Tenho refletido bastante sobre a evolução dos agentes de IA e há um ponto que considero particularmente interessante: um dos grandes potenciais dos agentes está menos na automação de tarefas isoladas e mais na reorganização dos fluxos de informação e trabalho dentro das empresas.

Durante anos, investimos em automação de aprovações, reconciliações, extração de dados, relatórios e outros processos específicos. Ainda assim, uma parte enorme do trabalho continua acontecendo entre essas automações, como localizar uma informação, interpretar seu significado, buscar contexto, transformar dados, encaminhar para outra pessoa e acompanhar o que acontece depois.

É justamente essa camada de coordenação e tradução que os agentes podem começar a atacar.

Um agente pode receber informação de uma fonte, estruturá-la, buscar dados complementares, aplicar regras, utilizar ferramentas, identificar exceções, encaminhar o caso e preparar informações para uma decisão. Isso é diferente de simplesmente automatizar uma tarefa. É começar a orquestrar trabalho entre pessoas e sistemas.

Mas é aqui que minha cautela começa. Não basta colocar agentes sobre os processos existentes. Para funcionar de forma confiável, esse modelo exige mudanças na arquitetura e na organização. Agentes precisam de identidade, permissões específicas, acesso controlado a dados e sistemas, ferramentas bem definidas, mecanismos de validação, observabilidade, registro das ações e regras claras sobre quando podem agir e quando devem escalar o caso para uma pessoa.

E existe uma distinção fundamental entre executar e decidir. Agentes podem coletar, estruturar, comparar, encaminhar e executar determinadas ações dentro de limites previamente definidos. Mas decisões de maior impacto exigem níveis adequados de supervisão, autoridade e responsabilidade humana. Quanto maior a autonomia, maior precisa ser a capacidade de controlar e auditar o sistema.

Isso também muda a forma de medir produtividade. O ganho não está necessariamente apenas em eliminar horas de trabalho. Pode aparecer na redução de handoffs, retrabalho, espera, duplicidade de tarefas, tempo de busca e esforço necessário para preparar informação para uma decisão.

Mas nada disso acontece automaticamente.

Agentes não corrigem processos ruins, dados inconsistentes ou sistemas legados mal integrados. Podem simplesmente acelerar o fluxo e inclusive seus erros. E existe ainda uma dimensão econômica: chamadas a modelos, ferramentas e APIs têm custo. Uma automação tecnicamente possível não é necessariamente uma automação economicamente viável.

Por isso, vejo a próxima fase da IA como uma oportunidade de redesenhar como o trabalho realmente acontece. Portanto para mim, o que vale não é apenas o que podemos automatizar, mas como combinar pessoas, agentes, dados e sistemas para produzir melhores resultados, com segurança, controle e retorno econômico.

É uma discussão muito mais relevante do que simplesmente chamar agentes de “trabalhadores digitais”.

Cezar Taurion é advisor de IA com mais de 4 décadas de experiência no mercado de TI. Investidor e mentor de startups de IA e membro do conselho de inovação de diversas empresas e associações. Foi Diretor de Novas Tecnologias Aplicadas e Chief Evangelist da IBM Brasil, sócio-diretor e líder da prática de IT Strategy da PwC, além de passar por Shell e Chase Manhattan Bank. Escreve sobre TI em publicações especializadas e apresenta palestras em eventos e conferências. É autor de 14 livros e e-books. Membro notável do I2AI. Professor convidado da FDC, da PUC-RJ e PUC-RS, nas cadeiras de MBA “IA aplicada aos negócios” e “Transformação Digital”. Publisher da Intelligent Automation Magazine. Top Voice Linkedin.