Onde Começar com Agentic AI: Um Quadro de Referência para Líderes Empresariais

Ao longo da última década, duas jornadas paralelas emergiram e moldaram a transformação empresarial em conjunto: a jornada de processos e a jornada de dados.

A jornada de processos, ou como o trabalho é realizado, evoluiu do Lean Sigma Six para abranger a automação de processos robóticos (RPA) e fluxos de trabalho digitais, tudo em busca de eficiência, estrutura e escala. Por outro lado, a jornada de dados, ou como as decisões são tomadas, evoluiu da inteligência de negócios tradicional para a inteligência preditiva impulsionada por aprendizado de máquina e agora, inteligência generativa (gen AI). Ambos os caminhos são poderosos, mas o verdadeiro avanço ocorre quando eles convergem. Bem-vindo, agentic AI.

O agentic AI é o ponto de inflexão onde os agentes não apenas entendem os dados, mas também sabem como agir dentro dos sistemas e fluxos de trabalho para uma maior automação baseada em dados. Pesquisas mostram que 96% dos líderes de TI de empresas planejam aumentar o uso de agentes nos próximos 12 meses. No entanto, à medida que as organizações buscam ampliar as iniciativas de agentic AI, elas frequentemente lutam para identificar onde e como começar.

Para os líderes técnicos que buscam aproveitar o agentic AI, eles devem pensar em fluxos de trabalho agênticos como a fusão de decisão e execução, incorporando inteligência analítica diretamente nos fluxos de trabalho para uma maior eficiência. Somente quando essa camada de inteligência empresarial for alcançada, os agentes autônomos poderão fechar o loop entre saber e fazer.

Definindo agentic AI: o que significa ser uma empresa agêntica

Muitas organizações começam sua jornada de agentic AI antes de entenderem o que é agentic AI. Pense em uma empresa agêntica como um aeroporto internacional movimentado. Os aviões são os agentes de IA, cada um com uma tarefa. Eles sabem seu objetivo e agem de forma independente, decolando e voando para seu destino – enquanto o aeroporto permanece totalmente funcional. Mas é o objetivo superior do aeroporto, e não o movimento individual dos aviões, que o torna agêntico. Os controladores de tráfego aéreo são os orquestradores que fazem as operações do aeroporto funcionar suavemente – escolhendo quais aviões implantar quando e onde, direcionando o controle de solo para manutenção e reabastecimento, e concertando tudo da maneira mais eficaz para o sistema como um todo. Cada avião existe por si só, mas é a coordenação de todas as decolagens e aterrissagens que torna o aeroporto bem-sucedido em termos de segurança e eficiência.

Uma empresa agêntica não é aquela que implementa agentes reflexivos simples, ou bots básicos que foram aprimorados para realizar uma tarefa. Em vez disso, uma empresa agêntica orquestra uma rede de agentes inteligentes projetados para lidar com tarefas complexas e multi-etapas de forma independente. Eles vão muito além de regras pré-definidas para onde os agentes podem tomar decisões que se alinham com objetivos estratégicos, e adaptar e melhorar com o tempo, levando o aprendizado empresarial ao próximo nível.

Isso também é o que separa o agentic AI do gen AI. O gen AI responde a prompts, enquanto o agentic AI toma ações autônomas para alcançar objetivos, aprendendo e adaptando-se ao longo do caminho. Esses sistemas de multi-agentes se conectam a várias aplicações empresariais e operam com previsão estratégica para ajudar a impulsionar a tomada de decisões, automatizar processos e entregar valor em toda a organização.

É importante lembrar que essa é uma jornada. Cada agente terá sua própria maturidade e complexidade que pode lidar. Tornar-se uma empresa agêntica exige o design holístico, coordenação e evolução contínua de um ecossistema de agentes, com objetivos claros, loops de feedback inteligentes e especialistas humanos incorporados onde e como faz sentido para o resultado-alvo.

Identificando casos de uso de agentic AI: por que impulsionar o valor é importante

Com muita frequência, os casos de uso de agentic AI falham devido à má seleção de casos de uso. De fato, a Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de agentic AI serão cancelados até o final de 2027. Esses não serão devido à falha da tecnologia, mas sim às empresas não escolhendo os casos de uso apropriados para implantar os agentes.

Para evitar tal destino, as organizações precisam identificar onde o agentic AI pode ter o maior impacto, avaliando tanto o aumento de valor quanto a velocidade para obter resultados.

No lado do valor, as empresas devem primeiro perguntar quais domínios têm os maiores pontos de dor dos clientes – internos e externos – e, por sua vez, têm o maior potencial de impacto. Em seguida, elas devem considerar o que o escopo do processo e a demanda parecem. Dica? O agentic AI entrega benefícios mais tangíveis para áreas que têm processos altamente complexos, grandes fluxos de trabalho e necessidade de tomada de decisão estratégica e dinâmica. Não é para ser subestimado que o agentic AI deve ser implementado em áreas que têm alto potencial de crescimento, considerando sua escalabilidade e adaptabilidade à demanda e volume em mudança ao longo do tempo.

É igualmente importante avaliar a velocidade para obter valor, o que pode ser feito examinando os dados para disponibilidade, qualidade e governança. Simplesmente, melhores dados levam a um melhor desempenho de IA. Independentemente de onde o agentic AI é ativado, fornecer guardrails de segurança é crítico, especialmente quando dados sensíveis estão envolvidos. Para fazer isso de forma eficaz, as empresas devem considerar as restrições regulamentares potenciais que podem impactar os prazos de adoção. Essa não é uma área para cortar cantos. Começar com sistemas humanos no loop ajuda a garantir a implementação responsável e ética, o que pode dar às empresas mais confiança na autonomia dos agentes de IA.

Construindo a pilha de tecnologia de agentic AI: como alcançar os resultados desejados

As organizações prontas para adotar o agentic AI precisam construir a infraestrutura de tecnologia certa que permita escalabilidade para crescer, flexibilidade para integrar e segurança para proteger.

Para começar, os líderes empresariais devem garantir que tanto os dados estruturados quanto os não estruturados sejam integrados dentro do mesmo sistema para construir uma base de dados sólida, o que é fundamental para a adoção eficaz e sustentável. A acessibilidade e gerenciamento de dados são fundamentais para o agentic AI. Essa etapa também é crucial para a construção de modelos de linguagem específicos de tarefas e domínios.

Uma vez que a base de dados esteja estabelecida e os modelos de linguagem sejam estabelecidos, as empresas devem aproveitar as plataformas, ferramentas e serviços de IA para acelerar a adoção e modularidade dos agentes de IA. Começando com um piloto em um ambiente controlado, as organizações podem treinar e implantar agentes que executem tarefas específicas e entreguem resultados de negócios, garantindo a supervisão humana e monitorando continuamente o desempenho por meio de uma camada de controle que se alinha com os KPIs de negócios.

Liderando o Caminho

O agentic AI representa uma mudança fundamental na forma como as empresas operam. As empresas que emergirão como vencedoras serão aquelas que usam isso como uma oportunidade para repensar seus modelos operacionais e práticas comerciais do zero. A chave é experimentar sabiamente e iterar, construir e parceirar com intenção e, em seguida, escalar com confiança. O agentic AI representa uma mudança fundamental na forma como as empresas operam. As empresas que emergirão como vencedoras serão aquelas que usam isso como uma oportunidade para repensar seus modelos operacionais e práticas comerciais do zero. A chave é experimentar sabiamente e iterar, construir e parceirar com intenção e, em seguida, escalar com confiança.