Chegou ao fim uma maratona de eventos — Shoptalk, Adobe Summit e Google Cloud Next —, todos realizados em poucos dias. Depois de assistir a incontáveis demonstrações de agentes de IA sob as luzes de Las Vegas, não consigo parar de pensar em uma frase do humorista Bill Vaughan, publicada em 1969 na Reader’s Digest: “Errar é humano, mas para realmente bagunçar tudo é preciso um computador.” Engraçado — e verdadeiro.
Agora que toda liderança executiva está correndo para entender e adotar a Agentic AI, quero compartilhar três pontos essenciais que, na minha visão, todo líder de negócios precisa considerar para incorporar essa nova forma de inteligência ao seu ambiente corporativo.
De Assistente a Colaborador Autônomo
Se tem algo que ficou claro nos três eventos é que o agente de IA deixou de ser uma simples ferramenta auxiliar. A narrativa agora é outra: estamos falando de agentes com autonomia, que não apenas sugerem ações, mas tomam decisões e executam tarefas sozinhos — quase como um funcionário digital.
E aí mora o risco. Não se trata apenas da IA cometer erros; é sobre os dados enviesados, erros sistêmicos e lógicas não intuitivas que alimentam esses modelos — tudo isso embutido no seu “DNA digital” e pronto para agir a trilhões de cálculos por segundo.
Conversando com executivos — curiosos, mas céticos — é perceptivel um padrão recorrente nas conversas: uma inquietação sobre os limites e transformações da inteligência artificial no mundo real.
Essa progressão natural entre os três A’s — aumento, automação e autonomia — quase como uma curva de maturidade, em que cada estágio representa um nível mais avançado de sofisticação e independência. Esses líderes não queriam saber de modelos e algoritmos.
Eles falavam sobre controle, julgamento e impacto. O que acontece quando a inteligência artificial deixa de apenas auxiliar um processo e passa a comandá-lo?
A Hora da Reflexão
Se você é quem está trazendo essas capacidades para dentro da empresa, talvez as perguntas mais importantes sejam as que você faz em silêncio:
? Estamos realmente prontos?
? Nossos dados são fortes o suficiente para apoiar decisões autônomas?
? Quais processos são maduros, documentados e estáveis o bastante para serem automatizados?
? E quais ainda dependem de julgamento humano?
A pressão para “fazer algo com IA” é enorme. Mas, como alertou Tobi Lütke, CEO da Shopify, em um memorando recente, é preciso se proteger contra o AI theater — quando o espetáculo supera a criação real de valor.
Agentes de IA São Parte do Time
Em eventos como o Adobe Summit e o Google Cloud Next, a mudança de postura ficou evidente: empresas estão posicionando os agentes de IA como colaboradores com capacidade cognitiva, não meros assistentes. Ferramentas como o Agent Orchestrator, da Adobe, e o Agentspace, da Google, demonstram agentes capazes de avançar leads, resolver chamados e executar tarefas internas — tudo de forma autônoma.
Mas atenção: a IA só funciona bem em processos já bem definidos. Se sua lógica de negócios for inconsistente ou cheia de exceções, passar isso para uma IA só vai acelerar a disfunção. Como diz o ditado: nunca digitalize aquilo que você não documentou.
Nosso conselho para os clientes é começar com MVEs (Minimum Viable Experiments) — testes curtos e focados que validam se o processo, os dados, as pessoas e a IA podem operar bem juntos.
Orquestração é o Novo Nome da Automação
Casos isolados de uso não trazem valor significativo sozinhos. No Adobe Summit, a empresa trocou o termo “gestão da experiência do cliente” por “orquestração da experiência”. Isso é mais que semântica – reflete uma verdade sobre o agente de IA: seu valor aparece quando ele conecta os pontos do negócio — entre departamentos, canais e jornadas do cliente.
O protocolo Agent2Agent, apresentado pela Google, apontou para um futuro em que os Agentes de IA não apenas complementam humanos, mas colaboram entre si.
Agente de IA precisa de amplitude com profundidade. Ser um generalista é, por si só, uma especialidade. Líderes devem agir como maestros: talvez tenham vindo de um instrumento específico, mas agora precisam conduzir toda a orquestra.
Use design thinking para identificar MVEs que testem não só o desempenho da IA de forma isolada, mas sua capacidade de agregar valor através de fronteiras organizacionais.
Casos de Uso São Sua Estrela Guia
Uma discussão comum no mundo da IA é: devemos começar com casos de uso específicos ou com uma visão sistêmica? Na minha opinião, a resposta é: os dois. Casos de uso conectam a IA ao valor real de negócio, mas devem ser escolhidos estrategicamente — considerando interdependências, maturidade dos processos e preparo dos dados.
Recomendamos usar uma matriz de Esforço vs. Impacto para avaliar iniciativas e construir um portfólio balanceado entre quick wins e apostas de longo prazo.
A IA deve ser tratada como um programa contínuo, não um projeto pontual. Comece por processos bem mapeados, onde os agentes já possam entregar bons resultados.
Google vs. Adobe: Abordagens Diferentes – Comprar ou Construir
Na Google Cloud Next, o Agent Development Kit (ADK) mostrou como criar agentes personalizados que operam com dados internos. O Agentspace levou isso adiante com coordenação entre agentes e automação de fluxos complexos via subprocessos. Já o Gemini Code Assist elevou a produtividade de desenvolvedores com sugestões contextuais e debugging inteligente. Trata-se de uma abordagem mais voltada para a personalização, em que o próprio usuário constroi suas soluções.
A Adobe, por outro lado, seguiu um caminho diferente. Seu Agent Orchestrator oferece agentes prontos para tarefas específicas, como qualificar leads B2B ou gerar recomendações personalizadas — tudo integrado à Adobe Experience Platform. A contrapartida: você não acessa nem edita os modelos diretamente. Essa é uma estratégia mais focada em “comprar” uma plataforma pronta e aproveitar suas capacidades — que, embora menos flexíveis, podem ser aplicadas com mais rapidez em casos de uso genéricos ou mais simples.
Ambas as abordagens são válidas — a escolha depende da maturidade da sua empresa, da qualidade dos seus dados e da disposição da equipe para adotar essas inovações.
Como Integrar Seus Novos Colegas Digitais
Comece onde a força da sua organização encontra a força da IA. Use a matriz de Esforço vs. Impacto para montar um portfólio equilibrado de casos de uso. Evite o “AI theater”. Pense como um maestro, não como um solista. No fim das contas, são os profissionais generalistas que sairão na frente.
Adotar agentes de IA não é algo “plug-and-play”. As limitações não são técnicas, mas organizacionais. Muitas empresas superestimam o que a IA pode fazer hoje — e subestimam o nível de alinhamento necessário entre pessoas, processos, dados e sistemas para alcançar resultados centrados no cliente, independentemente de quem — ou do quê — execute o trabalho.
IA Está Mudando o Trabalho… e o Comportamento Humano
A adoção de IA já ultrapassou a fase de “instalar um software”. Estamos introduzindo uma nova forma de inteligência no ambiente de trabalho. Esses agentes não apenas automatizam tarefas, mas também colaboram, aprendem e executam funções cognitivas que aumentam nossa performance, automatizam entregas e, às vezes, alcançam resultados de forma autônoma. A maturidade da IA começou ao ampliar as capacidades humanas, depois passou a automatizar processos — e agora estamos dando autonomia para que as máquinas operem dentro das diretrizes que definimos para elas.
Vamos nos preparar para trabalhar lado a lado com nossos novos colegas: Agentes de IA. Não estamos apenas mudando o que é feito – estamos mudando como as pessoas se comportam no trabalho.
Paul Lima, fundador da Lima Consulting Group.
Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
