Nos últimos meses, a agentificação tem sido um dos principais temas citados quando se trata do uso da inteligência artificial. Nesse cenário, a IA deixa de atuar apenas como apoio à realização de tarefas específicas dentro de um processo e passa a assumir um papel mais autônomo, se tornando a principal ou única executora de diferentes etapas de uma operação de ponta a ponta.
Dentro desse contexto, as decisões dos cargos C-level deixam de estar pautadas apenas em qual tecnologia utilizar e passam a envolver uma questão mais estratégica: o que a empresa quer ser e o que precisará se tornar para se adaptar à era agêntica. De acordo com a pesquisa The State of AI: How organizations are rewiring to capture value, da McKinsey, mais de três quartos das organizações já utilizam inteligência artificial. O desafio atual, no entanto, está em dar autonomia para essa IA, permitindo que ela tome decisões durante o processo e gere impacto efetivo nos resultados das companhias.
A adoção de IA já é ampla, mas a agentificação ainda está em uma etapa inicial de escala. Segundo relatório da McKinsey, 23% das organizações já estão escalando agentes de IA, enquanto outros 39% estão experimentando a tecnologia. Apesar desse avanço, menos de 10% das empresas conseguiram escalar agentes de forma a gerar valor tangível.
A agentificação não representa apenas a adoção de uma nova tecnologia, mas uma transformação estrutural que vem mudando profundamente os processos de operações nas empresas. Esse movimento tende a gerar ganhos significativos de produtividade e pode se tornar um importante fator de diferenciação entre as organizações que não se adaptarem a essa nova realidade e aquelas que não as conseguirem incorporar de forma estratégica.
Para que essa transformação aconteça, a incorporação da IA precisa ser acompanhada por estratégias capazes de estruturar, integrar e qualificar os dados da organização. A verdadeira virada de chave está na capacidade de interpretar relatórios de forma aprofundada e conectar dados de diferentes áreas da empresa, identificando padrões e modelos de ação mais inteligentes que possam orientar a transferência e a execução de tarefas pelos agentes de IA.
Esse processo exige confiança, maturidade para lidar com riscos e, principalmente, paciência para se aprofundar nos porquês. Quando um erro for identificado no processo executado pela IA, é importante compreender não apenas o que aconteceu, mas por que aconteceu. Mais do que corrigir pontualmente resultados inadequados, se trata de desenvolver uma visão capaz de identificar as causas dos erros, aprimorar os processos e estabelecer mecanismos para que os agentes atuem de forma cada vez mais segura e eficiente.
Mas é importante, porém, ter consciência de que quanto maior a capacidade de um agente de tomar decisões e executar ações sem intervenção humana, maior também será a necessidade de estabelecer critérios, limites e mecanismos de supervisão. A confiança, portanto, não significa ausência de controle. Significa criar as condições para que a autonomia seja aplicada de maneira responsável, segura e capaz de gerar valor real para o negócio.
No fim, o principal desafio da agentificação talvez não esteja em fazer a tecnologia funcionar, mas em preparar as organizações para confiar nela na medida certa. Isso significa aceitar que haverá riscos, aprender com os erros e, ao mesmo tempo, construir estruturas que permitam ampliar gradualmente a autonomia dos agentes. A era agêntica exigirá menos foco na tecnologia como ferramenta isolada e mais capacidade de repensar processos.
(Fonte: Gabriel Capra é Diretor de Dados da Actionline, empresa que faz parte do grupo Untold).
Agentes de IA avançam nas empresas; a governança não | Jornal Empresas & Negócios
