Por Leonardo Ribeiro Pinto, executivo de tecnologia e empreendedor
Começo esse artigo fazendo a seguinte pergunta: como líderes e gestores estão transformando suas decisões com inteligência artificial?
A resposta não é simples, vamos começar com o início da inteligência artificial, onde a referência principal eram os chatbots. Me lembro quando a IBM lançou o Watson e seu case principal foi como pedir uma pizza em um chat sem a intervenção humana. Atualmente, em 2026, os chamados agentes de IA representam uma nova geração de ferramentas capazes de resolver problemas complexos e auxiliar usuários em tomadas de decisões com base em informações armazenadas em seu banco de dados e probabilidades matemáticas.
Os agentes de IA têm a capacidade de adaptar contextos e atuar como verdadeiros copilotos dentro das organizações. Fazendo uma analogia com um avião, o comandante seria um líder ou gestor e seu copilo o agente de IA, ele sozinho não deve ser responsável por pilotar e tomar as decisões de maneira autônoma, e sim executar tarefas mais simples e “municiar” o comandante com todas as informações necessárias para que ele sim, tome todas as decisões.
Agora, o que diferencia um agente de IA?
A IA, na grande maioria das vezes, trabalha de maneira passiva, ou seja, ela precisa ser “provocada” por um usuário por meio de uma pergunta ou uma solicitação de tarefa. Os agentes de IA trabalham de maneiras diferentes, não são uma simples automação, que executam tarefas fixas e reativas, os agentes de IA são semiautônomos: entendem o cenário, mantêm histórico, executam ações e guiam decisões. Sua estrutura é composta por camadas de contexto, memória, ferramentas, regras e objetivos.
Onde os agentes geram mais valor?
O maior ganho está em reduzir o trabalho repetitivo. Abaixo listo 3 aplicações muito vantajosas no uso de agentes:
- Pesquisa de mercado e análise competitiva
- Priorização de backlog e síntese de reuniões
- Monitoramento contínuo de tendências
Com base na pergunta inicial e pegando como exemplo um agente que atuaria na pesquisa de mercado e análise competitiva, como poderíamos criar esse agente de IA e quais as etapas?
Em primeiro lugar, comece definindo um workflow, ou seja, quais serão as etapas que os agentes devem passar. O importante nessa etapa é a definição de possibilidades que o agente deve passar. Um exemplo, o agente tenta acessar um site xyz.com para mapear o número de anúncios, caso não consiga, ele deve tentar acessar o site xxx.com. Em segundo lugar, estruture a memória do agente. Para que ele seja eficiente ao longo do tempo, é fundamental que ele armazene e recupere informações de pesquisas anteriores. Isso evita retrabalho e permite que o agente evolua suas análises de forma consistente, comparando, por exemplo, dados de um mês para o outro sem precisar recomeçar do zero a cada nova solicitação. Em terceiro lugar, defina as ferramentas a serem utilizadas. Um agente de análise competitiva pode ter acesso a ferramentas como buscadores web, APIs de dados de mercado, planilhas e até plataformas de monitoramento de redes sociais. Quanto mais bem definidas forem suas ferramentas, mais precisa e autônoma será na coleta de dados. Em quarto lugar, estabeleça regras e limites claros. Até onde o agente pode agir sozinho? Quais decisões exigem validação humana? Essa etapa é fundamental para garantir a governança do processo. Um agente sem regras bem definidas pode automatizar erros ou gerar análises enviesadas sem que ninguém perceba.
Por último, mas não menos importante: mantenha o humano na decisão. Voltando à nossa analogia com o avião, o agente coleta, organiza, resume e apresenta. O comandante, ou seja, o líder ou gestor, é quem interpreta o cenário completo e bate o martelo. A IA amplia a capacidade humana, mas não a substitui.
Os erros mais comuns na implementação
Muitas empresas se animam com o potencial dos agentes e pulam etapas necessárias. Uma das maiores empresas de software do mundo, a SAP disponibiliza um documento muito interessante “4-step guide to AI agent excellence” que aborda esse tema, ao analisar esse documento como referência, notamos que os erros mais frequentes na implementação dos agentes são:
- Criar agentes sem processo definido, o agente reflete o caos que já existe
- Automatizar problemas ao invés de resolvê-los
- Ignorar a governança e a validação humana
- Não definir métricas de sucesso para avaliar se o agente está cumprindo seu objetivo
Os agentes de IA chegaram para ficar, e o diferencial competitivo não estará em quem os adota primeiro, mas em quem os estrutura melhor. Empresas que investem em workflows bem definidos, memória integrada e governança clara saem na frente e não apenas em eficiência, mas em qualidade de decisão.
Agentes de IA não substituem líderes, eles ampliam sua capacidade de analisar, decidir e executar com mais velocidade e precisão. A pergunta não é se sua empresa vai adotar essa tecnologia, mas quando e como ela vai fazer.
Imagem: https://pt.vecteezy.com/foto/69631068-microchip-o-circuito-borda-tecnologia-artificial-inteligencia-informatica