Vinícius Reis, CTO da StaryaAI
A inteligência artificial corporativa entra em uma nova fase. Depois dos modelos preditivos e da popularização da IA generativa, agentes começam a receber acesso a dados, sistemas e ferramentas para executar etapas de processos empresariais. Pesquisa global da McKinsey mostrou que 62% das organizações consultadas já experimentavam agentes de IA em 2025, mas apenas 23% relatavam estar ampliando algum sistema agêntico, sinal de que a tecnologia avança mais rapidamente do que a capacidade das empresas de integrá-la, supervisioná-la e medir seus resultados.
Nos últimos anos, empresas aprenderam a utilizar inteligência artificial para escrever textos, produzir resumos, analisar informações e responder perguntas. Nesse modelo, a tecnologia funciona principalmente como assistente: o usuário solicita uma tarefa, recebe uma resposta e decide o próximo passo. Os agentes de IA alteram essa dinâmica. Em vez de apenas responder, esses sistemas podem receber um objetivo, interpretar o contexto, dividir uma tarefa em etapas, consultar dados, selecionar ferramentas, executar ações, verificar resultados e solicitar intervenção humana diante de situações previamente definidas.
A diferença não está apenas na capacidade do modelo de inteligência artificial, mas na combinação entre raciocínio, acesso a sistemas e capacidade de execução. Para Vinícius Reis, CTO da StaryaAI, essa distinção é fundamental para separar um agente real de um chatbot apresentado ao mercado com uma nova nomenclatura. "Um agente real opera sobre três fundamentos: objetivo, contexto e ferramentas. Ele não se limita a responder. Interpreta a situação, consulta dados, acessa sistemas, decide o próximo passo e executa ações dentro de regras definidas. Se a tecnologia apenas conversa ou orienta o usuário sobre o que fazer, ela continua mais próxima de um chatbot", afirma.
Os números mostram que a IA agêntica já entrou na agenda das organizações, embora sua adoção ainda esteja em diferentes níveis de maturidade.. O Work Trend Index 2025, da Microsoft, também identificou avanço na utilização da tecnologia. Segundo o levantamento, 46% dos líderes consultados globalmente afirmaram que suas organizações utilizavam agentes para automatizar fluxos de trabalho ou processos. Outros 42% esperavam que suas equipes construíssem sistemas multiagentes para automatizar tarefas complexas nos cinco anos seguintes. Os dados indicam que a próxima etapa da inteligência artificial corporativa não envolve apenas um assistente mais sofisticado. Em determinadas operações, diferentes agentes poderão assumir funções especializadas e trabalhar de forma coordenada dentro de um mesmo processo.
Apesar do interesse crescente, a maturidade empresarial continua sendo um obstáculo. Muitas organizações ainda utilizam inteligência artificial como ferramenta individual, sem redesenhar fluxos de trabalho, integrar sistemas ou estabelecer regras claras sobre quais decisões podem ser automatizadas. "A era dos agentes já começou tecnologicamente, mas isso não significa que todas as empresas estejam preparadas para ela. Existe uma diferença importante entre colocar um agente em uma demonstração e integrá-lo a uma operação real, com dados, sistemas, permissões, indicadores e responsabilidade claramente definidos", explica Reis.
Por que empresas ainda confundem agentes e chatbots
Parte da dificuldade está na própria interface. Tanto chatbots quanto agentes podem utilizar linguagem natural para receber uma solicitação, o que torna a diferença pouco evidente para o usuário. Nos bastidores, porém, o funcionamento é distinto. Um chatbot normalmente responde a uma pergunta. Um agente pode consultar um CRM, acessar uma base de dados, verificar uma regra, executar uma ação em outro sistema e registrar o resultado. Outro fator é a forma como as empresas adotaram a inteligência artificial generativa. Muitas distribuíram assistentes para seus funcionários, mas mantiveram os mesmos processos organizacionais. Cada profissional passou a utilizar IA individualmente, sem integração com os fluxos corporativos.
A falta de dados preparados também limita a adoção. Agentes dependem de informações atualizadas, acessíveis e organizadas para tomar decisões e executar tarefas. Bases fragmentadas, contraditórias ou desatualizadas reduzem a confiabilidade do sistema. O mesmo ocorre quando a organização não define claramente os limites de autonomia. Antes de colocar um agente em produção, é necessário determinar quais informações ele pode consultar, quais sistemas pode acessar, quais ações pode executar e em quais situações deve solicitar aprovação humana.
Mais autonomia exige mais governança
A capacidade de executar ações também amplia os riscos associados à inteligência artificial. Uma resposta incorreta de um chatbot normalmente afeta uma interação. Um agente conectado a sistemas pode repetir uma ação inadequada em centenas de casos antes que o problema seja identificado. Permissões excessivas, falta de rastreabilidade, objetivos mal definidos, interação entre diferentes agentes e dependência tecnológica estão entre os riscos apontados no material.
Em sistemas multiagentes, o desafio pode aumentar. Uma interpretação equivocada realizada por um agente pode ser transferida para outro e influenciar as etapas seguintes do processo. Por isso, a governança precisa acompanhar o nível de autonomia concedido à tecnologia. "Autonomia não significa ausência de controle. Quanto mais capacidade de execução um agente recebe, maior precisa ser a capacidade da empresa de observar suas ações, limitar permissões, reconstruir decisões e interromper o processo quando necessário. Governança não pode ser adicionada depois que o agente entra em produção; ela precisa fazer parte da arquitetura desde o início", destaca Reis.
A definição dos limites também deve considerar o risco de cada ação. Processos repetitivos, mensuráveis e reversíveis podem receber maior autonomia. Já decisões de alto impacto, operações com dados sensíveis ou ações difíceis de reverter exigem mecanismos adicionais de validação e supervisão humana. Nem todo processo precisa de um agente. A expansão da IA agêntica também aumenta o risco de projetos iniciados pela tecnologia, e não por uma necessidade concreta do negócio.
A próxima etapa está no redesenho dos processos
A adoção de agentes de IA tende a exigir mudanças que vão além da implementação de novas ferramentas. Processos originalmente desenhados para pessoas podem precisar ser reorganizados para combinar execução automatizada, supervisão humana e mecanismos de aprovação. Nesse cenário, empresas passam a definir não apenas o que a inteligência artificial consegue fazer, mas o que deve ser permitido que ela faça sem consultar uma pessoa. A fronteira entre automação e decisão humana tende a variar conforme fatores como impacto financeiro, sensibilidade dos dados, possibilidade de reversão, exigências regulatórias e consequências para clientes e funcionários.
Para Vinícius Reis, essa discussão será determinante para a próxima fase da inteligência artificial corporativa. "A tecnologia já consegue avançar por etapas de um processo e executar ações em sistemas reais. O desafio agora é organizacional: definir autonomia, responsabilidade, indicadores e mecanismos de controle. As empresas que tratarem agentes apenas como chatbots mais sofisticados provavelmente aproveitarão uma fração do potencial da tecnologia. As que redesenharem processos com governança terão condições de transformar IA em capacidade operacional", conclui.
