Você provavelmente já ouviu falar de IA de agência: sistemas que planejam, executam e se adaptam de forma autônoma a tarefas com supervisão humana “mínima” (as citações são intencionais aqui). Nisto, vimos que a IA passou de uma mera ferramenta para agora uma IA como colaboradora.
No entanto, há uma tensão crescente: a IA Agentic precisa de acesso profundo aos seus dados para operar de forma autônoma, mas esse nível de acesso dificulta a implantação segura e responsável em escala.
CEO e cofundador da KNIME.
A maioria das empresas não se esforça para construir sistemas operacionais; eles acham difícil confiar neles.
Neste artigo, exploraremos três riscos que afastam a IA dos agentes da prontidão empresarial, especialmente quando se trata de agentes que trabalham com dados, e depois três maneiras pelas quais fluxos de trabalho intuitivos e com pouco código podem tornar esses sistemas colegas confiáveis.
Os fluxos de trabalho não limitam a “inteligência” do agente de IA, mas atuam como uma “camada segura” entre o agente de IA e seus dados, possibilitando a operação do agente de IA na empresa.
Risco 1: Falta de transparência na tomada de decisões
A maioria dos agentes de IA hoje confia nos LLMs como planejadores ou “cérebros” por trás deles. Isso significa que a maioria dos agentes não segue modelos ou lógica predefinidos. A forma como trabalhamos é dinâmica e está sempre em mudança. Suas ações são baseadas em probabilidades derivadas de vastos conjuntos de dados, e não em conhecimento.
Todos nós já vimos isso: uma IA nos dizendo o que queremos ouvir em vez da verdade, simplesmente porque (inconscientemente ou não) enganamos nossas respostas. Pense naquele famoso exemplo em que alguém convenceu uma IA de que 2+2=5.
O resultado? Estas ações são difíceis de auditar, explicar ou rastrear. Sem uma trilha de auditoria clara e visível, as empresas não conseguem responder com segurança a uma pergunta crítica: “Por que o agente fez isso?” Principalmente quando o agente realiza uma ação inesperada.
Em última análise, isso torna a depuração difícil e potencialmente infeliz. Em vez de depuração sistêmica, as equipes de negócios gastam muito tempo descobrindo o comportamento dos agentes. O processo lento, manual, sujeito a erros e não escalável de “análise forense rápida” é ineficaz para as empresas.
Se você não consegue rastreá-lo, não pode confiar nele. E sobre o assunto confiança…
Risco 2: Indeterminismo não significa confiança operacional
A IA Agentic não é determinística, o que significa que não produz resultados consistentes e repetíveis. As mesmas tarefas podem levar a ações diferentes. Além disso, os agentes podem alucinar ações baseadas no que pode ser plausível, mas falham miseravelmente.
E muitas vezes não existe uma camada integrada para impor ou limitar o que um agente pode ou não fazer.
Este é um risco particularmente elevado para as empresas, como os sistemas financeiros ou qualquer coisa que diga respeito a dados pessoais, onde as fugas de dados são inaceitáveis. Especialmente nestes casos, a falta de consistência, transparência, explicabilidade e controlo acaba por conduzir à falta de confiança.
Risco 3: Não existe uma linha clara entre dados e IA
Nos sistemas empresariais tradicionais, os dados e a lógica estão claramente separados. As equipes de TI sabem onde os dados são armazenados, como são acessados (por meio de permissões ou confiança) e existe um código explícito ou um conjunto de regras que regem como esses dados são usados.
Os agentes do sistema quebram essas regras. Misturam raciocínio, conhecimento e ação num processo opaco. Traçar uma linha clara de demarcação entre as informações que o agente adquire e o que o agente faz pode ser difícil e, em alguns casos, impossível.
A falta de separação não é apenas um risco elevado, é também um obstáculo. As empresas devem aderir à conformidade legal e aos padrões de governança. Esta falta de limites claros desencoraja as empresas de adotarem a IA.
Então, o que podemos fazer para mitigar esses riscos e nos beneficiar (com segurança) – e impulsionar a adoção – da IA do agente nos negócios? Ou melhor, como os agentes podem trabalhar com dados de forma confiável?
Fluxos de trabalho como uma linguagem unificadora e de ponte para IA empresarial e de agência
A resposta está na transparência. Fluxos de trabalho intuitivos e de baixo código trazem essa transparência, agindo como uma separação clara entre os agentes e seus dados. Os fluxos de trabalho forçam os agentes a interagir com as ferramentas, e não diretamente com os dados.
Embora os sistemas de agentes sejam poderosos porque podem raciocinar com o mínimo de intervenção humana, os fluxos de trabalho apoiam esse poder e criam confiança, estabelecendo uma forma definida e estruturada de como esses sistemas de agentes podem operar. Os fluxos de trabalho trazem controle, clareza e repetibilidade para sistemas dinâmicos e incertos.
1. Fluxos de trabalho permitem auditabilidade
Como os fluxos de trabalho são de natureza visual, cada etapa — e cada ponto de falha potencial — fica mais visível. O processo de tomada de decisão é documentado de forma mais clara. Os resultados são controláveis e explicáveis.
Além disso, a natureza visual dos fluxos de trabalho cria um formato intuitivo. Ele permite que equipes com diferentes níveis de tecnicidade tenham a capacidade de “falar a mesma linguagem” em comparação com a confusão de SQL, Python ou outro código que outras soluções possam trazer.
Isso torna a depuração e o monitoramento muito mais fáceis para as equipes de negócios.
2. Os fluxos de trabalho permitem grades confiáveis e capacidade de reutilização
Os fluxos de trabalho reduzem os riscos porque definem quais dados e ferramentas os sistemas operacionais podem acessar e em que nível de detalhe. Pode ser explicitamente definido pelos tomadores de decisão em toda a empresa.
Além disso, uma vez implementadas essas aprovações e lógica, os fluxos de trabalho permitem a reutilização e a escalabilidade. As empresas podem reutilizar esses modelos validados e implementar fluxos de trabalho em outras partes do negócio sem reinventar a roda, ou pelo menos ser um ponto de partida confiável para outros projetos.
3. Os fluxos de trabalho permitem governança e responsabilização
Os fluxos de trabalho atendem às barreiras de proteção, observabilidade e responsabilidade. Com uma distinção clara entre dados e IA (lembre-se do que o agente sabe e do que o agente faz), as empresas têm governança total. As organizações podem proteger dados, controlar o acesso a dados e auditar a linhagem de dados.
Simplificando: os fluxos de trabalho garantem que o agente de IA use seus dados de maneira adequada… e não abuse deles!
A Agentic AI é inegável no contexto empresarial. Apesar destes riscos, não é necessário que haja um compromisso entre transparência e complexidade. Ao implementar fluxos de trabalho como uma camada de segurança para seu agente de trabalho, você permite formas visuais, modulares e governáveis para que as empresas criem agentes inteligentes confiáveis e escaláveis.
Novamente: você não concede aos agentes acesso aos seus dados. Você concede aos agentes acesso às suas ferramentas, o que mantém seus dados protegidos contra ataques ou uso indevido. A Agentic AI não é limitada por fluxos de trabalho.
Em vez disso, esses sistemas têm mais “liberdade” para fazer coisas interessantes quando operam dentro dos limites seguros de dados de fluxos de trabalho bem definidos como linguagens. E como observação: está de acordo com as novas tendências fornecer aos agentes conjuntos de habilidades em vez de instruções detalhadas sobre como usar centenas de ferramentas.
Como Pat Boone disse uma vez: “Liberdade não é ausência de limites. É a capacidade de operar com sucesso e felicidade dentro de limites”.
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