Não se fala mais apenas em chatbots ou copilotos. O novo objetivo é construir agentes capazes de planejar tarefas, utilizar ferramentas, acessar sistemas corporativos, apoiar ou executar decisões previamente autorizadas e conduzir processos com diferentes níveis de autonomia.

Mas a sua empresa está realmente preparada para operar sistemas agênticos ou apenas preparada para experimentá-los?

Criar uma demonstração funcional tornou-se relativamente simples. Operar dezenas ou centenas de agentes integrados ao negócio, durante anos, com segurança, governança, confiabilidade e sustentabilidade econômica é um problema de engenharia completamente diferente.

Quando avalio o grau de preparação de uma organização, faço seis perguntas.

1. Seus processos, dados e conhecimento estão suficientemente estruturados para serem delegados a agentes?
Agentes não eliminam processos ruins. Eles apenas executam processos ruins com mais velocidade. Se regras de negócio são ambíguas, exceções não estão documentadas, a documentação corporativa está desatualizada ou os dados apresentam baixa qualidade, dificilmente um agente operará de forma consistente. Modelos de linguagem raciocinam sobre o contexto que recebem; se esse contexto for inconsistente, a qualidade das respostas também será. Antes da IA, vêm engenharia de processos, governança de dados e gestão do conhecimento.

2. Existe governança para definir o que um agente pode, e, principalmente não pode fazer?
Autonomia não é um atributo binário. Nem toda tarefa deveria receber o mesmo nível de autonomia. Um agente pode consultar uma base de conhecimento? Executar pagamentos? Alterar cadastros? Excluir dados? Acionar outro agente? Cada ação representa um nível diferente de risco. Além disso, é necessário definir claramente em quais situações a intervenção humana passa a ser obrigatória (human-in-the-loop). Sem políticas explícitas de autorização, aprovação, segregação de funções e auditoria, autonomia rapidamente se transforma em exposição operacional.

3. A empresa consegue medir se seus agentes realmente agregam valor?
Um dos maiores erros é assumir que, se um agente entregou uma resposta, ele cumpriu sua missão. Operar sistemas agênticos exige métricas objetivas. Taxa de sucesso, qualidade das respostas, tempo de execução, custo por tarefa, custo por resultado entregue, consumo de recursos, quantidade de intervenções humanas, falhas recorrentes e impacto efetivo no negócio.

Mais importante ainda: agentes precisam ser avaliados antes e depois de entrarem em produção. Assim como software passa por testes, agentes deveriam ser submetidos continuamente a agent evaluations (evals), testes de regressão, cenários adversariais e validações de segurança para verificar não apenas se funcionam, mas se continuam funcionando conforme esperado. Sem avaliações contínuas, não existe melhoria contínua. Existe apenas percepção.

4. Sua arquitetura tecnológica suporta sistemas agênticos operando continuamente?
Agentes não vivem isolados. Eles acessam APIs, bancos de dados, ERPs, CRMs, documentos, ferramentas externas e frequentemente colaboram com outros agentes. Quanto maior a autonomia, maior a importância de observabilidade, rastreabilidade, gerenciamento de identidade, credenciais temporárias, aplicação do princípio do menor privilégio (least privilege), versionamento, resiliência e controle das interações entre agentes. O desafio deixa de ser apenas inteligência artificial. Passa a ser engenharia de sistemas distribuídos.

5. A organização possui pessoas preparadas para governar sistemas probabilísticos?
Durante décadas construímos software essencialmente determinístico. Agora começamos a incorporar componentes probabilísticos, cujo comportamento depende do contexto, dos modelos utilizados, das ferramentas disponíveis e da própria natureza estatística da inferência. Isso exige competências que vão muito além da engenharia de prompts, com pessoas com boas capacitações na empresa de arquitetura, engenharia de software, segurança. modelagem de domínio, observabilidade, avaliação de modelos, gestão de riscos e governança. A IA aumenta o nível de abstração, mas também aumenta a necessidade de engenharia.

6. A empresa sabe quando NÃO utilizar agentes?
Nem todo problema precisa de IA. Em muitos casos, um workflow determinístico, uma automação tradicional ou uma regra de negócio implementada de forma convencional será mais simples, mais barata, mais previsível, mais auditável e mais confiável. Maturidade em IA não significa colocar agentes em todos os processos. Significa compreender onde eles realmente agregam valor e onde apenas aumentam complexidade, custos e riscos.

Muitas empresas acreditam que o desafio seja construir agentes.

Na realidade, o desafio é construir organizações capazes de operar sistemas agênticos. Isso exige uma mudança profunda na engenharia. Na minha visão, alguns passos são essenciais para essa jornada:

1. Comece pequeno, automatizando processos de baixo risco antes de conceder autonomia em atividades críticas.
2. Defina limites explícitos para cada agente: ferramentas autorizadas, escopo de atuação e situações que exigem intervenção humana.
3. Transforme políticas em código. Sempre que possível, regras de arquitetura, segurança e conformidade devem ser verificadas automaticamente.
4. Implemente avaliações contínuas (agent evals), testes de regressão e monitoramento permanente de qualidade, custo, desempenho e impacto no negócio.
5. Projete para observabilidade e auditoria. Cada decisão importante deve ser rastreável: quais informações foram utilizadas, quais ferramentas foram acionadas, quais agentes participaram e por que determinada ação foi executada.
6. Adote autonomia graduada. Quanto maior o risco da operação, maior deve ser a supervisão humana.
7. Invista em arquitetura, qualidade dos dados e gestão do conhecimento antes de investir em agentes. Sem esses fundamentos, a IA apenas acelera a desorganização existente.

Acredito que essa seja a principal mudança provocada pelos sistemas agênticos. O diferencial competitivo deixa de ser simplesmente utilizar IA. Passa a ser construir um ecossistema em que humanos, software determinístico e componentes probabilísticos trabalhem de forma coordenada, segura, auditável e economicamente sustentável.

Criar um agente tornou-se relativamente fácil. O verdadeiro desafio é construir uma organização capaz de limitar sua autonomia, medir continuamente seu desempenho, responsabilizar suas decisões e mantê-lo alinhado às políticas do negócio durante anos de operação.

Na engenharia de sistemas agênticos, o problema raramente é fazer o agente funcionar. O verdadeiro desafio é continuar confiando nele quando ele passa a fazer parte do negócio.

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.