Agentic AI é a última novidade nos fóruns. Ao contrário das ferramentas de IA generativa, a IA agenciosa atua como agentes autônomos que raciocinam, tomam decisões e atuam em fluxos de trabalho para atingir objetivos. Feitos corretamente, prometem reduzir o trabalho manual e desbloquear novos níveis de produtividade.
Mas muitos dos que começaram a usar ferramentas de IA estão enfrentando dificuldades. Os projetos-piloto tropeçam, os custos aumentam e os resultados ficam aquém das expectativas. O problema não é que a IA de agência seja um exagero, mas que as empresas estão se movendo rápido demais sem a estratégia, a infraestrutura e o banco de dados necessários para fazê-la funcionar conforme o esperado.
E isso não é surpreendente, considerando que 80% a 90% de todos os dados empresariais não são estruturados, com base em vários relatórios de analistas dos últimos anos.
Estrategista-chefe de inovação da Hyland.
Como alguém que construiu plataformas através de múltiplas ondas de “automação inteligente”, tenho visto os mesmos padrões se repetirem: a tecnologia por si só não transforma as organizações – o alinhamento, a governança e a prontidão cultural sim. O verdadeiro progresso acontece quando a inovação se baseia na confiança e está ligada aos resultados empresariais.
Embora a IA convencional possa classificar faturas, um agente de IA pode aceitar pagamentos, sinalizar anomalias e atualizar sistemas de atendimento. Este salto exige que se observe como os dados, os processos e as regras são combinados.
Muitas organizações estão tratando a IA de agência como uma reflexão tardia, como chatbots mais avançados. A realidade é mais complexa: a IA agente deve estar integrada na estrutura da empresa, ligada aos dados e fluxos de trabalho corretos e apoiada pela governação. Sem esta base, a autonomia rapidamente se transforma em caos.
Infraestrutura em primeiro lugar
Um dos maiores obstáculos é a infraestrutura. Muitas empresas ainda operam com repositórios de conteúdo isolados, sistemas legados e integrações fragmentadas. Nesses ambientes, a IA de agência não consegue acessar todos os dados não estruturados necessários para ter o melhor desempenho.
No governo, por exemplo, o conteúdo e os processos estão espalhados por diferentes agências, muitas vezes utilizando aplicações com décadas de existência. Pedir a um agente de IA que tome decisões sem integrar esses sistemas é como pedir-lhe que monte um quebra-cabeça com metade das peças faltando.
A preparação para a IA do agente requer investimento em bases nativas da nuvem e plataformas de conteúdo interoperáveis que unifiquem informações e permitam conexões perfeitas entre aplicativos. Sem esse fundamento, o agente de IA corre o risco de agir com base em informações parciais ou desatualizadas, resultando em decisões errôneas.
Dados ruins matam a autonomia
Mesmo com os sistemas certos implementados, a má qualidade dos dados é uma falha crítica. A Agentic AI resulta em informações completas, precisas e governadas. Se os conjuntos de dados forem inconsistentes ou dispersos, o agente de IA não poderá tomar uma decisão forte.
A saúde mostra claramente esse desafio. Um agente de suporte médico deve extrair históricos médicos, resultados laboratoriais e dados de imagem em tempo real. Caso alguma peça esteja faltando ou desalinhada, as recomendações geradas por esses agentes tecnológicos podem estar incorretas.
A lição para os primeiros usuários é clara: comece com uma auditoria de dados e tenha uma noção de onde estão seus dados não estruturados. Saiba o que você tem, onde ele mora e como é governado antes de capacitar a IA para tomar decisões.
Alcançando a governança correta
Outro equívoco é que o agente AI tira as pessoas do circuito. Na realidade, os primeiros casos de uso mais eficazes combinam autonomia e supervisão.
Considere os serviços financeiros. A Agentic AI pode verificar documentos e elaborar relatórios de conformidade, mas os humanos ainda tomam a decisão final em casos de alto risco ou como proceder quando um agente sinaliza um documento. Esse equilíbrio acelera os fluxos de trabalho sem diminuir a confiança e a responsabilidade.
Uma governação forte deve ser incorporada desde o início, incluindo regulamentos, ética e controlo operacional. Sem isso, estes agentes correm o risco de aumentar o preconceito, minando a confiança e levando as organizações ao incumprimento.
Lições para usuários iniciantes
A experiência inicial do usuário revela três lições claras.
Primeiro, os projetos funcionam melhor quando começam com um resultado comercial claro, e não seguindo uma moda ou tendência tecnológica. As organizações que dedicam tempo para definir os processos que desejam melhorar e os resultados que precisam alcançar são as que enxergam o valor.
Em segundo lugar, investem inicialmente na fundação. Infraestruturas modernas e dados limpos podem não ser manchetes, mas são essenciais para tornar possíveis inovações que mereçam manchetes.
E, finalmente, tratam a autonomia como algo que deve ser gradualmente ampliado. As implementações mais eficazes começam com modelos de ciclo humano e expandem-se para uma maior autonomia à medida que a confiança e a maturidade aumentam. Essa abordagem cria confiança na tecnologia e, ao mesmo tempo, mantém a responsabilidade.
Estas primeiras lições já estão formando a imagem da maturidade.
A forma da idade adulta
À medida que a IA agente amadurece, ela irá além dos experimentos isolados e entrará em sistemas interconectados. O verdadeiro avanço virá dos agentes de rede de IA que coordenam os fluxos de trabalho.
Em um hospital, por exemplo, um agente pode descobrir históricos de pacientes, outro gerencia agendamentos e um terceiro cuida de questões de faturamento; todos contribuindo para um contexto compartilhado que ajuda os médicos.
Os pontos de evidência se tornarão inegociáveis. As empresas esperam que os agentes demonstrem o seu trabalho, tais como os dados que utilizaram, o raciocínio que seguiram e os controlos de conformidade que aplicaram. Sem esta transparência, a IA agente não será confiável para lidar com trabalhos sensíveis ou de alto valor.
E o próprio panorama tecnológico terá de se abrir. As organizações vão querer a flexibilidade para integrar agentes de IA orientados por diferentes modelos, mudar de fornecedor à medida que as suas necessidades evoluem e escalar em ambientes híbridos ou multiplataforma. A flexibilidade e a interoperabilidade serão essenciais para proteger os investimentos a longo prazo.
Além de incrível
Longe de estar vazia, a IA agente está em sua infância. Assim como a computação em nuvem passou por uma difícil fase de transição antes de se tornar indispensável, os agentes também precisarão de um período de adaptação.
As organizações bem-sucedidas serão aquelas que se prepararem melhor e não aquelas que adotarem mais rapidamente. Ao alinhar a estratégia, modernizar a infraestrutura, limpar os dados e incorporar a governação, as empresas podem passar da experimentação à transformação.
Com as bases certas, um agente de IA pode fazer muito mais do que automatizar tarefas. Permitirá sistemas verdadeiramente inteligentes que remodelem a forma como o trabalho é realizado, e esta poderá ser a mudança mais significativa na tecnologia empresarial numa geração.
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