Um Ano de IA Agêntica: Seis Lições de Quem Está Fazendo o Trabalho

Um ano de revolução agêntica deixou uma lição clara: fazer bem feito exige trabalho duro.

Uma transformação empresarial agêntica promete produtividade incomparável. Enquanto algumas empresas colhem sucessos iniciais, muitas outras encontram dificuldades para ver valor em seus investimentos. Em alguns casos, estão até retrocedendo — recontratando pessoas onde os agentes falharam.

Baseado em mais de 50 implementações de IA agêntica e dezenas de observações no mercado, seis lições fundamentais emergem para líderes que querem capturar valor real.

Lição 1: Foco no Fluxo, Não no Agente

Alcançar valor de negócio com IA agêntica requer mudar fluxos de trabalho — não apenas implementar agentes impressionantes.

Frequentemente, organizações focam demais no agente ou na ferramenta agêntica. Isso inevitavelmente leva a agentes impressionantes que não melhoram o fluxo geral, resultando em valor decepcionante.

Esforços de IA agêntica que focam em reimaginar fluxos de trabalho inteiros — pessoas, processos e tecnologia — têm mais probabilidade de entregar resultados positivos.

Os passos essenciais:

Mapear processos e identificar pontos de dor dos usuários
Projetar sistemas agênticos que reduzam trabalho desnecessário
Criar loops de aprendizado e mecanismos de feedback
Usar a tecnologia certa em cada ponto do fluxo
Considerar agentes como orquestradores e integradores

Quanto mais frequentemente os agentes são usados, mais inteligentes e alinhados eles se tornam.

Lição 2: Agentes Nem Sempre São a Resposta

Agentes de IA podem fazer muito, mas não devem ser usados para tudo.

Frequentemente, líderes não analisam de perto o trabalho a ser feito ou questionam se um agente seria a melhor escolha. A pergunta-chave é: “Qual é o trabalho a ser feito e quais são os talentos relativos de cada membro potencial da equipe — ou agente — para trabalhar junto e alcançar os objetivos?”

Não caia na mentalidade binária “agente/sem agente”. O segredo está em descobrir qual ferramenta ou agente é mais adequado para a tarefa.

Regras práticas:

Tarefa baseada em regras e repetitiva? Use automação baseada em regras.
Entrada não estruturada, mas tarefa extrativa? Use IA generativa ou NLP.
Classificação ou previsão com dados históricos? Use análise preditiva.
Síntese, julgamento ou interpretação criativa? Use IA generativa.
Decisão em múltiplas etapas com alta variabilidade? Use agentes de IA.

Lição 3: Pare com o “AI Slop”

Um dos erros mais comuns: sistemas agênticos que impressionam em demos, mas frustram usuários no trabalho real.

É comum ouvir reclamações sobre “AI slop” — saídas de baixa qualidade. Usuários perdem confiança rapidamente e a adoção fica comprometida.

A lição aprendida: “Integrar agentes é mais parecido com contratar um novo funcionário do que implantar software.” Os agentes devem receber descrições de cargo claras, onboarding e feedback contínuo.

Tipos de avaliação essenciais:

Taxa de sucesso da tarefa: Percentual de fluxos concluídos corretamente sem intervenção humana
Precisão e recall: Equilíbrio entre falsos positivos e negativos
Acurácia de recuperação: Percentual de documentos corretos recuperados
Similaridade semântica: Alinhamento de significado além da correspondência exata
Taxa de alucinação: Frequência de afirmações incorretas ou sem suporte
Erro de calibração: Confiança do agente vs. acurácia real

Lição 4: Rastreabilidade em Cada Etapa

Com poucos agentes de IA, revisar o trabalho e identificar erros é simples. Mas quando empresas implantam centenas ou milhares de agentes, a tarefa se torna desafiadora.

Muitas empresas rastreiam apenas resultados. Quando há um erro — e sempre haverá erros na escala — é difícil descobrir exatamente o que deu errado.

A solução: o desempenho do agente deve ser verificado em cada etapa do fluxo de trabalho. Construir monitoramento e avaliação permite que equipes identifiquem erros cedo e melhorem continuamente.

Caso real: Um provedor de resolução de disputas observou uma queda súbita na acurácia quando o sistema encontrou um novo conjunto de casos. Como haviam construído o fluxo agêntico com ferramentas de observabilidade para rastrear cada etapa, a equipe rapidamente identificou o problema: certos segmentos de usuários estavam enviando dados de menor qualidade. Com esse insight, melhoraram as práticas de coleta de dados e ajustaram a lógica de parsing. O desempenho rapidamente se recuperou.

Lição 5: O Melhor Caso de Uso É o Caso de Reuso

Na corrida para avançar com IA agêntica, empresas frequentemente criam um agente único para cada tarefa identificada.

Isso pode levar a redundância e desperdício significativos, porque o mesmo agente frequentemente pode realizar diferentes tarefas que compartilham muitas das mesmas ações: ingestão, extração, busca, análise, geração de relatórios, validação, notificação.

Como implementar:

Identificar tarefas recorrentes como ponto de partida
Desenvolver agentes e componentes reutilizáveis em diferentes fluxos
Facilitar o acesso dos desenvolvedores a esses componentes
Criar conjunto centralizado de serviços validados
Desenvolver assets reutilizáveis (padrões de aplicação, código, materiais de treinamento)
Integrar capacidades em uma plataforma única

Essa abordagem ajuda a eliminar virtualmente 30 a 50% do trabalho não essencial tipicamente requerido.

Lição 6: Humanos Permanecem Essenciais

Agentes realizarão muito, mas humanos permanecerão parte essencial da equação — mesmo enquanto o tipo de trabalho muda.

Pessoas precisarão supervisionar a acurácia do modelo, garantir conformidade, usar julgamento e lidar com casos extremos.

Empresas devem ser deliberadas em redesenhar o trabalho para que pessoas e agentes colaborem bem juntos. Sem esse foco, mesmo os programas mais avançados arriscam falhas silenciosas, erros compostos e rejeição dos usuários.

Elementos de design colaborativo:

Identificar onde, quando e como integrar input humano
Determinar quais decisões requerem aprovação humana
Programar agentes para destacar casos extremos e anomalias
Manter a assinatura humana em documentos críticos
Desenvolver interfaces visuais simples para interação
Criar elementos interativos para validação rápida

Caso real: Uma seguradora desenvolveu elementos visuais interativos para ajudar revisores a validar resumos gerados por IA, alcançando níveis de aceitação de 95%.

Conclusão

O ano de IA agêntica revelou que o sucesso não vem da tecnologia em si, mas de como ela é integrada aos fluxos de trabalho, às pessoas e aos processos.

As empresas que capturam valor real são as que:

Reimaginam fluxos inteiros, não apenas implementam agentes
Escolhem a ferramenta certa para cada tarefa
Investem em avaliações rigorosas
Constroem observabilidade em cada etapa
Desenvolvem componentes reutilizáveis
Projetam para colaboração humano-agente

O Victorino Group ajuda empresas a implementar IA agêntica com resultados reais. Se você quer evitar os erros comuns e capturar valor desde o primeiro projeto, vamos conversar.