Se observarmos o progresso da IA ao longo da última década, veremos que a maior parte dele foi medida numa dimensão: modelos maiores e melhores benchmarks.
Essa abordagem funcionou durante algum tempo, mas agora estamos a atingir os limites daquilo que os “grandes” podem comprar.
O próximo avanço não é inserir parâmetros na casa dos bilhões. É sobre a arquitetura subjacente, a parte que a maioria das pessoas não vê, mas que você sente quando não está funcionando.
CTO e cofundador da Amperity.
É aqui que entra a IA agente. Não os agentes como um trocadilho, mas como uma mudança prática na forma como a inteligência é distribuída.
Em vez de um modelo aguardando uma solicitação e respondendo, você obtém grupos de agentes menores que veem o que está acontecendo, raciocinam e agem.
A inteligência está na forma como eles colaboram, não em fazer tudo em um modelo gigante.
Quando você começa a pensar assim, a conversa se torna “O que o modelo pode fazer?” “O que o sistema permite que o modelo faça?” E tudo isso é arquitetura.
Das respostas criativas aos loops contínuos
A IA criativa mudou a forma como as pessoas interagem com o software, é claro. Mas o padrão não mudou muito: digite a pergunta, responda e depois redefina tudo.
Os agentes do sistema não funcionam dessa maneira. Eles estão alertas. Eles respondem a sinais que você não solicitou explicitamente, como mudanças no comportamento do cliente, mudanças na demanda e pequenas anomalias que normalmente passam despercebidas nos painéis.
E a maior diferença é o tempo. Estas não são tarefas temporárias. Agentes executam loops. Eles observam, decidem, tentam algo e voltam quando a situação muda. É mais como as equipes trabalham quando estão no seu melhor.
Mas essa coordenação não funciona sem um contexto partilhado. Se você tiver um agente baseando as decisões em perfis unificados e outro extraindo de um conjunto de dados duplicado e desatualizado, você terá um desvio. E quando os agentes vagam, eles deixam de ser inteligentes e passam a ser imprevisíveis.
Os dados consolidados não são mais opcionais
Todos sabemos que dados fragmentados são irritantes. Nos agentes do sistema, torna-se perigoso. Os agentes trabalham em paralelo e precisam do mesmo entendimento do cliente, do produto, dos eventos, de tudo. Caso contrário, você obterá decisões conflitantes que só aparecerão depois que o dano estiver feito.
A camada unificada resolvida pela identidade torna-se memória compartilhada. Isto é o que mantém as partes interessadas fundamentadas e permite-lhes colaborar, em vez de sufocar a colaboração. Este não é um ponto filosófico. Sem essa memória compartilhada, os agentes “aprendem” realidades diferentes e seu sistema rapidamente se torna inconsistente.
Ecossistemas, não monólitos
Durante anos, as empresas recorreram a grandes plataformas para fazer tudo porque temiam que a união de sistemas pudesse quebrar as coisas. Ironicamente, o agente de IA vira essa ideia de cabeça para baixo.
Em vez de plataformas gigantes, você tem agentes pequenos e especializados que conversam entre si, quase como microsserviços, exceto que raciocinam e não processam.
Aqui está o problema: não basta que esses agentes simplesmente troquem dados. Eles devem interpretar os dados da mesma maneira. É aqui que a interoperabilidade se torna um verdadeiro desafio de engenharia.
APIs são menos importantes do que os significados associados a elas. Ambos os agentes devem receber o mesmo sinal e chegar ao mesmo entendimento básico do que ele representa.
Se errar, você não terá autonomia; você tem o caos
Mas quando funciona, você obtém um ambiente onde pode adicionar ou atualizar agentes sem que cada alteração se torne uma reescrita. O sistema torna-se mais inteligente com o tempo, em vez de mais frágil.
Projetando para IA desde o início
Muitas equipes hoje ainda tratam a IA como um plug-in, algo que você adiciona a um sistema existente depois que todo o resto estiver implementado.
Esta abordagem não funciona com sistemas de agentes. Você precisa de modelos de dados projetados para esquemas em evolução, governança que possa lidar com comportamento autônomo e infraestrutura construída para ciclos de feedback, não para transações únicas.
Em uma arquitetura que prioriza a IA, a inteligência não é um recurso. Faz parte do encanamento. Os dados se movem de maneiras que apoiam decisões de longo prazo. Os esquemas evoluem. Os agentes precisam de um contexto que dure mais do que uma única solicitação. É uma mentalidade diferente do design de software tradicional, mais próximo do design de ecossistemas do que de aplicativos.
Os humanos não vão a lugar nenhum
Sempre existe a preocupação de que o “agente AI” signifique que as pessoas o ignorem. A realidade é o oposto. Os agentes tomam decisões minuto a minuto, mas os seres humanos definem os objetivos, as prioridades, as restrições e as compensações que tornam esses ciclos significativos.
Na verdade, torna a supervisão mais fácil. Em vez de revisar cada ação, as pessoas procuram padrões (desvios, preconceitos, desalinhamentos) e corrigem todo o sistema. Uma pessoa pode liderar muitos agentes porque o trabalho muda de dar instruções para refinar intenções.
O homem traz julgamento. Agentes trazem resistência.
Aonde tudo isso leva?
A Agentic AI não é apenas a próxima tendência de modelo. A inteligência é uma mudança incorporada nos sistemas. Mas a autonomia sem a arquitetura certa nunca produzirá os resultados que as pessoas esperam.
Você precisa de dados consolidados para manter os agentes alinhados. Você precisa de sistemas interoperáveis para que os agentes se comuniquem. E você precisa de uma infraestrutura projetada para contexto de longo prazo e aprendizado contínuo.
Se a IA criativa tratava de respostas, a IA agente tratava de inteligência contínua, que só funciona se a arquitetura subjacente for construída para o mundo em que funciona.
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