IA Agêntica: Quando Máquinas Não Apenas Conversam, Mas Agem

Em algum momento nos próximos 12 a 24 meses, talvez paremos de falar sobre inteligência artificial — não porque ela deixará de existir, mas porque será simplesmente uma capacidade que esperamos das máquinas. Como eletricidade ou conectividade à internet.

Michael Chui, Senior Fellow da McKinsey, fez essa observação em novembro de 2025 ao discutir a evolução mais recente da IA: sistemas agênticos. A previsão captura uma mudança sutil mas importante no que esperamos da tecnologia.

Há dois anos, ficávamos impressionados quando um modelo de linguagem resumia documentos ou escrevia código. Hoje, a novidade é diferente: máquinas que não apenas respondem, mas agem.

A Camada Que Faltava

A diferença entre IA tradicional e IA agêntica não está nos modelos ou na capacidade de processamento. Está em uma camada acima: a capacidade de tomar ações.

Machine learning tradicional usa dados para construir modelos que fazem previsões. Você alimenta o sistema com características de casas vendidas — localização, quartos, idade do imóvel — e ele prevê preços. É útil, mas passivo.

IA agêntica vai além. Em vez de apenas responder quanto uma casa valeria, o sistema oferece: “Quer que eu busque imóveis similares na internet?” E então executa a busca, resume os resultados e apresenta opções comparáveis.

Essa diferença parece pequena. Não é. É a diferença entre uma calculadora e um assistente.

Os sistemas agênticos podem coletar informações de múltiplas fontes, executar transações no mundo real, completar processos de múltiplas etapas, acionar fluxos de trabalho automaticamente e colaborar com outros agentes. O que antes exigia supervisão humana constante agora acontece de forma independente.

O Hype É Real. O Impacto, Ainda Não

Nova tecnologia sempre gera empolgação, especialmente quando faz algo nunca visto antes. Com IA generativa, pessoas ficaram entusiasmadas ao ver que ela podia resumir documentos. Com IA agêntica, a promessa de enviar e-mails, verificar caixas de entrada e limpar agendas automaticamente gerou nova onda de excitação.

Dave Kerr, Partner da McKinsey, observa: “Muitas pessoas dizem ‘isso vai mudar o mundo’, mas ainda não estamos vendo tantos cenários reais, fora de certos setores, onde as coisas mudaram muito.”

O hype existe por razões válidas. IA agêntica corrige uma limitação fundamental dos LLMs: eles não foram originalmente projetados para operar no mundo real. Agentes resolvem esse problema. Mas capturar valor real exige mais do que simplesmente assinar uma licença e dizer “vá operar”.

O alerta é direto: muitas empresas estão construindo agentes pelo simples fato de construir agentes, esquecendo lições testadas sobre experiência do usuário e estratégia de produto.

Quando Não Usar Agentes

Quando você tem uma nova tecnologia, pode ser como o ditado do martelo: tudo parece um prego.

Se você precisa de um resultado determinístico — algo que funcione exatamente da mesma forma toda vez — um sistema baseado em regras com declarações “se-então” pode ser mais adequado.

A característica da IA moderna é que ela não é determinística. Às vezes diz uma coisa, às vezes outra. Isso é ótimo para conversação, mas em situações de negócio pode ser crítico — por razões de compliance, por exemplo — ter exatamente o mesmo resultado toda vez.

Como Kerr coloca: “Usar um LLM para score de crédito seria como usar um míssil nuclear para matar uma mosca.”

Planilhas e regras de negócio funcionam há décadas para cálculos determinísticos. Se o problema tem um padrão claro de “se-então-senão”, você não precisa de agentes de forma alguma.

Agentes são ferramentas certas para tarefas complexas com alta variabilidade, julgamento e interpretação contextual. Para todo o resto, simplicidade continua sendo virtude.

Onde Funciona de Verdade

Dois casos de uso mostram onde IA agêntica realmente entrega valor:

Atendimento ao cliente é ideal porque clientes enviam uma grande variedade de perguntas em linguagem natural, das mais simples às mais complexas. Agentes conectam com bases de conhecimento proprietárias, executam ações como enviar produtos ou iniciar devoluções e permitem níveis de escalação — nível 1 resolvido por agente, nível 2 escala para humano.

Área jurídica mostrou resultados concretos. Agentes treinados para entender como advogados trabalham replicam fluxos similares. Em casos documentados, o tempo de fluxo de trabalho foi reduzido em 4x. Isso permitiu expandir acesso aos serviços com preços menores e viabilizou trabalho de maior volume e menor margem — trabalho que antes não era economicamente viável.

A chave do sucesso não é a tecnologia sozinha. É usar as técnicas de engenharia certas e design centrado no humano para alcançar ganhos massivos de produtividade.

Agentic Mesh: Agentes Trabalhando Juntos

Um agentic mesh é uma característica arquitetural que permite maximizar o reuso de capacidades fundamentais.

Assim como em qualquer organização temos pessoas especializadas em diferentes coisas, podemos imaginar agentes de IA que se especializam em diferentes tarefas: planejamento, interação com clientes, logística, análise de dados.

O conceito central é simples: você precisa de algum tipo de substrato tecnológico para que todos esses agentes possam se coordenar e conversar entre si.

Os benefícios são claros. Múltiplas linhas de negócio compartilham conexões com fontes de dados comuns. Grupos diferentes podem descobrir e usar o que já foi construído. E a solução evita que cada silo construa sua própria implementação única, reduzindo dívida técnica.

O mesh não é apenas conveniência técnica. É arquitetura estratégica que permite escala.

Como o Trabalho Vai Mudar

Como vimos em outras inovações tecnológicas, pode haver preocupações de curto prazo sobre empregos. Mas no geral, a IA agêntica aumentará a produtividade econômica.

Humanos continuarão empregados produtivamente, mas o que fazemos no dia a dia pode parecer bem diferente.

Kerr observa mudanças já visíveis em desenvolvimento de software: “Parece que todo mundo agora é um tech lead. Você não está apenas escrevendo código individualmente; está revisando o que é produzido, entendendo como se encaixa no sistema e garantindo que atende aos padrões.”

Desenvolvedores acostumados a escrever código agora precisam gerenciar desenvolvimento assistido por IA. Tarefas simples como scaffolding inicial de código ou análise de pesquisa podem ser feitas rapidamente e a baixo custo.

A mudança de mentalidade é significativa. Da empolgação “posso escrever tanto código” para a maturidade de “cada linha de código é uma responsabilidade”.

A nova realidade: queremos o mínimo de código possível, e ele precisa se encaixar em uma arquitetura geral. Não é apenas modo QA — é modo tech lead.

Gerenciando os Riscos

LLMs são não-determinísticos e podem ter saídas variadas, incluindo opiniões declaradas com confiança que simplesmente não são verdadeiras. Agentes podem ser percebidos como rudes ou insuficientemente empáticos ao interagir com clientes. E quando diferentes agentes interagem em um mesh, podem entrar em ciclos que não funcionam tecnicamente.

A filosofia recomendada é direta: “Vá devagar para ir rápido.” Queremos usar essas tecnologias — sabemos que serão uma enorme alavanca de valor. Mas os controles de risco certos precisam estar em vigor.

Guardrails tecnológicos incluem monitoramento contínuo de saídas, sistemas baseados em regras para identificar conteúdo indesejado, bloqueio de nomes de concorrentes ou linguagem inapropriada e usar IA como seu próprio guardrail — é mais fácil identificar erros do que produzir corretamente.

Existe um paradoxo aqui. Você está usando um sistema em que não confia totalmente para avaliar outro sistema em que não confia totalmente. É essencial como primeira linha de defesa, mas não é suficiente. Em algum ponto você precisa de avaliação humana.

Práticas organizacionais eficazes incluem criar comitês de risco multifuncionais que reúnem equipes de risco, jurídico e tecnologia. Trabalhar com equipes de casos de uso desde o dia um. Pensar em guardrails antes de implementar. E escolher cuidadosamente vendors e modelos.

O Que Vem a Seguir

IA agêntica representa uma evolução real na capacidade das máquinas. Não é apenas hype, mas também não é mágica. É tecnologia que permite sistemas executarem tarefas complexas de forma independente — quando aplicada aos problemas certos, com a arquitetura certa e os controles certos.

A questão não é se sua organização vai adotar IA agêntica. É quando, como e para quê.

As empresas que conseguirem equilibrar ambição tecnológica com rigor de governança terão vantagem significativa. Não porque implementaram agentes primeiro, mas porque implementaram agentes bem.

E talvez, em 12 ou 24 meses, você nem pense nisso como “IA agêntica”. Será apenas como as coisas funcionam.

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