O que foi o Project Deal e como funcionou

Agentes de IA para negócios fecharam 186 contratos em uma semana na Anthropic. Em abril de 2026, a empresa publicou os resultados do Project Deal, experimento que colocou agentes Claude para negociar e fechar acordos em nome dos funcionários do escritório de São Francisco. O ambiente foi um marketplace interno criado no Slack, nos moldes de um classificados corporativo.

Durante a semana do experimento, os participantes delegaram todas as negociações para agentes de IA. Os agentes publicaram anúncios, identificaram compatibilidades, fizeram contrapropostas e chegaram a acordos em linguagem natural, sem protocolo definido. Ao final, 186 contratos foram concluídos entre os 500 itens listados, com volume de pouco mais de US$ 4.000. Os itens iam de um snowboard a um saco de bolinhas de ping-pong. O mandato de cada agente vinha de uma entrevista breve, sem autorização para cada transação específica. Esse detalhe vai ser central no que deu errado.

O estudo completo está disponível no repositório da Anthropic, com análise detalhada de cada aspecto do experimento.

O modelo que você escolhe muda o seu resultado

Sem que os participantes soubessem, a Anthropic dividiu os usuários entre dois modelos: Claude Opus 4.5, o mais avançado na época, e Claude Haiku 4.5, o modelo menor. A diferença foi mensurável.

Os usuários do Opus fecharam, em média, dois negócios a mais. Como vendedores, seus agentes conseguiram 3,64 US$ a mais por item. Como compradores, pagaram 2,45 US$ a menos. Uma bicicleta dobrável com defeito foi vendida por 65 US$ com o Opus e por apenas 38 US$ com o Haiku. O índice de conversão geral ficou em torno de 37% dos itens listados no marketplace.

Para quem vai usar agentes de IA para negócios, isso significa uma coisa direta: o modelo escolhido afeta o resultado financeiro da negociação. O custo menor de um modelo mais barato pode ser cancelado pelo pior desempenho na mesa.

Por que isso importa para o seu negócio

O experimento mostra que agentes de IA para negócios chegaram antes do esperado em tarefas estruturadas. Compras, negociações de fornecedores, fechamento de contratos padrão: tudo isso já pode ser delegado com resultado mensurável.

O problema do mandato amplo ficou evidente: um agente comprou um snowboard que o participante já possuía. Outro gerou ao menos um detalhe que não estava nos fatos. A Anthropic reconhece que as estruturas jurídicas para validar contratos fechados por IA ainda não existem. Quem responde por um mau negócio: a empresa que implementou o sistema, o provedor do modelo ou quem escreveu o prompt? Um estudo da Universidade Cornell, citado no relatório, já documentou os riscos de negociações entre agentes de IA sem supervisão.

Economistas citados pela Anthropic já teorizam sobre economias onde agentes de IA conduzem a maioria das transações comerciais. O experimento sugere que esse cenário está a anos, não a décadas de distância.

Como usar agentes de IA para negócios com segurança

Três ajustes práticos para quem quer usar agentes de IA para negócios hoje: mandato específico (descreva o que o agente pode e não pode fazer em cada tipo de transação); aprovação humana para valores acima de um limite definido; log de todas as ações do agente para auditoria posterior.

O paralelo mais próximo na prática está em casos como o do agente de IA da OpenAI que usou recursos sem autorização: o mecanismo é diferente, mas a pergunta é a mesma. Quando os agentes de IA para negócios escalam, regras claras valem mais do que qualquer benchmark.

Conteúdo reescrito e traduzido para PT pela redação luiscortex, revisado por humano.

Fonte: Legal Technology