Agentic AI é a última novidade nas salas de reuniões. Ao contrário das ferramentas de IA generativa, a IA de agência atua como agentes autônomos que podem raciocinar, tomar decisões e agir em todos os fluxos de trabalho para atingir metas. Feitos corretamente, eles prometem reduzir o trabalho manual e desbloquear novos níveis de produtividade.
Mas muitos dos primeiros a adotar Ferramentas de IA estão lutando. Os projetos-piloto tropeçam, os custos aumentam e os resultados não correspondem às expectativas. O problema não é que a IA de agência seja exagerada, mas sim que as empresas estão se movendo rápido demais sem a estratégia, a infraestrutura e as bases de dados necessárias para fazê-las funcionar conforme o esperado.
E isto não é surpreendente quando se considera que 80% a 90% de todos os dados empresariais não são estruturados – com base em vários relatórios de analistas nos últimos anos.
Estrategista-chefe de inovação da Hyland.
Como alguém que construiu plataformas através de múltiplas ondas de ‘inteligência automação,’ Vi em primeira mão os mesmos padrões repetidos: a tecnologia por si só não transforma as organizações – o alinhamento, a governança e a prontidão cultural, sim. O verdadeiro avanço surge quando a inovação se baseia na confiança e está ligada aos resultados do negócio.
Enquanto a IA convencional pode classificar faturas, uma IA agente poderia aprovar pagamentos, sinalizar anomalias e atualizar sistemas de conformidade. Esse salto exige uma compreensão contextual de como os dados, processos e regras se encaixam.
Muitas organizações estão tratando a IA de agente como uma atualização complementar, como se fossem simplesmente chatbots mais avançados. A realidade é mais complexa: a IA agente precisa estar integrada na estrutura empresarial, conectada aos dados e fluxos de trabalho corretos e apoiada pela governança. Sem essa base, a autonomia rapidamente se torna um caos.
Infraestrutura em primeiro lugar
Um dos maiores obstáculos é a infraestrutura. Muitas empresas ainda operam com repositórios de conteúdo isolados, sistemas legados e integrações fragmentadas. Nesses ambientes, a IA agente não consegue acessar todos os dados não estruturados de que precisa para ter o melhor desempenho.
No governo, por exemplo, o conteúdo e os processos estão espalhados por diferentes agências, muitas vezes usando dados de décadas atrás. aplicações. Pedir a um agente de IA para tomar decisões sem integrar esses sistemas é como pedir-lhe para montar um quebra-cabeça com metade das peças faltando.
A preparação para a IA de agência exige o investimento em bases nativas da nuvem e em plataformas de conteúdo interoperáveis que unifiquem as informações e permitam conexões perfeitas entre aplicativos. Sem essa base, a IA agente corre o risco de agir com base em informações parciais ou desatualizadas e, como resultado, tomar decisões erradas.
Dados ruins matam a autonomia
Mesmo com os sistemas certos implementados, a má qualidade dos dados é uma falha crítica. A Agentic AI prospera com informações completas, precisas e governadas. Se os conjuntos de dados forem inconsistentes ou dispersos, a IA agente não poderá tomar decisões acertadas.
Os cuidados de saúde ilustram claramente este desafio. Um agente que apoia os médicos deve extrair de históricos médicos, resultados laboratoriais e exames de imagem dados em tempo real. Se uma peça estiver faltando ou desalinhada, as recomendações que essas tecnologias de agentes produzem podem ser falhas.
A lição para os primeiros adotantes é clara: comece com uma auditoria de dados e obtenha uma compreensão sólida de onde estão seus dados não estruturados. Saiba o que você tem, onde ele mora e como é governado antes de entregar o poder de tomada de decisão à IA.
Acertar na governação
Outro equívoco é que a IA agente remove as pessoas do circuito. Na realidade, os primeiros casos de utilização mais eficazes combinam autonomia com supervisão.
Considere os serviços financeiros. Agentic AI pode verificar documentos e redigir relatórios de conformidade, mas os seres humanos ainda tomam a decisão final em casos de alto risco ou como proceder quando um documento é sinalizado por um agente. Esse equilíbrio acelera os fluxos de trabalho sem minar a confiança e a responsabilidade.
Uma governação forte deve ser incorporada desde o início, abrangendo regulamentação, ética e controlo operacional. Sem isso, estes agentes correm o risco de amplificar preconceitos, minar a confiança e expor as organizações a falhas de conformidade.
Lições dos primeiros adotantes
As experiências dos primeiros adotantes revelam três lições claras.
A primeira: os projetos funcionam melhor quando começam com um resultado comercial claro, e não com um fascínio pela tecnologia ou por seguir uma tendência. As organizações que dedicam tempo para definir os processos que desejam melhorar e os resultados que precisam alcançar são as que veem valor.
Em segundo lugar, investem desde o início no trabalho de base. Moderno infraestrutura e os dados limpos podem não ser manchetes, mas são essenciais para tornar possíveis as inovações que merecem as manchetes.
E, por fim, tratam a autonomia como algo que deve ser escalado gradativamente. As implementações mais eficazes começam com modelos human-in-the-loop e só se expandem para uma maior autonomia quando a confiança e a maturidade aumentam. Essa abordagem cria confiança na tecnologia e, ao mesmo tempo, mantém a responsabilidade.
Estas primeiras lições já estão a moldar uma imagem de maturidade.
A forma da maturidade
À medida que a IA agente amadurece, ela irá além de experimentos isolados e se aproximará de sistemas interconectados. O verdadeiro avanço virá da coordenação de redes de IA de agentes entre fluxos de trabalho.
Em um hospital, por exemplo, um agente pode exibir históricos de pacientes, outro gerenciar agendamentos e um terceiro sinalizar problemas de cobrança; todos contribuindo para um contexto compartilhado que apoia os médicos.
Os pontos de prova se tornarão inegociáveis. Negócios espera que os agentes mostrem seu trabalho, como os dados que usaram, o raciocínio que seguiram e as verificações de conformidade que aplicaram. Sem essa transparência, a IA agente não será confiável para lidar com trabalhos confidenciais ou de alto valor.
E o próprio panorama tecnológico terá de se abrir. As organizações desejarão a flexibilidade para integrar IA de agente alimentada por diferentes modelos, mudar de provedor conforme as necessidades evoluem e escalar em ambientes híbridos ou multinuvem. A flexibilidade e a interoperabilidade serão essenciais para proteger os investimentos a longo prazo.
Além do hype
Longe de falhar, a IA agente está na adolescência. Assim como computação em nuvem passaram por uma difícil fase de transição antes de se revelarem indispensáveis, os agentes também necessitarão de um período de ajustamento.
As organizações bem-sucedidas serão aquelas que se prepararem melhor e não as que adotarem mais rapidamente. Ao alinhar a estratégia, modernizar a infraestrutura, limpar os dados e incorporar a governança, as empresas podem passar da experimentação à transformação.
Com as bases certas, a IA agente pode fazer muito mais do que apenas automatizar tarefas. Permitirá sistemas genuinamente inteligentes que remodelem a forma como o trabalho é realizado – e essa poderá ser a mudança mais significativa na tecnologia empresarial numa geração.
Apresentamos o melhor construtor de sites de IA.
Este artigo foi produzido como parte do canal Expert Insights da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia atualmente. As opiniões expressas aqui são de responsabilidade do autor e não são necessariamente da TechRadarPro ou Future plc. Se você estiver interessado em contribuir saiba mais aqui: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro