A inteligência artificial está entrando em uma nova etapa nas empresas. Depois da popularização dos chatbots e das ferramentas generativas, os agentes de IA começam a ganhar espaço por sua capacidade de executar tarefas, consultar diferentes processos e atuar de forma mais autônoma nos fluxos de trabalho. Segundo a McKinsey, 62% das organizações já experimentam aplicações de IA, enquanto 23% afirmam ter escalado sistemas de IA agêntica em alguma parte da empresa.
O movimento traz um desafio: antes de criar uma solução, a empresa precisa entender se tem as condições necessárias para que ela gere valor de fato. Emerson Moraes, líder de tecnologia da Geoambiente, empresa brasileira de inteligência geoespacial, explica que adotar IA apenas pelo hype (momento) pode levar a dificuldades de implementação e a projetos-piloto que não avançam para aplicações de maior proporção.
Um dos obstáculos está nos chamados “muros de contexto”, nos quais de um lado estão os dados e ferramentas utilizados pelos funcionários, do outro, as informações armazenadas em sistemas corporativos, como CRM e ERP. “Um agente só consegue gerar valor quando tem acesso ao contexto necessário para executar aquela tarefa. Não adianta criar algo sofisticado se ele não consegue acessar as informações certas, conversar com as plataformas da empresa ou operar dentro das regras de segurança estabelecidas”, explica o especialista.
Esse cenário pode alimentar o chamado “cemitério de pilotos”, formado por uma sucessão de projetos de IA que são testados em diferentes áreas, mas que não conseguem demonstrar resultados ou avançar para aplicações em escala.
Para evitar esse problema, o executivo elenca para o Correio cinco perguntas que as empresas devem responder antes de criar um assistente autônomo de IA:
1) Qual problema de negócio vai resolver?
Antes de escolher a tecnologia, é preciso definir o problema. Um sistema de IA pode resumir e-mails, alimentar um CRM, analisar um pipeline comercial ou acompanhar campanhas de marketing. “O importante é identificar onde a automação pode eliminar etapas manuais, acelerar decisões ou melhorar um processo relevante para a operação”, reforça o executivo.
2) Quais dados precisa acessar?
Um agente precisa de contexto para tomar decisões ou executar tarefas. Por isso, a empresa deve identificar quais informações serão necessárias, onde estão armazenadas e se estão disponíveis para consulta. “Dados espalhados entre e-mails, documentos, CRMs, ERPs e outras plataformas podem criar barreiras para a IA. Mapear essas fontes e avaliar a qualidade e disponibilidade das informações é uma etapa fundamental antes da implementação”.
3) Com quais sistemas precisa conversar?
Um agente raramente funciona sozinho. Para executar uma tarefa de ponta a ponta, pode precisar consultar informações em uma plataforma e depois registrar ou executar uma ação em outra. Por isso, a integração precisa entrar no planejamento desde o início. “Conectores entre diferentes ferramentas permitem reunir informações de ambientes distintos e dar o contexto necessário para produzir respostas e decisões mais precisas”.
4) Quais limites e permissões terá?
Quanto maior a autonomia, maior a importância da governança. A empresa precisa definir quem pode acessar quais informações, quais tarefas podem ser automatizadas e quais decisões exigem supervisão humana. “O acesso também deve respeitar as permissões atribuídas a cada colaborador. Assim, a IA não se transforma em uma nova porta de entrada para informações que aquele usuário não poderia consultar”.
5) Como a empresa vai medir se gera valor?
Criar um agente é apenas o começo. Antes de colocá-lo em produção, é preciso definir o que será considerado sucesso. A empresa pode acompanhar indicadores como tempo economizado, velocidade de resposta, produtividade, qualidade das informações ou redução de etapas manuais. “Sem critérios claros de resultado, aumenta o risco de o projeto permanecer como mais um experimento sem escala”.
Do piloto à operação
Responder a essas perguntas muda a lógica da adoção de IA. Em vez de começar pela ferramenta, a empresa começa pelo processo, pelos dados e pelo resultado que deseja alcançar.
O próximo estágio pode envolver diferentes agentes consultando múltiplos sistemas e trabalhando de forma coordenada. Segundo Moraes, esse cenário representa uma evolução em relação aos primeiros experimentos, exigindo uma arquitetura com conectores, segurança e mecanismos de governança.
A adoção também deixa de ser exclusivamente uma iniciativa de TI. Capacitação das equipes, integração com o ecossistema existente, desenvolvimento customizados e suporte contínuo passam a fazer parte da jornada.
“A questão não é simplesmente criar mais um agente. É construir uma estrutura em que a inteligência artificial tenha contexto para trabalhar, acesso adequado aos dados, integração com os processos e limites claros para agir. É isso que permite sair do experimento e transformar IA em resultado para o negócio”.
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