Batizada de Agentic AI – ou IA agêntica – o conceito chega como um marco importante nessa nova etapa da Inteligência Artificial. A Agentic AI aparece como uma resposta à necessidade de solucionar problemas e gerar valor de forma concreta, superando as promessas genéricas que marcaram os primeiros anos da IA generativa. O foco está em direcionar agentes especializados para atuar em desafios específicos, com governança adequada e resultados mensuráveis.
A principal diferença da Agentic AI está em sua autonomia
contextual. Enquanto sistemas tradicionais esperam comandos, a IA agêntica toma
iniciativa. Segundo o Gartner, até 2026, 20% das tarefas atualmente realizadas
por assistentes digitais serão desempenhadas por sistemas agênticos, com maior
capacidade de planejamento e execução.
Ao longo da jornada da Inteligência Artificial, passamos por fases de
entusiasmo, experimentação, amadurecimento e, agora, entramos em uma etapa mais
pragmática de consolidação. Trata-se de uma evolução da IA tradicional, em que
agentes autônomos são capazes de definir metas, planejar ações e executá-las
com mínima ou nenhuma intervenção humana.
Embora ainda em estágio inicial, algumas organizações já começaram a utilizar a
IA agêntica para gerar ganhos operacionais. O ponto de virada está na
capacidade desses agentes de atuar com raciocínio complexo, coordenar múltiplas
tarefas e aprender de maneira contínua, o que os diferencia das soluções
convencionais de IA, como chatbots, geradores de imagem ou sistemas de
recomendação.
Essa nova abordagem tem potencial para ampliar significativamente a produtividade
em diferentes setores. Por exemplo, na experiência do cliente (CX), agentes
analisam o histórico do consumidor e oferecem respostas personalizadas. No
desenvolvimento de software, contribuem com documentação, testes e sugestões de
código. No marketing, a IA agêntica atua em campanhas dinâmicas, ajustadas em
tempo real a partir de dados comportamentais. E, na saúde, os agentes auxiliam
na triagem de sintomas, priorização de atendimentos e apoio à decisão médica.
Levantamento da Forrester Research projeta que, até 2027, empresas que adotarem
agentes autônomos poderão registrar ganhos de produtividade de até 35% em
processos críticos. Já a McKinsey estima que, até 2030, 30% de todas as horas
de trabalho serão realizadas por máquinas. Esse cenário exigirá uma força de
trabalho capacitada para colaborar com sistemas avançados, adaptando
competências e processos.
A maturidade da IA exige uma abordagem mais estratégica. É importante avaliar e
mapear casos de uso específicos em que a tecnologia realmente faça sentido para
o negócio. O uso da IA generativa como interface de conversação é só o começo:
o verdadeiro salto está em estruturar dados, treinar agentes para funções
específicas e garantir interoperabilidade entre eles.
Segundo a IDC, mais de 70% das empresas que investiram em IA em 2023
concentraram seus esforços em projetos isolados. Para esse ano, a tendência é a
implementação de estruturas compostas por múltiplos agentes atuando de forma
orquestrada, com coordenação de fluxos e objetivos compartilhados.
Com a ascensão da Agentic AI, ganha protagonismo o papel dos orquestradores,
estruturas de software responsáveis por distribuir tarefas entre agentes,
manter a consistência de dados e garantir uma jornada fluida para o usuário. À
medida que os agentes se tornam mais autônomos, a orquestração passa a ocupar
uma posição estratégica nas arquiteturas digitais.
Nesse contexto, a maior autonomia dos agentes também traz desafios. A
governança precisa evoluir para garantir que os agentes sigam protocolos éticos
e operem dentro de limites seguros. Protocolos como human-in-the-loop
(intervenção humana obrigatória em pontos críticos) e mecanismos de auditoria
em tempo real são cada vez mais recomendados por analistas do setor.
Chegamos ao que chamamos de ponto de equilíbrio da IA: a fase em que a
tecnologia deixa de ser uma promessa difusa e se torna ferramenta aplicada com
foco em eficiência, escala e resultados concretos.
A ideia da IA agêntica não é substituir o fator humano. A tecnologia amplia
capacidades e libera tempo para decisões estratégicas. Mas para alcançar esse
novo patamar, é preciso sair da experimentação e entrar no uso real, com
clareza de propósito, governança e foco nos problemas certos.
Importante ressaltar que as oportunidades de transformação dos negócios com IA
já existiam antes do surgimento dos modelos generativos e da própria Agentic
AI. Cada vez mais, as corporações precisam focar na gestão de mudança e na
adoção massiva da tecnologia nas áreas em que realmente gera valor. Nessa nova
fase da IA, a verdadeira disrupção não está em fazer tudo com inteligência
artificial, mas em utilizá-la para fazer melhor aquilo que realmente importa.
Marco Stefanini - fundador e CEO Global do
grupo Stefanini, consultoria tech global presente em 41 países e referência em
soluções digital e inteligência artificial.
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