Adoção da Agentic AI: o fator diferencial das empresas líderes
Imagine um sistema de inteligência artificial (IA) como o piloto de uma aeronave moderna. Ele gere altitude, velocidade e direção com precisão, executando tarefas rotineiras e tomando decisões complexas. Embora os pilotos ainda estejam na cabine de comando, o seu papel mudou. Agora, eles supervisionam, orientam e intervêm apenas quando necessário.
Esta transformação não aconteceu da noite para o dia. Na década de 1920, os pilotos voavam de forma totalmente manual, controlando cada aspeto do voo. Com o tempo, a automação passou a assumir as tarefas repetitivas, libertando os pilotos para se focarem no quadro geral.
O mesmo está a acontecer nos negócios. A IA está a promover a evolução de processos manuais para uma assistência inteligente e, cada vez mais, operações autónomas. Saiba como:
Fase 1: Primeiro piloto automático = RPA
Ao traçarmos um paralelo entre a trajetória da IA e a evolução da aviação, podemos comparar os primeiros pilotos, que faziam tudo manualmente com os profissionais que executam tarefas digitais repetitivas sozinhos, como copiar dados ou atualizar registos.
A automação robótica de processos (RPA, na sigla em inglês) mudou esse cenário. Os "bots" de RPA passaram a seguir regras simples para automatizar tarefas, libertando as pessoas do trabalho operacional. Assim como os primeiros pilotos automáticos, o RPA executa scripts predefinidos. No entanto, não consegue improvisar ou adaptar-se a mudanças inesperadas.
Fase 2: Voo assistido = GenAI como copiloto
Com a evolução dos pilotos automáticos, eles passaram a executar mais funções de voo, permitindo que os pilotos humanos se concentrassem em monitorizar e orientar. Isto assemelha-se à era atual da IA Generativa (GenAI), com ferramentas que auxiliam em tempo real a redação de textos, o desenvolvimento de códigos e outras atividades baseadas em contexto e comandos.
A GenAI está a promover várias disciplinas de TI relacionadas com o ciclo de vida do desenvolvimento de software. A tecnologia também sugere respostas automáticas para atendimentos ao cliente, classifica solicitações por prioridade e categoriza e acelera a resolução de problemas com maior precisão.
Em setores como a justiça, a produção industrial e a ciência, a GenAI consegue descobrir, organizar e disseminar conhecimento prático de especialistas, com mais eficiência do que os processos manuais. A tecnologia pode analisar dados financeiros ou médicos complexos e apresentar respostas em tabelas e gráficos acompanhados de insights. Chatbots baseados em GenAI são capazes de fornecer informações técnicas altamente complexas através de linguagem natural.
Estas ferramentas não substituem os humanos, mas aumentam significativamente a produtividade e a criatividade — assim como os pilotos automáticos tornaram os voos mais seguros e eficientes.
Fase 3: Voo autónomo = Agentic AI
A era da Agentic AI é comparável a uma aeronave que descola, voa, atravessa turbulências e pousa com suavidade, tudo de forma autónoma. Nos negócios, isso significa que a IA não apenas ajuda, mas também gere fluxos de trabalho completos, toma decisões reais, age e adapta-se em tempo real.
Esta fase vai além da automação. Trata-se de uma transformação, em que a IA não segue apenas instruções, como também colabora, aprende e toma iniciativas.
Dez características que definem a nova era da Agentic AI:
- Sistemas orientados a resultados. Os sistemas de Agentic AI consideram objetivos de negócio, como "otimizar stocks por região" ou "aumentar a retenção de clientes", e ajudam os utilizadores a determinar a melhor abordagem, adaptando as estratégias conforme os cenários.
- Sistemas baseados em contexto. Os sistemas de Agentic AI substituem regras fixas por compreensão contextual, integrando dados históricos, entradas em tempo real e fatores externos para tomar decisões mais informadas e alinhadas com o ambiente de negócios.
- Processos nativos de IA. Os processos de Agentic AI são criados desde o início para operar com autonomia, em vez de serem adaptados a fluxos legados.
- Os sistemas de agentes múltiplos colaboram entre áreas (como finanças, supply chain e marketing) e relacionam insights de toda a empresa para atingir objetivos comuns — por exemplo, adiar uma campanha de marketing com base em restrições da cadeia de abastecimento ou ajustar preços conforme o sentimento dos clientes e o comportamento da concorrência.
- Workflows dinâmicos e auto-otimizados. Os workflows de Agentic AI permitem que os processos evoluam em tempo real, respondendo instantaneamente a dados, procura ou interrupções.
- Agentes com aprendizagem adaptativa. Os agentes de Agentic AI melhoram continuamente, aprendendo com novos dados, feedbacks e padrões sem precisar ser reprogramados.
- Mudança no papel humano. O papel humano deixa de ser operacional e passa a ser de supervisão, orquestração e governança ética — estabelecendo metas, interpretando resultados e garantindo responsabilidade.
- Governança, transparência e responsabilidade. A implementação de Agentic AI exige que as organizações saibam o que a IA faz, por que fez e em nome de quem — elevando os padrões de ética, conformidade, explicabilidade, auditoria e verificação de identidade.
- Interfaces naturais e intuitivas. As interfaces de Agentic AI permitem que qualquer pessoa interaja com a tecnologia através de linguagem natural, entradas visuais ou sugestões proativas, sem necessidade de codificação.
- Gestão de agentes. A adoção bem-sucedida de Agentic AI exige um framework abrangente para construir, integrar, treinar continuamente (tanto habilidades técnicas quanto comportamentais, como colaboração) e, por fim, desativar os agentes.
Está pronto para voar?
Novos cargos de liderança, como o Chief Agentic Officer, irão surgir para liderar equipas que vão orquestrar esse ecossistema e garantir que a Agentic AI gere produtividade e crescimento — não caos ou confusão.
Esta transformação organizacional é inevitável. Ainda assim, muitas empresas estão estagnadas por incertezas, distrações tecnológicas ou falta de alinhamento estratégico. Algumas até deram os primeiros passos, mas perderam fôlego por estratégias fragmentadas, foco excessivo no ROI de curto prazo ou visão limitada.
A jornada da GenAI para a Agentic AI já começou. A pergunta é: em que ponto do seu plano de voo organizacional está nesta jornada rumo à autonomia?