A incursão dos Agentes de Inteligência Artificial no panorama corporativo sinaliza o advento de uma nova era na automação, com potencial para remodelar profundamente processos, tomadas de decisão e a lógica inerente à escalabilidade empresarial. Equipados com habilidades que extrapolam a mera capacidade de fornecer respostas, esses sistemas são capazes de planejar, decidir e executar tarefas de maneira autônoma, apresentando às organizações um duplo desafio, tanto técnico quanto estratégico: integrar tal capacidade com governança, segurança e controle robustos, sem comprometer a agilidade competitiva essencial no mercado atual.
De acordo com Ivan Brum, Head do AI Office da NTT DATA, a chave para o sucesso residirá na conversão dessa tecnologia avançada em uma execução consistente e eficiente. Brum enfatiza que, diferentemente dos modelos de IA preexistentes que meramente indicavam ações ou entregavam informações, os agentes de IA transcendem essa funcionalidade. “Os agentes vão muito além: entendem o que precisa ser feito e executam de forma autônoma. Esse salto muda a lógica de como as empresas vão operar e competir”, salienta Brum. Tal avanço impõe uma reconsideração fundamental sobre as arquiteturas operacionais e estratégicas das corporações.
Agentes de IA Redefinem Negócios e Desafiam Governança
Para o funcionamento eficaz de um agente de IA no ambiente corporativo, Ivan Brum explica a necessidade de uma confluência de quatro componentes essenciais: um modelo de linguagem avançado capaz de interpretar as solicitações complexas; uma memória contextual abrangente, que registre históricos e interações anteriores; o acesso irrestrito a ferramentas e sistemas externos vitais para a execução de tarefas; e mecanismos de governança bem definidos, que estabeleçam os limites claros para a atuação autônoma do agente. Esta arquitetura multifacetada é o que verdadeiramente distingue um agente de IA de um chatbot simples ou de um assistente generativo convencional.
Um chatbot tradicional, por exemplo, segue árvores de decisão previamente programadas e tende a “travar” quando confrontado com solicitações inesperadas ou fora de seu script. Da mesma forma, um assistente generativo responde com base em seu modelo de linguagem, mas não possui a prerrogativa de agir ou executar. Em contraste, um agente de IA processa uma instrução, a fragmenta em etapas gerenciáveis, delibera sobre quais ferramentas serão necessárias, executa as ações pertinentes e, finalmente, reporta o resultado obtido ou requer validação humana quando o cenário assim o exige, demonstrando um grau de autonomia e proatividade incomparável.
Superando os Obstáculos na Adoção de Agentes de IA em Grande Escala
No cenário atual da transformação digital, um dos principais entraves à adoção em larga escala dos agentes de IA, conforme ressaltado pelo executivo, reside nos chamados “sistemas legados” — plataformas tecnológicas mais antigas que ainda operam em diversas empresas. Muitas dessas infraestruturas, projetadas originalmente para interações humanas com interfaces visuais e processos manuais, carecem da capacidade de dar suporte integral aos agentes de IA. A limitação se manifesta na ausência de APIs (Application Programming Interfaces) expostas e protocolos de comunicação adequados, que são imprescindíveis para a operação autônoma desses agentes.
Brum defende que o verdadeiro potencial dessa tecnologia disruptiva será liberado quando os agentes de IA ultrapassarem a atuação em etapas isoladas de processos e começarem a conduzir operações de ponta a ponta. “Se de seis etapas de um processo, duas são automatizadas, há um ganho, mas ainda é preciso acompanhar todo o restante manualmente. O grande impacto virá quando os agentes percorrem o fluxo de trabalho completo”, destaca ele, apontando para a necessidade de uma orquestração de processos completa e automatizada para otimização máxima.
A Governança como Pilar da Autonomia e Segurança
Um aspecto crucial e delicado para a escalada dos agentes de IA é a delimitação clara da extensão de sua autonomia para decidir e agir sem supervisão humana. Para Ivan Brum, a resposta reside em um conceito bastante familiar ao ambiente corporativo: a governança. “Assim como empresas definem alçadas de aprovação para seus funcionários, os agentes precisam de políticas equivalentes, especificadas de forma que o sistema possa interpretá-las e respeitá-las”, salienta o especialista. Essa analogia com as práticas de gestão de funcionários humanos ressalta a importância de estabelecer diretrizes e controles formais para a atuação da IA, garantindo tanto a eficiência quanto a conformidade e a segurança operacional.
O desenvolvimento de políticas de governança específicas para IA não só promove a confiança nos sistemas autônomos, mas também é fundamental para mitigar riscos, assegurar a transparência nas operações e alinhar as ações dos agentes aos valores e objetivos estratégicos da organização. Trata-se de construir um arcabouço regulatório que permita a inovação sem perder o controle, uma vez que, para explorar plenamente os benefícios dos avanços em inteligência artificial, a governança eficaz deve preceder a escalabilidade.
O Impacto Atual e o Território Subestimado dos Agentes de IA
Na avaliação de Brum, duas frentes já colhem resultados tangíveis com a aplicação dos agentes de IA. No atendimento ao cliente, eles superam os chatbots convencionais, conseguindo interpretar intenções complexas e executar respostas dinâmicas, sem as interrupções frequentes que caracterizam os sistemas baseados em scripts rígidos. Outra área de destaque é o monitoramento contínuo, onde os agentes demonstram capacidade para realizar triagens, identificar anomalias e propor ou implementar ações corretivas de forma direta, aumentando a proatividade e a resiliência operacional.
Contudo, o campo transacional, onde os agentes podem atuar como intermediários autônomos entre usuários e plataformas externas, eliminando atritos como múltiplos acessos, logins, navegações complexas e confirmações manuais, ainda é amplamente subestimado. Os agentes foram concebidos precisamente para eliminar essa fricção, atuando com fluidez e autonomia entre o usuário e os sistemas. O principal obstáculo, nesse contexto, não é de ordem tecnológica dos agentes em si, mas reside na unpreparedness das próprias plataformas existentes, que ainda não estão adaptadas para interagir com agentes de IA como intermediários.
O executivo da NTT DATA conclui que o diferencial competitivo das empresas que alcançarem resultados significativos com a IA em curto prazo estará na capacidade de integração. Isso envolve o desenvolvimento de uma arquitetura colaborativa, onde múltiplos agentes especializados atuam em conjunto para otimizar fluxos de trabalho completos, sempre sob uma governança bem delineada. É justamente nesta jornada — desde a formulação estratégica de casos de uso até a concepção e integração de plataformas agênticas — que a NTT DATA se posiciona, focando em garantir uma adoção de IA que seja responsável e geradora de impacto real nos negócios. “A tecnologia hoje já permite fazer bastante coisa. Quem construir a base agora, técnica, cultural e de governança, estará mais bem posicionado para competir”, conclui.
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O avanço dos agentes de IA representa uma virada paradigmática no ambiente corporativo, exigindo das empresas não apenas investimento em tecnologia, mas uma revisão profunda de suas estratégias de governança e operação. Para continuar explorando as inovações e desafios do mundo dos negócios e da tecnologia, continue acompanhando nossas análises em diversas editorias, incluindo economia e novas tecnologias.
Crédito da Imagem: Divulgação / NTT Data