Durante anos, a inteligência artificial foi associada principalmente à análise de dados, previsões estatísticas e respostas automatizadas.
Em muitas empresas, seu uso ficou restrito a dashboards, relatórios ou assistentes que apenas reagiam a comandos humanos. Esse cenário começou a mudar de forma mais consistente com o avanço dos agentes de IA: sistemas capazes de executar tarefas, tomar decisões dentro de regras definidas e interagir com outros sistemas de maneira autônoma.
Esse movimento acontece em um contexto de processos cada vez mais complexos, crescimento acelerado do volume de dados, pressão constante por eficiência operacional e a necessidade de escalar operações sem aumentar proporcionalmente as equipes.
Não por acaso, um levantamento global da PwC mostrou que 79% das empresas já utilizam inteligência artificial em pelo menos uma função do negócio, indicando que a tecnologia deixou de ser experimental para se tornar parte da rotina corporativa.
Ao longo deste artigo, você vai entender o que são esses agentes, como funcionam na prática e por que estão se tornando relevantes para negócios de diferentes setores.
O que são agentes de IA?
Agentes de IA são sistemas projetados para agir, e não apenas responder. Diferentemente de ferramentas tradicionais de automação ou de assistentes conversacionais, eles operam a partir de objetivos claros, regras definidas, dados disponíveis e contexto operacional.
Na prática, isso significa que um agente de IA pode acompanhar um processo do início ao fim, avaliando informações, tomando decisões dentro de limites estabelecidos e executando ações em sistemas internos.
Essa atuação pode ocorrer de forma contínua ou sob demanda, dependendo da configuração e do processo envolvido.
Vale diferenciar rapidamente dois conceitos que costumam ser confundidos:
- Chatbots e assistentes digitais têm como foco principal a interação, respondendo perguntas ou orientando usuários;
- Já os agentes de IA são orientados à execução, conectando decisões a ações concretas dentro dos fluxos do negócio.
Como funcionam os agentes de IA na prática?
O funcionamento dos agentes de IA pode ser explicado sem tecnicismos. Em geral, o ciclo segue algumas etapas bem definidas.
Primeiro, o agente recebe um objetivo ou uma tarefa, como organizar demandas, analisar uma solicitação ou acompanhar um processo específico.
Em seguida, ele avalia os dados disponíveis e o contexto, considerando regras, prioridades e restrições previamente configuradas.
A partir dessa análise, o agente toma decisões dentro dos limites definidos pela empresa e executa ações em sistemas, plataformas ou processos internos.
Por fim, os resultados dessas ações são registrados, permitindo análise posterior, ajustes ou aprendizado supervisionado.
O grande diferencial está justamente nesse ciclo completo de decisão e ação. O valor dos agentes de IA está, principalmente, em transformar essas informações em execução prática, conectada à operação real.
Agentes de IA x automação tradicional
A automação tradicional é baseada em fluxos fixos, com regras rígidas e pouca flexibilidade para lidar com exceções. Ela funciona bem em processos previsíveis, mas exige ajustes manuais constantes quando o cenário muda ou quando surgem variações inesperadas.
Os agentes de IA ampliam esse alcance. Eles lidam melhor com exceções, conseguem priorizar tarefas, adaptar decisões ao contexto e reduzir a dependência de reconfigurações frequentes. Isso não significa que substituem toda automação existente, mas que elevam o nível de autonomia dos processos.
Essa diferença ajuda a explicar por que muitas empresas ainda veem ganhos limitados com iniciativas de IA. Um relatório da Bain aponta que a maioria das organizações obtém apenas 10% a 15% de ganho de produtividade, principalmente porque as soluções operam de forma isolada, sem integração entre sistemas e etapas do processo.
Quando a IA não executa o fluxo completo, o impacto tende a ser menor.
Onde os agentes de IA já estão sendo usados nos negócios?
Atendimento e relacionamento com clientes
No atendimento, os agentes de IA atuam na triagem de solicitações, no encaminhamento inteligente de demandas e na continuidade do relacionamento em múltiplos canais. Eles permitem que o cliente não precise repetir informações e que as equipes humanas recebam casos já organizados e priorizados.
Operações e processos internos
Em operações internas, os agentes executam tarefas repetitivas, organizam demandas, acompanham prazos e reduzem retrabalho. Esse uso tem avançado de forma consistente.
Uma pesquisa da KPMG mostra que 65% das empresas já passaram da fase de experimentação para pilotos estruturados de agentes de IA, indicando um foco maior em resultados e integração com processos reais.
Análise de dados e apoio à decisão
No apoio à decisão, agentes de IA consolidam informações de diferentes fontes, geram relatórios e ajudam a identificar gargalos operacionais. Quando conectados ao processo, esses agentes deixam de ser apenas analíticos e passam a orientar ações concretas. Estudos econômicos da Forrester mostram que projetos de IA bem integrados podem alcançar ROI superior a 200%, justamente por atuarem de ponta a ponta.
Por que os agentes de IA ganharam força agora?
A popularização dos agentes de IA é resultado da combinação de fatores tecnológicos e de negócio. O avanço dos modelos de linguagem, a disseminação de integrações via APIs e a maturidade da computação em nuvem criaram a base técnica necessária.
Ao mesmo tempo, a pressão por eficiência e escalabilidade se intensificou. Um levantamento da Bain indica que 74% das empresas já colocam a IA entre suas três principais prioridades estratégicas, o que acelera investimentos e reduz a tolerância a iniciativas que não entregam valor operacional.
Nesse contexto, a integração se tornou um ponto crítico. Um estudo da UiPath revelou que 87% dos executivos de TI consideram a interoperabilidade essencial para o sucesso de agentes de IA, enquanto 63% apontam o excesso de plataformas desconectadas como um risco crescente. Isso reforça a necessidade de soluções bem planejadas, e não ferramentas isoladas.
Quais cuidados as empresas devem ter ao adotar agentes de IA?
Apesar do potencial, a adoção de agentes de IA exige cautela. Clareza de objetivos, definição de limites para a tomada de decisão, integração com sistemas existentes e monitoramento constante são pontos essenciais.
A participação das equipes humanas também é fundamental, tanto para supervisão quanto para ajustes estratégicos.
Esses cuidados não são teóricos. Projeções da Gartner indicam que mais de 40% dos projetos de agentes de IA devem ser cancelados até 2027, principalmente por falhas de integração, governança e alinhamento com os processos de negócio. Agentes de IA funcionam melhor quando fazem parte de uma estratégia muito bem planejada e executada.
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Agentes de IA e o futuro do trabalho
O impacto dos agentes de IA no trabalho tende a ser redistributivo. A tecnologia reorganiza o tempo e o foco das equipes, reduzindo o peso de tarefas operacionais e ampliando o espaço para atividades estratégicas, analíticas e de relacionamento.
O principal efeito está na forma como pessoas e sistemas passam a colaborar de maneira mais integrada no cotidiano das organizações.
Nesse cenário, algumas mudanças já se tornam evidentes:
- Menor dedicação a tarefas repetitivas e operacionais;
- Maior concentração em análise, planejamento e tomada de decisão;
- Apoio mais consistente à gestão, com informações organizadas e acionáveis;
- Integração mais próxima entre áreas técnicas e áreas de negócio;
- Crescente demanda por governança, acompanhamento e revisão dos fluxos automatizados.
O desafio está em coordenar a atuação dos agentes de IA de forma responsável, mantendo alinhamento com processos, pessoas e objetivos organizacionais.
Como a ABL pode contribuir nesse sentido?
Nesse cenário de evolução da inteligência artificial aplicada aos negócios, a ABL atua no desenvolvimento e na implementação de agentes de IA conectados a processos reais.
O foco está na integração entre dados, sistemas e estratégia, garantindo que a tecnologia gere eficiência mensurável e esteja alinhada aos objetivos do negócio.
A experiência prática em diferentes contextos operacionais permite estruturar soluções que vão além da automação pontual, criando bases sustentáveis para escala e tomada de decisão.
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Conclusão
Os agentes de IA representam um novo estágio da automação nos negócios. Seu valor está na capacidade de agir, decidir e integrar processos de forma contínua, conectando dados à execução.
Quando adotados com estratégia, governança e alinhamento operacional, esses agentes ajudam empresas a ganhar eficiência, previsibilidade e escala.
Indo muito além de uma tendência tecnológica, os agentes de IA refletem uma mudança na forma como as organizações estruturam seus processos.
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