Com avanço dos agentes de inteligência artificial nas empresas, engenharia de contexto ganha espaço para organizar regras e definições de negócio necessárias à interpretação das informações
Um agente de inteligência artificial conectado aos sistemas de uma empresa pode consultar dados de vendas, finanças e clientes em poucos segundos. Isso, porém, não significa que suas respostas estejam corretas. Sem conhecer as regras utilizadas pela organização para calcular indicadores e interpretar informações, a tecnologia pode apresentar números inconsistentes, mesmo quando consulta bases de dados confiáveis. O problema tem ampliado a atenção à engenharia de contexto, abordagem que busca fornecer à IA o conhecimento necessário para compreender os dados com os quais trabalha.
A dificuldade aparece em perguntas aparentemente simples, como “quantos clientes ativos temos?”. Para algumas empresas, um cliente ativo é aquele que mantém um contrato vigente. Para outras, é quem realizou uma compra em determinado período ou utilizou o serviço recentemente. Se essas definições não estiverem disponíveis, um agente pode adotar critérios diferentes dos utilizados pela organização e apresentar uma resposta tecnicamente plausível, mas incorreta para aquele negócio.
“Conectar um agente de IA aos dados de uma empresa é apenas parte do trabalho. Ele pode acessar todas as informações disponíveis e, ainda assim, chegar a conclusões erradas porque não conhece as regras do negócio. O que significa um cliente ativo? Como a empresa calcula sua receita? Quais informações devem ser consideradas em cada análise? São definições que muitas vezes estão apenas na cabeça das pessoas. A engenharia de contexto permite organizar esse conhecimento e disponibilizá-lo para a IA, fazendo com que ela interprete os dados de acordo com os critérios da própria empresa”, explica Antônio Duarte, CEO da Nekt.
A engenharia de contexto envolve selecionar, estruturar e disponibilizar as informações necessárias para orientar o funcionamento dos sistemas de IA. No ambiente corporativo, isso inclui documentar conceitos, regras de cálculo, relações entre bases de dados, exceções e critérios internos. Dessa forma, o agente pode consultar não apenas os registros armazenados, mas também as orientações necessárias para interpretá-los.
O tema acompanha uma mudança na forma como as empresas utilizam inteligência artificial. Com os agentes, que podem consultar sistemas, executar tarefas e produzir análises a partir de instruções em linguagem natural, parte do trabalho antes realizado por profissionais passa a depender da interpretação automatizada de informações. Uma definição que antes era conhecida pela equipe financeira ou comercial, por exemplo, precisa estar documentada para que diferentes sistemas utilizem os mesmos critérios.
A Nekt, plataforma de dados voltada à utilização de agentes de IA, trabalha com uma camada semântica que permite registrar definições de indicadores, regras de negócio e referências às tabelas e aos campos utilizados nos cálculos. Ao receber uma pergunta, o agente pode recuperar o contexto relacionado ao assunto antes de consultar os dados, reduzindo o risco de utilizar critérios inadequados.
A tecnologia também ajuda a compreender os limites das integrações entre sistemas e inteligência artificial. Protocolos como o Model Context Protocol (MCP), que padroniza a conexão de agentes a ferramentas e fontes de dados, facilitam o acesso às informações, mas não estabelecem, por si só, o significado de cada indicador. Para que uma consulta sobre faturamento, inadimplência ou desempenho comercial produza uma resposta alinhada às regras da empresa, essas definições precisam estar disponíveis e atualizadas.
A engenharia de contexto, portanto, passa a integrar as discussões sobre a adoção de agentes de IA nas organizações. Além de disponibilizar dados, as empresas organizam o conhecimento utilizado para interpretá-los e estabelecer mecanismos de governança e validação. Esse trabalho não elimina a possibilidade de erros, mas cria condições para respostas mais consistentes, verificáveis e alinhadas aos critérios do negócio.