Adoção da Agentic AI: o diferencial das empresas líderes
Imagine um sistema de inteligência artificial (IA) como o piloto de uma aeronave moderna. Ele gerencia altitude, velocidade e direção com precisão, executando tarefas rotineiras e tomando decisões complexas. Embora os pilotos ainda estejam na cabine de comando, seu papel mudou. Agora, eles supervisionam, orientam e intervêm somente quando necessário.
Essa transformação não aconteceu da noite para o dia. Na década de 1920, os pilotos voavam de forma totalmente manual, controlando cada aspecto do voo. Com o tempo, a automação passou a assumir as tarefas repetitivas, liberando os pilotos para focar no panorama geral.
O mesmo está ocorrendo nos negócios. A IA está impulsionando uma evolução de processos manuais para assistência inteligente e, cada vez mais, operações autônomas. Veja 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, aos profissionais que executavam sozinhos tarefas digitais repetitivas, como copiar dados ou atualizar registros.
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, liberando os humanos do trabalho operacional. Assim como os primeiros pilotos automáticos, o RPA executa scripts predefinidos. No entanto, não consegue improvisar ou se adaptar 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 monitorar e orientar. Isso se assemelha 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 impulsionando diversas disciplinas de TI, como o ciclo de vida do desenvolvimento de software. A tecnologia também sugere respostas automáticas para atendimentos ao cliente, classifica solicitações por prioridade e categoria e acelera a resolução de problemas com maior precisão.
Em setores como o jurídico, a manufatura e a ciência, a GenAI consegue descobrir, organizar e disseminar conhecimento tácito 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 por meio de linguagem natural.
Essas 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 autônomo = Agentic AI
A era da Agentic AI é comparável a uma aeronave que decola, voa, atravessa turbulências e pousa com suavidade, tudo de forma autônoma. Nos negócios, isso significa que a IA não apenas auxilia, mas também gerencia fluxos de trabalho completos, toma decisões reais, age e se adapta em tempo real.
Essa fase vai além da automação. Trata-se de uma transformação, em que a IA não apenas segue instruções, mas 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 estoques por região" ou "aumentar a retenção de clientes", e ajudam os usuários 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 ao 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 múltiplos agentes colaboram entre áreas (como finanças, supply chain e marketing) e conectam insights de toda a empresa para atingir objetivos comuns — por exemplo, adiar uma campanha de marketing com base em restrições da cadeia de suprimentos 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, demandas 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 fez, 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 por meio 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.
Você está pronto para voar?
Novos cargos de liderança, como o Chief Agentic Officer, irão surgir para liderar equipes que orquestrarão esse ecossistema e garantir que a Agentic AI gere produtividade e crescimento — não caos ou confusão.
Essa 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 você está nesta jornada rumo à autonomia?