dados
Casos de uso de agentes em números
O que os casos publicados dizem sobre o uso de agentes de IA: em que áreas, com quais ferramentas e de onde vêm os relatos.
Os números
139
A Need More Context publicou 139 casos de uso de agentes de IA até 30/10/2026.
n = 139 casosver em /casoslink deste número
44%
Trabalho e operações é a categoria com mais casos: 61 de 139 (44%).
n = 139 casosver em /casoslink deste número
86%
As três categorias com mais casos (Trabalho e operações; Vendas, marketing e atendimento; e Dinheiro e contas) somam 120 de 139 casos (86%).
n = 139 casoslink deste número
60%
Claude (qualquer produto) é a ferramenta mais citada: aparece em 83 dos 139 casos (60%).
n = 139 casoslink deste número
8%
Entre automação, canais e código, WhatsApp é o nome mais citado: aparece em 11 dos 139 casos (8%).
n = 139 casoslink deste número
66%
Dos 139 casos, 92 (66%) vêm de redes sociais, a maior parte do LinkedIn (49) e do X (29).
n = 139 casoslink deste número
45%
Dos 139 casos, 63 (45%) trazem um resultado com número, como tempo poupado ou uma porcentagem, sempre segundo a própria fonte.
n = 139 casoslink deste número
44%
Pela data da fonte, outubro de 2026 é o mês com mais casos: 61 de 139 (44%); a fonte mais antiga é de setembro de 2025.
n = 139 casoslink deste número
Por categoria
Uma categoria por caso. n = 139 casos.
Sem caso publicado ainda: Viagens e reservas; Jogos e simulações; e Segurança, ciência e hardware.
De onde vêm os casos
Pelo endereço do link da fonte. n = 139 casos.
Ferramentas citadas
Um caso pode citar várias, por isso a soma passa de 100%. n = 139 casos.
Assistentes e agentes de IA
Automação, canais e código
Citados em um caso só, e por isso só no CSV e no JSON: Copilot, Perplexity, Lovable e DeepSeek.
Mês da fonte
O mês em que o relato original saiu. n = 139 casos.
Método
O que é um caso
Um caso é um relato público de alguém que usou um agente de IA numa tarefa real: um post, um repositório, um artigo ou uma reportagem. A Need More Context escreve o resumo e o prompt a partir do relato e sempre mostra a fonte, com link e data.
O que entra na conta
Só entram os casos publicados em /casos. Um agente de IA encontra o relato e escreve o caso; uma pessoa da equipe revisa, aprova e publica. Caso proposto, em revisão ou descartado fica de fora. Hoje são 139 casos, publicados entre 28/10/2026 e 30/10/2026.
Data dos dados
30/10/2026, o dia de publicação do caso mais recente. A página, o CSV e o JSON são refeitos a cada publicação do site, no mesmo endereço; a data muda junto com os números.
Como contamos
- Categoria: cada caso tem uma só, escolhida na curadoria.
- Ferramentas: procuramos no campo de ferramentas de cada caso os nomes de uma lista fixa (Claude, Claude Code, Claude Cowork, ChatGPT, Codex, Gemini, Grok Bot, Copilot, Cursor, Perplexity, Lovable, DeepSeek, n8n, Zapier, WhatsApp, Telegram, Slack, Conectores MCP, Python, Google Sheets, Notion, Supabase e QuickBooks). Um caso pode citar várias, por isso as porcentagens somam mais de 100%. O Claude conta qualquer produto Claude, inclusive o Claude Code. 24 casos não citam nenhum nome da lista, porque a fonte não diz a ferramenta ou porque ela não está na lista.
- Tipo de fonte: vem do endereço do link da fonte (linkedin.com, x.com, reddit.com, github.com e outros). Blogs e newsletters são reconhecidos pelo endereço ou pelo nome da fonte; o resto fica em outros sites.
- Resultado com número: o resultado do caso traz pelo menos um algarismo (40 minutos, 90%, 3 horas). Não contam um ano ("desde agosto de 2026"), um resultado que diz não ter números e um resultado escrito só em palavras, como "cerca de duas horas". 89 dos 139 casos têm algum resultado escrito.
- Mês da fonte: o mês em que o relato original saiu, não o dia em que o caso entrou no site.
- Porcentagens: arredondadas para inteiro nesta página; o CSV e o JSON trazem uma casa decimal. Um achado só aparece com pelo menos 20 casos na base.
Limites destes dados
- 66% dos casos vêm de redes sociais, quase sempre de quem conta o próprio trabalho. Quem usa agentes e não publica nada fica de fora.
- Os resultados são os que a fonte relata. A Need More Context não testa os casos nem mede os resultados.
- A curadoria escolhe o que entra e em que categoria. Uma categoria com poucos casos pode dizer mais sobre onde procuramos do que sobre onde os agentes são usados.
- Os primeiros casos saíram em 28/10/2026. Relatos recentes são mais fáceis de achar, por isso os meses mais recentes pesam mais.
- Não há campo de idioma, país ou profissão. Estes números não dizem de onde são as pessoas nem o que elas fazem.
O que ficou de fora
- Quanto tempo os casos poupam. O resultado é texto livre e mistura tempo poupado, prazos e valores por mês ou por ano; separar uma coisa da outra pede leitura caso a caso, e um número feito por regra automática sairia errado.
- Idioma, país e profissão de quem relata. Não há campo para isso nos casos.
Baixar os dados
- casos-em-numeros.csvuma linha por número: indicador, item, rótulo, casos, base, percentual e data dos dados
- casos-em-numeros.jsonos mesmos números, mais as frases desta página e o método
Só números agregados. O texto de cada caso está em /casos e, para agentes de IA, em casos.md. Os dois arquivos ficam sempre no mesmo endereço.
Como citar
Need More Context. Casos de uso de agentes em números. Dados de 30/10/2026. Disponível em https://needmorecontext.com/dados/
Para um número só, use o link dele (por exemplo https://needmorecontext.com/dados/#achado-ferramenta). O endereço não muda; a data diz de quando são os números.