Uma pesquisa recente da PwC mostra que 79% dos executivos dizem que suas companhias já usam agentes de inteligência artificial. No entanto, quando se analisa apenas os sistemas efetivamente em operação, os números caem drasticamente. Um levantamento da BvLogic indica que apenas 31% das empresas têm ao menos um agente de IA em produção, o que explica por que muitas organizações testam a tecnologia sem integrá-la de vez às suas rotinas.
Do teste à operação: um salto complexo
Criar um agente capaz de realizar uma tarefa em um ambiente controlado pode ser relativamente simples. O cenário se complica quando o sistema precisa acessar dados internos, seguir normas corporativas e continuar funcionando diante de situações imprevistas. Um bom desempenho em uma demonstração não garante que o agente esteja pronto para atuar sem supervisão em processos que envolvem clientes, pagamentos, documentos ou operações internas.
Governança e observabilidade são barreiras
Quanto mais autonomia se concede a um agente, maior é a necessidade de definir limites claros. Quem está autorizado a aprovar uma ação? Que informações o sistema pode consultar? Quando uma revisão humana é obrigatória? E o que fazer quando a ferramenta comete um erro? Segundo a Kore.ai, 62% das empresas já adiaram implantações por preocupações com governança, enquanto 53% admitiram colocar um agente em produção sem confiança plena em seu comportamento.
Avaliação inadequada trava projetos
Medir se um agente realmente cumpre a tarefa proposta vai além de analisar algumas respostas. Testes limitados podem esconder falhas que só aparecem quando o sistema lida com centenas ou milhares de cenários diferentes. A BvLogic aponta que a falta de avaliação é um dos principais motivos pelos quais 88% dos projetos-piloto nunca chegam à fase de produção. Antes de ampliar o uso, as empresas precisam estabelecer critérios objetivos: que tarefas serão automatizadas, quais resultados são esperados, quais erros são toleráveis e em que momento a intervenção humana é indispensável.
O papel do profissional também precisa evoluir
A disseminação dos agentes de IA altera o tipo de conhecimento exigido nas organizações. Os profissionais envolvidos precisam compreender os processos, identificar onde a automação agrega valor, monitorar resultados e reconhecer situações que demandam supervisão humana. Isso vale para áreas como tecnologia, marketing, atendimento, recursos humanos, finanças e operações. À medida que um agente assume etapas de um processo, cresce a importância de quem consegue supervisionar seu trabalho e alinhá-lo aos objetivos reais do negócio.
