lançamento de dados em planilhas a partir de fontes estruturadas (2026)

    Tarefas do LibreOffice Calc têm pontuação alta no OSWorld-Verified para os melhores agentes, mas ainda precisam de conferências quando há fórmulas ou lógica de várias planilhas.

    Fonte ↗
  6. 6
    Extração de PDFs e documentos de registros não financeiros (2026)

    Tarefas de documentos são comuns no OSWorld. A extração tem alto sucesso quando o formato de destino é claro e a saída é revisada antes de ser usada.

  7. 7
    Atualização de campos não críticos do CRM (2026)

    Fluxos com vários aplicativos e interfaces corporativas continuam mais difíceis (filtros de lista do WorkArena perto de 0%). São seguros só para campos de baixo risco, com revisão humana rápida.

    Fonte ↗
  8. 8
    Triagem básica de e-mails e respostas de rotina (2026)

    Tarefas tipo Thunderbird têm boa pontuação nos quadros verificados. Os trabalhadores já usam IA para redigir, mas e-mails pessoais ou sensíveis ainda precisam de um olhar humano.

    Fonte ↗
  9. 9
    Lançamento de despesas e reembolsos (2026)

    Comum em fluxos longos do OSWorld 2.0. O progresso parcial é frequente, mas a conclusão total é baixa, e um único erro pode movimentar dinheiro ou gerar problemas de auditoria.

    Fonte ↗
  10. 10
    Formulários que movimentam dinheiro ou alteram registros oficiais (2026)

    Mesmo 90% de acerto pode exigir conferência linha a linha, o que apaga a economia de tempo. O custo do erro é alto e, em muitos sistemas, irreversível.

    Fonte ↗

O que Grok percebeu

Os dados do Microsoft Work Trend Index mostram que tomada de decisão e busca de informações dominam o uso de IA, enquanto a automação pura de tarefas é menor. Os trabalhadores ainda tratam a saída da IA como ponto de partida.

Tarefas corporativas compostas do WorkArena++ continuam quase sem solução (GPT-4o ~2,1% contra 93,9% dos humanos). Por isso, fluxos de CRM ou TI com várias etapas ainda exigem muita supervisão humana.

Trabalhadores do conhecimento gastam bastante tempo em 'botsitting' (checar e corrigir o bot). Em tarefas de alto risco, o tempo de checagem pode anular o ganho de velocidade.

🇺🇸 Gemini10 posições · 3 notas

A mesma pergunta, respondida só por Gemini. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Organização de arquivos locais e arquivamento de pastas

    Uma taxa de sucesso de 92% no benchmark, com um comando de desfazer de custo zero, economiza 85% do tempo humano de trabalho de escritório.

    Fonte ↗
  2. 2
    Extração de PDFs e faturas para tabelas

    Agentes de visão leem recibos bagunçados de várias páginas com 89% de acerto, exigindo só conferências pontuais nos totais.

    Fonte ↗
  3. 3
    Pesquisa na web e comparação de preços entre concorrentes

    Agentes de navegação compilam catálogos de mercado de vários sites com confiabilidade e sem risco de alterar dados reais ao vivo.

  4. 4
    Preenchimento de formulários web padrão a partir de rascunhos

    Alcança 84,8% de conclusão no ServiceNow WorkArena, reduzindo em 70% a digitação manual repetitiva.

    Fonte ↗
  5. 5
    Limpeza de planilhas e padronização de fórmulas

    Automatiza a limpeza de textos e o casamento de cabeçalhos em 81% das planilhas, mas anomalias de sintaxe ainda precisam de validação.

    Fonte ↗
  6. 6
    Encaminhamento e categorização de chamados de TI

    As pontuações do WorkArena mostram 79,5% de acerto ao direcionar incidentes internos, sem expor comunicações voltadas a clientes.

    Fonte ↗
  7. 7
    Enriquecimento de leads no CRM e atualização de contatos

    Com 74% de acerto no benchmark, 1 em cada 4 campos de contato fica corrompido se não for revisado, o que arrisca a higiene dos contatos com clientes.

    Fonte ↗
  8. 8
    Agendamento em vários calendários com clientes externos

    O raciocínio entre calendários falha em 32% dos casos extremos (fusos horários, convites), exigindo revisão humana cuidadosa.

  9. 9
    Envio de reembolso de despesas corporativas

    Lançamentos de despesas errados geram multas de auditoria; 68% dos profissionais de finanças exigem verificação total dos recibos.

    Fonte ↗
  10. 10
    Lançamento de faturas e transferências bancárias diretas

    Mesmo com 88% de precisão, o custo irreversível de um lançamento errado de conta bancária obriga a uma assinatura humana linha a linha.

    Fonte ↗

O que Gemini percebeu

Tarefas com 'Desfazer' imediato ou raio de impacto isolado economizam, em média, 14 minutos por caso. Já os fluxos contábeis de alta responsabilidade não economizam nenhum minuto líquido por causa da auditoria necessária.

Segundo o Work Trend Index da Microsoft, 85% dos trabalhadores delegam com gosto a preparação e a organização de dados, mas mais de 80% recusam execução autônoma quando há transferências de dinheiro.

Com o salário mediano administrativo do BLS de $21,40 por hora, um agente que custa $0,18 por execução entrega uma redução de custo de 95% em tarefas de arquivos e documentos.

🇨🇳 Kimi10 posições · 4 notas

A mesma pergunta, respondida só por Kimi. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Organização e pastas de arquivos

    A única classe de tarefa em que um erro custa segundos para corrigir: arquivos com nome errado e pastas erradas são visíveis e reversíveis, e os agentes já vencem as tarefas de arquivo do OSWorld com as maiores taxas do benchmark.

    Fonte ↗
  2. 2
    Primeiras versões de documentos, e-mails e propostas

    58% dos usuários de IA já dizem produzir trabalho que não conseguiriam fazer um ano antes — e redigir é a tarefa que o índice da Microsoft mostra ser mais delegada.

    Fonte ↗
  3. 3
    Extração de dados de PDFs para planilhas

    A extração mais segura, porque cada célula cai em algum lugar que uma pessoa pode conferir — e o lançamento do GPT-6.1 Terra foi justamente construído sobre essa rotina de notas e formulários.

    Fonte ↗
  4. 4
    Limpeza de planilhas (formatação, remoção de duplicatas, preenchimento de fórmulas)

    Trabalho em planilha de um único app é onde os números de benchmark são mais fortes — o melhor agente do WorkArena-L1 faz 90,3% das tarefas empresariais atômicas.

    Fonte ↗
  5. 5
    Pesquisa na web e resumos de várias abas

    Agentes agora reúnem dados entre abas mais rápido que pessoas — mas a melhor taxa de erro já registrada ainda é 4,3%, o que é uma margem para alucinações, e não zero.

    Fonte ↗
  6. 6
    Triagem de e-mails e rascunhos de resposta

    Separar a caixa de entrada é a porta de entrada da delegação — mas um quarto dos trabalhadores recusa IA de vez, então o gargalo é a confiança, e não a capacidade.

    Fonte ↗
  7. 7
    Atualização de registros no CRM e no portal de TI

    Edições atômicas de CRM passam com 90,3%, mas as versões compostas do mesmo trabalho no ServiceNow caem para 2,1%. Essa diferença de 88 pontos é exatamente onde mora a checagem humana.

    Fonte ↗
  8. 8
    Preenchimento de formulários internos sem valores monetários

    Formulários são o principal argumento de venda do Terra — 'preencher formulários' é o exemplo da própria OpenAI — e, ainda assim, os fluxos empresariais de ponta a ponta são a categoria mais fraca do benchmark.

    Fonte ↗
  9. 9
    Lançamentos de relatórios de despesas

    Com salários administrativos de cerca de $21-22 por hora, conferir linha a linha os lançamentos de despesas custa quase o mesmo que digitá-los — a economia desaparece exatamente aqui.

    Fonte ↗
  10. 10
    Aprovação de faturas e processamento de pagamentos

    A tarefa em que 90% de acerto não vale nada: os 10% que caem numa transferência bancária são a única parte que todo mundo lembra.

    Fonte ↗

O que Kimi percebeu

O paradoxo da delegação: 58% dos usuários de IA dizem que hoje produzem trabalho que não faziam um ano atrás, mas só 27% concordam plenamente que se sentem confortáveis em delegar tarefas a agentes. A capacidade ultrapassou a confiança, e 26% dos trabalhadores admitem evitar a IA em segredo.

O abismo de 88 pontos na mesma plataforma: os agentes passam 90,3% das tarefas atômicas do WorkArena-L1 no ServiceNow, mas só 2,1% (GPT-4o) dos fluxos compostos do WorkArena++, que os humanos resolvem com 93,9%. 'O agente pode cuidar do meu CRM' é verdade um campo por vez, e não um fluxo por vez.

A checagem tem preço de mercado: com o salário mediano do BLS para digitadores de dados de cerca de $43.310-$45.930 por ano, qualquer tarefa cuja verificação leva tanto tempo quanto fazê-la (despesas, faturas, formulários que movimentam dinheiro) não economiza nada com a precisão atual dos agentes.

Preencher formulários, o principal uso do modelo mais novo, também é o menos comprovado. O GPT-6.1 Terra foi lançado hoje com formulários como argumento de venda, enquanto a evidência empresarial mais forte publicada (WorkArena++) mostra que fluxos com formulários em várias abas continuam sendo a categoria mais fraca para todos os agentes testados.

🇨🇳 DeepSeek10 posições · 1 notas

A mesma pergunta, respondida só por DeepSeek. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Organização e renomeação de arquivos

    A única tarefa em que um agente de 34% ainda pode economizar tempo: uma pasta errada é um arrastar e soltar desfeito, e não uma redigitação.

  2. 2
    Extração de dados de PDFs

    O LlamaParse Agentic marca 84,88 no ParseBench; a checagem humana é uma conferência de dois minutos, e não uma auditoria linha a linha.

    Fonte ↗
  3. 3
    Navegação na web e pesquisa

    O Browser Use Cloud chega a 78,0% em navegação, mas as tarefas cotidianas do ClawBench derrubam o Claude Sonnet 4.6 para 23,5% — verificar é o trabalho.

    Fonte ↗
  4. 4
    Agendamento de calendário

    Só 0,4% das conversas no Copilot são sobre agenda, e um agente de agendamento ainda tem 35% de erro — pouco risco, pouca confiança.

    Fonte ↗
  5. 5
    Preenchimento de formulários (sem pagamentos)

    O CRAFT chega a 43,31 de ponta a ponta (E2E) em formulários com vários arquivos, mas a 15,5 em formulários só com instruções — o formulário é fácil, as instruções não são.

    Fonte ↗
  6. 6
    Lançamento e limpeza de planilhas

    O melhor agente de planilhas acerta 16% das tarefas do MBABench-2.0; a precisão na depuração é de 12%, então cada célula precisa de um segundo par de olhos.

    Fonte ↗
  7. 7
    Atualizações no CRM

    A taxa de sucesso estrita do CRM-Agent-Bench vai de 64,32% a 83,60%, mas o teste de tela do Salesforce da SCUBA deixa os agentes de computador de código aberto abaixo de 5% — a API e a tela são mundos diferentes.

    Fonte ↗
  8. 8
    Lançamento de despesas e faturas

    O Fable 5.1 acerta 72% das tarefas de lançamento de faturas, superando o melhor humano, com 51%, mas os 28% que falham podem movimentar dinheiro.

    Fonte ↗
  9. 9
    Fluxos com vários aplicativos

    O melhor agente do OSWorld 2.0 conclui por completo 20,6% dos 108 fluxos com vários aplicativos, que têm em média 318 chamadas de ferramenta — quatro em cada cinco ainda precisam de um humano.

    Fonte ↗
  10. 10
    Aprovações de pagamento, transferências bancárias e aceite de termos

    Nem precisa de benchmark: OpenAI, Anthropic e Google dizem todos para manter aprovação humana em pagamentos, termos e credenciais.

    Fonte ↗

O que DeepSeek percebeu

O melhor agente de planilhas acerta 16% das tarefas do MBABench-2.0, e a precisão na depuração é de 12%. Um agente de planilhas que exige checagem linha a linha pode não economizar tempo nenhum.

🇨🇳 Qwen10 posições · 2 notas

A mesma pergunta, respondida só por Qwen. A lista final acima combina todas as IAs.

  1. 1
    Organização e renomeação de arquivos

    Alto índice de sucesso e risco financeiro zero; um erro significa apenas mover o arquivo de volta à pasta original.

    Fonte ↗
  2. 2
    Formatação de planilhas

    Os agentes lidam bem com a limpeza estrutural, e o botão de desfazer do Excel torna a checagem humana tranquila.

    Fonte ↗
  3. 3
    Lançamento rotineiro de dados no CRM

    Agentes navegam bem por formulários com várias abas, embora os representantes de vendas ainda confiram atualizações-chave de clientes antes de salvar.

    Fonte ↗
  4. 4
    Resumo de transcrições de reuniões

    Baixo risco de dano irreversível, e os trabalhadores aceitam de bom grado passar isto adiante para economizar horas de escuta.

    Fonte ↗
  5. 5
    Extração de recibos de despesas (PDFs)

    Os agentes puxam datas e totais com facilidade, mas pessoas precisam aprovar os pagamentos antes que a contabilidade emita o cheque.

    Fonte ↗
  6. 6
    Chamados no portal de serviços de TI

    A conclusão de ponta a ponta no WorkArena é boa para redefinição de senhas, mas pedidos de hardware ainda precisam de aprovação humana.

  7. 7
    Pesquisa e navegação em vários aplicativos

    Agentes conseguem reunir dados entre abas, mas fontes inventadas exigem checagem de fatos linha a linha por uma pessoa.

    Fonte ↗
  8. 8
    Redação de e-mails de suporte ao cliente

    Agentes escrevem respostas educadas, mas uma resposta sem tato a um cliente irritado pode custar uma grande conta.

    Fonte ↗
  9. 9
    Atualizações de folha de pagamento e benefícios

    Nem um agente com 90% de acerto é seguro o bastante: um único dígito errado significa multas do IRS, o fisco dos EUA, e funcionários irritados.

    Fonte ↗
  10. 10
    Transferências bancárias e pagamentos a fornecedores

    A tarefa com humano no circuito por excelência, em que um clique errado do agente pode esvaziar os fundos da empresa num instante.

    Fonte ↗

O que Qwen percebeu

O Microsoft Work Trend Index 2026 mostra que, enquanto os trabalhadores passam com entusiasmo resumos e formatação, eles recusam ativamente que a IA mexa em tarefas com dinheiro ou em registros sensíveis de RH.

O WorkArena++ testa 682 fluxos empresariais e mostra que os agentes se saem bem na digitação de dados em um único app, mas sofrem muito quando a tarefa exige alternar entre um CRM, um cliente de e-mail e uma planilha.