Sinais globais
Baidu aposta em Agentes Ativos Diários como métrica da IA
A Baidu propôs medir sucesso em IA por Agentes Ativos Diários, e não por usuários. Veja o que essa virada chinesa muda para quem coloca IA em produção.
Enquanto a mídia de tecnologia brasileira acompanha o cabo de guerra entre OpenAI, Anthropic e Google, uma reformulação estratégica saída da China passou quase batida por aqui: a Baidu propôs trocar a métrica que define sucesso em IA. No seu evento anual, o Create 2026, a empresa apresentou o índice de Agentes Ativos Diários, ou DAA, na sigla em inglês, e o vendeu como o equivalente da era dos agentes ao Usuário Ativo Diário, o DAU que reinou na internet móvel. É um sinal pequeno na superfície e grande no que implica.
O que a Baidu anunciou
A empresa não subiu ao palco só com uma sigla. Robin Li, cofundador e CEO da Baidu, defendeu que a régua certa para medir o sucesso da indústria, agora que ela entra na era dos agentes, é quantos agentes estão ativos, não quantas pessoas abrem um aplicativo. Em torno dessa tese, a Baidu apresentou um portfólio inteiro: o agente de uso geral DuMate, as versões app e enterprise do agente de código Miaoda, a plataforma de humano digital Baidu Yijing atualizada, e o agente auto-evolutivo Famou Agent 2.0.
O DuMate é a peça central. Em desenvolvimento desde março, segundo a empresa ele já lê telas, opera software, processa arquivos e conecta sistemas de negócio de ponta a ponta, com sincronização em tempo real entre celular e computador. A ideia é que o usuário dispare uma tarefa a qualquer hora e o agente a execute sozinho, com disponibilidade contínua. Por baixo, a Baidu apoia essa oferta no seu modelo ERNIE, treinado em parte num cluster movido por chip próprio, o Kunlunxin, num movimento de autonomia de hardware que já discutimos quando a China começou a institucionalizar o código aberto e a infraestrutura doméstica de IA.
Por que uma métrica vira notícia
Trocar DAU por DAA parece jogo de sigla, mas mexe no fundamento de como se mede um produto. O DAU nasceu para um mundo em que valor e atenção eram a mesma coisa: a pessoa abria o app, olhava a tela, e esse ato era o uso. Quando o software passa a agir por conta própria, essa equivalência quebra. Um único usuário pode acionar dezenas de agentes trabalhando em paralelo, em segundo plano, sem passar os olhos em nenhuma tela. Contar aberturas, nesse cenário, subestima o que está realmente acontecendo.
A proposta da Baidu é reconhecer que a unidade de uso mudou. Se o agente é quem executa, então a atividade dos agentes, e não o engajamento visual das pessoas, é o que descreve a operação. Há um interesse comercial evidente nisso, claro: a Baidu vende agentes, e uma métrica que valoriza agentes valoriza o portfólio dela. Toda métrica proposta por fornecedor merece essa desconfiança. Mas o incômodo que ela provoca é legítimo e vale para qualquer um que opere IA.
O que muda para a operação por aqui
O ponto prático para o time brasileiro não é adotar a sigla DAA. É fazer a pergunta que ela obriga: o seu painel ainda mede o mundo dos apps? A maioria dos dashboards de produto foi desenhada para contar usuários, sessões e cliques. Quando você coloca um agente para resolver tarefas sozinho, esses números continuam subindo e descendo, mas param de contar a história certa. Uma queda em sessões pode significar que o agente ficou tão bom que o humano nem precisa mais abrir a tela, o oposto de um problema.
A saída não é importar a métrica de um concorrente chinês, é aplicar disciplina própria. Meça a atividade dos seus agentes e, mais importante, o resultado dela: quantas tarefas foram executadas, quantas terminaram com sucesso, quantas precisaram de resgate humano, quantas geraram retrabalho ou reclamação. Isso é exatamente o trabalho de ligar cada execução a um valor verificável que a gente defende ao falar de uma North Star clara para separar valor de atividade, e que aparece de novo quando o assunto é montar OKRs de IA que miram resultado, não entrega e um painel com métricas DORA para a saúde da entrega.
Há também uma leitura geopolítica de fundo. A Baidu está construindo uma narrativa de que a China define os termos da conversa sobre agentes, do chip próprio ao portfólio de produtos, passando pela métrica que a indústria deveria usar. Definir a métrica é uma forma sutil de definir o jogo: quem estabelece como o sucesso é contado influencia para onde todo mundo otimiza. Para quem opera no Brasil, o recado é dobrado. Primeiro, o vocabulário de medição da era dos agentes ainda está sendo escrito, e vale participar dessa escrita em vez de herdar a de outro. Segundo, quando você depende de um fornecedor, você também herda a régua dele, então convém saber qual régua é essa antes de deixá-la virar a sua meta interna.
No fim, o anúncio da Baidu é menos sobre a China e mais sobre um problema universal que a maioria dos times ainda vai encarar. Colocar agente em produção sem repensar a métrica é continuar dirigindo olhando pelo retrovisor de um carro que já virou outra coisa. A pergunta que separa quem vai medir a IA com honestidade de quem vai se iludir com painel cheio é simples: você conta quantas pessoas usam a sua IA, ou quantos agentes trabalham por elas todo dia?
Se o seu painel de IA ainda mede usuário e sessão enquanto os seus agentes rodam sozinhos, chame a gente no WhatsApp para desenhar as métricas de agente que descrevem o valor real da sua operação.
Fontes
Perguntas frequentes
O que é a métrica de Agentes Ativos Diários (DAA)?
É um índice proposto por Robin Li, cofundador e CEO da Baidu, no evento Create 2026, para medir o sucesso de um produto de IA na era dos agentes. A ideia é substituir, ou pelo menos complementar, o velho Usuário Ativo Diário (DAU), que conta pessoas abrindo um app, por uma contagem de agentes ativos, ou seja, quantas tarefas autônomas estão de fato rodando em nome dos usuários a cada dia. A lógica por trás é que, se o software passa a agir sozinho, contar aberturas de tela deixa de capturar o valor entregue. Um único usuário pode disparar dezenas de agentes que trabalham em paralelo sem que ele fique olhando a tela. A métrica é uma forma de reconhecer que a unidade de uso mudou. Vale lembrar que é uma métrica proposta por um fornecedor, e como toda métrica de indústria, precisa ser lida com senso crítico antes de virar meta interna.
Por que isso importa para quem opera IA no Brasil?
Porque força uma pergunta de medição que a maioria dos times ainda não fez. Se você está colocando agentes em produção, o seu painel provavelmente ainda conta usuários, sessões e cliques, herança da era dos apps. Mas quando o agente executa tarefas em segundo plano, sem o humano acompanhando, esses números param de descrever o valor real. A proposta da Baidu, independentemente de a sigla DAA pegar ou não, aponta para uma verdade prática: você precisa medir a atividade e o resultado dos agentes, não só o engajamento das pessoas. Isso não significa adotar a métrica de um fornecedor chinês, significa desenhar as suas próprias métricas de agente com a mesma disciplina que você já aplicaria a qualquer produto, ligando cada tarefa executada a um resultado de negócio verificável.