Você provavelmente já ouviu falar de agente IA agora: sistemas que podem planejar, executar e se adaptar de forma autônoma entre tarefas com supervisão humana “mínima” (citações intencionais aqui). Nisso, vimos uma mudança da IA como mera ferramenta para agora a IA como colaboradora.
No entanto, há também uma tensão crescente: a IA Agentic precisa de acesso profundo ao seu dados agir de forma autônoma, mas esse nível de acesso dificulta a implantação segura e responsável em grande escala.
CEO e cofundador da KNIME.
A maioria das empresas não se esforça para construir sistemas de agentes – elas lutam para confiar neles.
Neste artigo, exploraremos três riscos que impedem a IA de agente de estar pronta para a empresa, especialmente quando se trata de agentes que trabalham com dados, e então três maneiras pelas quais fluxos de trabalho intuitivos e de baixo código podem transformar esses sistemas em colegas confiáveis.
Os fluxos de trabalho não limitam a “inteligência” da IA de agência, mas sim atuam como uma “camada segura” entre a IA de agência e seus dados, possibilitando operacionalizar a IA de agência na empresa.
Risco nº 1: Falta de transparência na tomada de decisões
A maioria dos agentes de IA hoje confia em LLMs como os planejadores ou “cérebros” nos bastidores. Isso significa que a maioria dos agentes não segue modelos ou lógica predefinidos. A forma como trabalham é dinâmica e está sempre em mudança. Suas ações são baseadas na probabilidade derivada de vastos conjuntos de dados – e não no conhecimento.
Todos nós já vimos isso: uma IA nos dizendo o que queremos ouvir em vez do que é verdade, simplesmente porque (inconscientemente ou não) a direcionamos na direção errada com nossas respostas. Pense naquele famoso exemplo em que alguém convenceu uma IA de que 2+2=5.
O resultado? Estas ações são difíceis de inspecionar, explicar ou rastrear. Sem uma trilha de auditoria clara e visível, as empresas não conseguem responder com segurança a uma pergunta crítica: “Por que o agente fez isso?” Principalmente quando o agente realiza uma ação inesperada.
Em última análise, isso torna a depuração desafiadora e provavelmente miserável. Em vez da depuração sistêmica, as equipes empresariais têm a tarefa demorada de adivinhar o comportamento do agente. Este processo lento, manual, sujeito a erros e não escalável de “análise forense imediata” é ineficaz para as empresas.
Se você não consegue rastreá-lo, não pode confiar nele. E sobre o tema confiança…
Risco nº 2: Indeterminismo significa ausência de confiança operacional
A IA Agentic não é determinística, o que significa que não produz resultados consistentes e repetíveis. Tarefas idênticas poderiam gerar ações diferentes. Além disso, os agentes poderiam alucinar ações com base no que poderia ser plausível, mas acabariam sendo completamente errados.
E muitas vezes não há uma camada integrada para impor ou restringir o que um agente pode ou não fazer.
Isto é particularmente de alto risco para empresas, como financeiro sistemas ou qualquer coisa que diga respeito a dados pessoais, onde o vazamento de dados é inaceitável. Especialmente nesses casos, a falta de consistência, transparência, explicabilidade e controlo acaba por conduzir à falta de confiança.
Risco nº 3: Não há limites claros entre dados e IA
Nos sistemas empresariais tradicionais, os dados e a lógica estão claramente separados. As equipes de TI sabem onde os dados estão armazenados, como são acessados (seja por meio de permissões ou confiança) e há um código explícito ou um conjunto de regras que regem como esses dados são usados.
Os sistemas agênicos quebram essas regras. Eles combinam raciocínio, conhecimento e ações em um processo opaco. Traçar um limite claro entre as informações às quais o agente tem acesso e o que o agente faz pode ser desafiador e, em alguns casos, impossível.
A falta de separação não é apenas de alto risco – é um obstáculo. As empresas são legalmente obrigadas a cumprir os padrões de conformidade e governança. Esta falta de limites claros desencoraja as empresas da adoção da IA.
Então, o que podemos fazer para mitigar esses riscos e nos beneficiar (com segurança) da IA agente – e incentivar a adoção – em negócios? Ou melhor ainda, como os agentes podem trabalhar com dados de maneira confiável?
Fluxos de trabalho como linguagem unificadora e ponte para empresas e IA agente
A resposta está na transparência. Fluxos de trabalho intuitivos e de baixo código trazem essa transparência, agindo como uma separação clara entre os agentes e seus dados. Os fluxos de trabalho forçam os agentes a interagir com ferramentas, não diretamente com os dados.
Embora os sistemas de agentes sejam poderosos porque podem raciocinar com o mínimo de intervenção humana, os fluxos de trabalho controlam esse poder e constroem confiança, estabelecendo um caminho definido e estruturado para como esses sistemas de agentes podem operar. Os fluxos de trabalho trazem controle, clareza e repetibilidade para sistemas dinâmicos e incertos.
1. Fluxos de trabalho permitem auditabilidade
Sendo os fluxos de trabalho de natureza visual, cada etapa – e cada ponto de falha potencial – é mais visível. O processo de tomada de decisão é documentado de forma mais clara. As saídas são controláveis e explicáveis.
Além disso, a natureza visual dos fluxos de trabalho torna-os um formato intuitivo. Ele permite que equipes com diversos níveis de tecnicidade tenham a capacidade de “falar a mesma língua”, em contraste com uma bagunça de SQL, Pitãoou outro código que possa vir com outras soluções.
Isso torna a depuração e o monitoramento muito mais simples para as equipes empresariais.
2. Os fluxos de trabalho permitem proteções confiáveis e capacidade de reutilização
Os fluxos de trabalho reduzem os riscos porque definem quais dados e ferramentas os sistemas de agente podem acessar e em que nível de detalhe. Os tomadores de decisão podem definir isso explicitamente para toda a empresa.
Além disso, uma vez definidas essas aprovações e lógica, os fluxos de trabalho permitem a reutilização e a escalabilidade. As empresas podem reutilizar esses modelos validados e implementar fluxos de trabalho em outras partes do negócio sem reinventar a roda — ou, pelo menos, ser um ponto de partida confiável para outros projetos.
3. Os fluxos de trabalho permitem governança e responsabilização
Os fluxos de trabalho impõem proteções, observabilidade e responsabilidade. Por haver uma separação clara entre dados e IA (lembre-se, o que o agente sabe versus o que o agente faz), as empresas têm governança completa. As organizações podem proteger dados, monitorar o acesso a dados e auditar a linhagem de dados.
Simplificando: os fluxos de trabalho garantem que a IA agente use seus dados de maneira adequada… e não abuse deles!
A Agentic AI é inegavelmente valiosa no contexto empresarial. Mesmo com estes riscos, não é necessário haver um compromisso entre transparência e complexidade. Ao impor fluxos de trabalho como camada de segurança para o trabalho dos agentes, você permite formas visuais, modulares e governáveis de criar agentes inteligentes nos quais as empresas possam confiar e escalar.
Novamente: você não concede aos agentes acesso aos seus dados. Você concede aos agentes acesso às suas ferramentas, o que mantém seus dados protegidos contra ataques ou uso indevido. A Agentic AI não é limitada por fluxos de trabalho.
Em vez disso, esses sistemas têm mais “liberdade” para fazer coisas interessantes quando operam dentro dos limites de segurança de dados de fluxos de trabalho bem definidos como linguagem. E como observação: isso está perfeitamente alinhado com as tendências mais recentes de fornecer aos agentes conjuntos de habilidades em vez de instruções detalhadas sobre como usar centenas de ferramentas.
Tal como Pat Boone disse uma vez: “Liberdade não é a ausência de limites. É a capacidade de operar com sucesso e felicidade dentro dos limites”.
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