A implementação de agentes de inteligência artificial tem avançado rapidamente, mas os números variam conforme o método de medição. Uma pesquisa da PwC mostra que 79% dos executivos dizem que suas organizações já usam agentes de IA. Por outro lado, estudos que analisam sistemas efetivamente em operação revelam percentuais muito menores.
Um levantamento compilado pela BvLogic indica que apenas 31% das empresas possuem ao menos um agente de IA em produção. Essa discrepância explica por que muitas companhias experimentam a tecnologia sem integrá-la de fato às suas operações cotidianas.
Do teste à operação: um salto que exige mais do que uma demonstração
Desenvolver um agente capaz de realizar uma tarefa em um ambiente controlado pode ser relativamente simples. O cenário muda quando o agente precisa acessar sistemas internos, manipular dados reais, seguir normas corporativas e continuar funcionando diante de situações não previstas durante os testes.
Um agente pode apresentar resultados impressionantes em uma demonstração, mas isso não significa que esteja pronto para executar atividades que impactam clientes, pagamentos, documentos ou processos internos sem supervisão adequada.
Governança define os limites da autonomia
Quanto maior a autonomia concedida à tecnologia, maior é a necessidade de estabelecer limites claros. Quem pode autorizar uma ação? Que informações o agente pode acessar? Quando uma revisão humana é obrigatória? O que acontece quando a ferramenta erra?
Um estudo da Kore.ai revela que 62% das empresas entrevistadas já adiaram implantações por preocupações com governança e observabilidade, enquanto 53% admitem ter colocado um agente em produção sem compreender ou confiar completamente em seu comportamento.
Avaliação rigorosa é essencial para levar projetos-piloto à produção
Medir se um agente realmente funciona para a tarefa proposta é outro ponto crítico. Testar a tecnologia apenas pela qualidade de algumas respostas pode esconder falhas que surgem quando ela precisa lidar com centenas ou milhares de situações diferentes.
A BvLogic aponta que lacunas de avaliação estão entre os principais obstáculos para que projetos de agentes avancem para a produção. Segundo os dados compilados pela organização, 88% dos projetos-piloto não chegam a essa etapa.
Por isso, antes de ampliar o uso, as empresas precisam definir critérios objetivos: quais tarefas serão automatizadas, quais resultados são esperados, quais erros são aceitáveis e em que momentos a intervenção humana é obrigatória.
O profissional precisa assumir um novo papel diante da automação
A expansão dos agentes de IA modifica o tipo de conhecimento necessário dentro das organizações. Os profissionais envolvidos nesses projetos precisam entender processos, identificar onde a automação faz sentido, monitorar resultados e reconhecer situações que exigem intervenção humana.
Isso vale para áreas de tecnologia, mas também para marketing, atendimento, recursos humanos, finanças e operações. Quanto mais um agente executa etapas de um processo, maior é a importância de quem consegue supervisionar seu trabalho e conectar a tecnologia aos objetivos reais da área.
