A nova geração de inteligência artificial não se limita a produzir textos e responder comandos. Com os agentes inteligentes, os sistemas começam a executar tarefas, tomar decisões e coordenar processos com muito mais autonomia.
Nos últimos anos, a inteligência artificial generativa ganhou espaço em empresas e no cotidiano das pessoas. Ferramentas capazes de criar textos, imagens, códigos e analisar informações mudaram a maneira como interagimos com a tecnologia.
Mas uma nova evolução começa a ganhar destaque: a IA agêntica, também conhecida como Agentic AI.
Diferentemente dos modelos tradicionais, que geralmente dependem de uma pergunta ou solicitação para gerar uma resposta, a IA agêntica tem capacidade de planejar etapas, utilizar ferramentas, consultar informações externas e executar ações para alcançar determinado objetivo.
Na prática, isso representa uma mudança importante. Em vez de simplesmente perguntar à inteligência artificial como realizar uma atividade, será possível delegar a ela uma tarefa e permitir que trabalhe em diferentes etapas até chegar ao resultado esperado.
O que é IA agêntica?
A IA agêntica é uma abordagem de inteligência artificial baseada em agentes capazes de atuar com determinado grau de autonomia para cumprir objetivos.
Esses agentes utilizam modelos de linguagem, mecanismos de raciocínio, memória, acesso a dados e integração com ferramentas externas para interpretar situações e decidir quais ações devem ser executadas.
Imagine, por exemplo, uma empresa que precisa acompanhar solicitações de compras.
Em um cenário tradicional, um colaborador acessa o ERP, consulta as solicitações pendentes, verifica as aprovações, identifica possíveis problemas e entra em contato com os responsáveis.
Com um agente de IA, parte desse trabalho poderia ser automatizada. O agente poderia consultar o ERP, identificar solicitações paradas, verificar em qual etapa está cada processo, localizar os responsáveis e encaminhar notificações ou recomendações.
Dependendo das permissões e regras estabelecidas, também poderia executar determinadas ações diretamente no sistema.
A diferença está justamente nessa capacidade de transformar uma solicitação em uma sequência de atividades, utilizando recursos disponíveis para atingir um objetivo.
IA generativa e IA agêntica: qual é a diferença?
Embora estejam relacionadas, essas duas abordagens possuem características diferentes.
A inteligência artificial generativa é especialmente conhecida pela capacidade de produzir conteúdos e interpretar informações. É o que acontece quando utilizamos um chatbot para escrever um texto, resumir um documento, elaborar uma consulta SQL ou explicar determinado assunto.
Já a IA agêntica amplia essa capacidade ao incorporar planejamento e execução de tarefas.
Podemos entender essa diferença com um exemplo simples:
- IA generativa: informa quais são as etapas necessárias para organizar uma reunião.
- IA agêntica: consulta a agenda, identifica horários disponíveis, prepara um convite e executa as ações autorizadas para organizar a reunião.
Uma abordagem não substitui necessariamente a outra. Na realidade, os modelos generativos podem funcionar como parte da inteligência responsável pelo raciocínio e pelas decisões de um agente.
Essa combinação permite construir soluções mais completas, capazes de interagir com diferentes sistemas e executar atividades que antes dependiam de várias intervenções humanas.
O que torna a IA agêntica tão interessante?
Existem algumas características que ajudam a explicar por que essa tecnologia vem despertando o interesse de empresas e profissionais de tecnologia.
1. Flexibilidade com precisão
Os modelos de inteligência artificial conseguem interpretar linguagem natural, compreender contextos e lidar com solicitações que nem sempre seguem um padrão.
Por outro lado, a programação tradicional continua sendo fundamental para garantir regras específicas, cálculos, validações e operações que exigem previsibilidade.
A IA agêntica combina essas duas capacidades.
Enquanto a inteligência artificial interpreta situações e ajuda a definir caminhos, as regras programadas podem garantir que determinadas operações sejam executadas de maneira controlada.
Essa combinação é especialmente importante em ambientes empresariais, nos quais flexibilidade não pode significar ausência de controle.
2. Capacidade de acessar informações e sistemas externos
Uma das limitações de um modelo de linguagem isolado é depender das informações disponíveis em seu contexto e dos recursos aos quais tem acesso.
Os agentes inteligentes podem ampliar esse alcance por meio de integrações com APIs, bancos de dados, sistemas corporativos, serviços externos e outras ferramentas.
Isso permite trabalhar com informações atualizadas e específicas de cada organização.
Imagine um agente conectado ao ERP, ao sistema financeiro e a uma ferramenta de gestão de projetos. Ele poderia reunir informações dessas diferentes fontes para produzir uma análise mais completa de determinada situação.
Em vez de consultar cada sistema individualmente, o usuário poderia solicitar uma visão consolidada utilizando linguagem natural.
3. Autonomia para executar atividades
Outra característica importante é a capacidade de realizar tarefas com menor necessidade de intervenção humana em cada etapa.
Um agente pode receber um objetivo, dividir o trabalho em atividades menores, executar cada uma delas e avaliar se o resultado atende ao que foi solicitado.
Isso abre possibilidades para automação de processos que envolvem diferentes etapas e sistemas.
Na área financeira, por exemplo, um agente poderia acompanhar títulos próximos do vencimento, identificar inconsistências e preparar informações para análise.
Em tecnologia, poderia monitorar registros de erros, classificar ocorrências e sugerir ações para a equipe de suporte.
Na área de compras, poderia acompanhar solicitações, identificar pendências e apoiar o processo de aquisição.
É importante destacar que autonomia não significa liberdade irrestrita. Em operações críticas, aprovações humanas, limites de atuação e regras de segurança continuam sendo essenciais.
4. Uma interação mais simples e natural
A IA agêntica também pode transformar a maneira como as pessoas utilizam os sistemas.
Muitas aplicações corporativas possuem menus, telas, filtros, relatórios e diferentes etapas de navegação. Encontrar uma informação ou executar uma operação pode exigir conhecimento prévio da ferramenta.
Com agentes inteligentes, parte dessa complexidade pode ficar escondida.
Em vez de navegar por diferentes telas, o usuário poderia fazer uma solicitação como:
“Apresente as solicitações de compras pendentes de aprovação, separadas por responsável, e destaque aquelas que estão paradas há mais tempo.”
O agente poderia consultar as informações necessárias, organizar os resultados e apresentar uma resposta estruturada.
Essa experiência aproxima a tecnologia da linguagem utilizada pelas pessoas no dia a dia e pode facilitar o acesso às informações por diferentes áreas da empresa.
Como a IA agêntica pode transformar os sistemas ERP?
Entre as aplicações com grande potencial estão os sistemas de gestão empresarial.
ERPs concentram informações de diferentes áreas, como financeiro, contabilidade, compras, estoque, produção, fiscal e recursos humanos. Apesar dessa integração, muitas atividades ainda dependem de consultas manuais, conhecimento específico das funcionalidades e acompanhamento constante dos processos.
É nesse cenário que a IA agêntica pode contribuir.
Imagine um ERP que não seja utilizado apenas como uma ferramenta para registrar operações, consultar relatórios e executar rotinas, mas que também conte com agentes inteligentes capazes de auxiliar os usuários.
Algumas possibilidades incluem:
Financeiro: acompanhar contas a pagar e receber, identificar divergências, organizar informações e sinalizar situações que precisam de atenção.
Compras: monitorar solicitações pendentes, acompanhar aprovações, consultar pedidos e identificar possíveis atrasos.
Controladoria: consolidar informações de orçamento e realizado, identificar variações e preparar análises para os gestores.
Estoque: acompanhar níveis de estoque, identificar situações fora dos parâmetros estabelecidos e apoiar o planejamento de reposição.
Suporte de TI: interpretar chamados, consultar bases de conhecimento, identificar ocorrências semelhantes e sugerir procedimentos para resolução.
Gestão: reunir informações de diferentes módulos e apresentar indicadores relevantes para apoiar a tomada de decisão.
Esses exemplos mostram como a inteligência artificial pode deixar de ser apenas uma ferramenta de consulta e passar a participar ativamente da execução dos processos empresariais.
Um agente ou vários agentes trabalhando juntos?
Outro conceito relacionado à IA agêntica é o de sistemas multiagentes.
Nesse modelo, diferentes agentes podem assumir responsabilidades específicas e trabalhar de forma coordenada.
Imagine um processo de análise financeira que envolva três agentes:
- Um agente responsável por consultar informações financeiras e identificar movimentações.
- Outro responsável por analisar os dados e identificar possíveis inconsistências.
- Um terceiro responsável por consolidar os resultados e preparar um relatório para o gestor.
Cada agente possui uma função específica, mas todos trabalham em direção ao mesmo objetivo.
Essa arquitetura permite dividir atividades complexas em tarefas menores, aproveitando as capacidades de diferentes agentes.
Naturalmente, essa coordenação exige mecanismos de comunicação, controle, monitoramento e validação para garantir que as atividades sejam executadas corretamente.
Os desafios para adotar a IA agêntica nas empresas
Apesar das possibilidades, a adoção dessa tecnologia exige planejamento.
Permitir que um agente consulte informações é diferente de permitir que ele altere cadastros, aprove pagamentos ou execute operações financeiras.
Quanto maior o nível de autonomia, maior também deve ser a preocupação com segurança e governança.
Entre os principais pontos de atenção estão:
- Segurança e permissões: cada agente deve acessar somente os dados e recursos necessários para sua finalidade.
- Governança: é importante definir quais decisões podem ser tomadas automaticamente e quais exigem aprovação humana.
- Confiabilidade: as informações utilizadas precisam ser consistentes, e as ações executadas devem seguir regras de negócio bem definidas.
- Rastreabilidade: as atividades realizadas pelos agentes precisam gerar registros que permitam identificar o que foi consultado, decidido e executado.
- Integração: conectar diferentes sistemas exige APIs, padronização de dados e uma arquitetura adequada.
- Supervisão humana: processos críticos precisam manter mecanismos de validação e possibilidade de intervenção.
Outro aspecto importante é entender que nem toda atividade precisa de um agente inteligente. Processos simples, previsíveis e bem definidos podem continuar sendo executados de maneira mais eficiente por automações tradicionais.
O valor da IA agêntica está em sua capacidade de lidar com atividades que exigem interpretação, coordenação e decisões baseadas em diferentes informações.
O futuro da inteligência artificial está na execução?
A evolução da inteligência artificial mostra que estamos avançando de ferramentas que apenas respondem perguntas para soluções que também conseguem executar tarefas.
A IA agêntica representa um passo importante nessa direção, aproximando os modelos de inteligência artificial dos processos reais das organizações.
Para as empresas, isso significa novas possibilidades de produtividade, automação e integração entre sistemas. Para os profissionais, representa também uma mudança na maneira de interagir com a tecnologia e acompanhar as atividades do negócio.
O desafio não será simplesmente incorporar agentes inteligentes em todas as aplicações, mas identificar onde eles realmente podem gerar valor, estabelecer limites de atuação e garantir que suas decisões estejam alinhadas às regras e aos objetivos da organização.
Mais do que uma nova funcionalidade, a IA agêntica aponta para uma transformação na experiência de utilização dos sistemas: menos tempo navegando entre telas e executando tarefas repetitivas, e mais foco na análise, nas decisões e nos resultados.
A inteligência artificial está deixando de ser apenas uma ferramenta que responde ao que perguntamos. Cada vez mais, ela poderá participar do trabalho necessário para alcançar aquilo que precisamos.
Crédito e referência: Artigo desenvolvido a partir dos conceitos apresentados pela IBM Think em Agentic AI
