O que está realmente impedindo o seu piloto de IA Agentic — e como corrigir

A pressão para integrar imediatamente a IA aos seus sistemas legados pode ser esmagadora. E se você pensou que as solicitações constantes da C-suite para adicionar IA agentic aos seus processos atingiram um pico em 2025, prepare-se para uma urgência ainda maior em 2026.

Com essa pressão para adicionar IA agentic o mais rápido possível, é natural apressar-se a iniciar um novo piloto sem realmente entender os requisitos completos de tal empreendimento. É por isso que a vasta maioria das empresas está atualmente perseguindo pilotos de IA, mas apenas uma pequena parte desses pilotos é implantada.

Quase 100 por cento dos pilotos de IA falham. Isso não é uma exagero.

Por que a urgência? É porque a IA agentic pode realmente transformar seu negócio. No caso do atendimento ao cliente, os pilotos de IA mostram que as empresas aumentam a eficiência, transformando o suporte em um ativo estratégico em vez de um centro de custo. Enquanto a IA lida com consultas repetitivas, os agentes podem dar sua atenção total a problemas de suporte complexos e difíceis. A IA não apenas ajuda os agentes de suporte e os ajuda a alcançar uma maior felicidade do cliente, mas também permite que as empresas redirecionem recursos para atividades geradoras de receita.

Estabeleça uma base sólida para integração

Vamos pensar em um piloto de IA agentic como construir uma casa. Em vez de simplesmente começar a construção do que já está lá, você faz some limpeza e despeja uma base sólida. Você não pode jogar tijolos de IA sobre um sistema legado construído com pilhas de tecnologia obsoletas e fontes de dados pobres. Para funcionar corretamente, a IA precisa de integrações limpas, dados acessíveis e APIs modernas. Os pilotos de IA expõem onde a modernização é desesperadamente necessária e eles ou aceleram o gasto, justificando um aumento nos blocos de construção necessários ao redor dos sistemas que os agentes de IA precisam acessar, ou simplesmente falham.

Há um abismo vasto entre pilotos falhos e implantações bem-sucedidas. É crucial que sua solução se integre com os fluxos de trabalho e ferramentas existentes sem interrupção. É porque a IA agentic não é apenas outra ferramenta; se integrada corretamente, a IA toca todas as partes da sua empresa. Por quê? Vamos voltar ao exemplo do atendimento ao cliente: a IA precisa aprender em tempo real para corresponder à voz da empresa, priorizando a privacidade, especialmente em setores como saúde ou finanças, onde a confiança é fundamental. Ao mudar de chatbots para IA agentic, sua equipe de suporte está mudando de um modelo passivo, de solicitação e espera, para um modelo interativo e autônomo.

Identifique desafios potenciais de dados, contexto e fluxo de trabalho

A IA agentic funciona com dados, e um grande desafio que as empresas enfrentam decorre da imaturidade dos dados: as informações sensíveis, a vida do negócio, simplesmente não estão prontas para a IA. Essas informações podem ser de baixa qualidade ou difíceis de acessar; os sistemas internos podem ter uma supervisão de governança ruim, levando à exposição de dados privados e sensíveis.

Dois desafios adicionais têm a ver com clareza de contexto e fluxo de trabalho. Nesse caso, o contexto é simplesmente quais informações você permite que a IA acesse. Para funcionar efetivamente, seu processo agentic precisa consumir muito mais do que uma pequena amostra de seus dados; ele precisa de todos. Para muitas organizações, isso cria um problema de confiança. A solução? Traga sua IA para dentro de casa para manter os dados sensíveis no local.

Integrar a IA em fluxos de trabalho conhecidos é uma maneira de baixo impacto de obter o ROI da IA. Embora o maior proveito da IA venha quando ela lida com novos fluxos que não eram possíveis antes da IA, como oferecer suporte contextual dentro de um produto, a maneira mais rápida de integrar a IA a uma empresa é incorporá-la em ferramentas e fluxos de trabalho existentes e permitir que ela conecte os pontos por trás das cenas. É também extremamente importante que o valor real do seu piloto de IA seja entendido dentro do seu fluxo de trabalho. Todos, desde a C-suite até baixo, devem entender os benefícios e usos da IA, onde ela pode e não pode adicionar valor à sua vida diária. A IA não pode ser uma caixa preta que ninguém entende… eles precisam entender.

Finalmente, o software de IA agentic exige uma arquitetura de segurança mais rigorosa, simplesmente porque esses sistemas exploram o comportamento do usuário, aprendendo continuamente com essas informações e realmente tomando ações com base nessas aprendizagens. O suporte de IA ao cliente realmente examina a questão, considerando todos os dados disponíveis, para desenvolver soluções duradouras que são baseadas em resolução.

As informações precisam ser protegidas, mas não isoladas. Enquanto as empresas impedirem o fluxo de informações para as IAs, elas continuarão a ter um desempenho abaixo do esperado e verão pilotos falhos. No entanto, as equipes de segurança simplesmente não permitem que alguns dados e APIs sejam compartilhados com fornecedores de nuvem, porque isso expande o perímetro de segurança da empresa para um fornecedor sobre o qual elas não têm controle.

Descarte o velho playbook de gerenciamento de mudanças

A IA agentic está constantemente mudando, transformando continuamente seu negócio. Isso significa que o gerenciamento de mudanças tradicional, que vem com um ponto de chegada, precisa ser atualizado. Com atualizações de modelo contínuas, a IA agentic força as empresas a sair do ciclo de manutenção pós-implantação cansado. A flexibilidade e a capacidade de se adaptar rapidamente a novas atualizações são fundamentais.

Com um processo de atualização constante, a segurança precisa ser sólida. Enquanto você abordou a infraestrutura anteriormente no piloto, você precisa constantemente atualizar os usuários sobre novos modelos para garantir que tudo seja usado adequadamente.

Isso significa que é crucial encurtar a janela de integração para garantir que os usuários tenham tempo suficiente para aprender novos processos e treinar adequadamente. Encontre um piloto de IA que não exija trabalho de engenharia significativo para conectar cada fonte de dados. Com um design de integração zero, alguns pilotos podem ser implantados não em meses, mas literalmente em horas. Isso dá às empresas um ROI muito mais alcançável.

E lembre-se, a IA agentic só funciona quando pode tomar ações: consultar bancos de dados, acionar fluxos de trabalho e acessar registros de clientes. Isso exige uma integração profunda com sistemas sensíveis, o que pode ser uma perspectiva ansiosa. A segurança é apenas um motivo pelo qual uma abordagem de IA em nuvem não escala. Este ano, espere que mais empresas procurem implantações auto-hospedadas e de nuvem privada, que logo se tornarão o padrão para qualquer empresa séria sobre operações autônomas. É uma base sólida e a chave para construir uma estrutura que dura.