Os agentes de IA são sistemas capazes de interpretar informações, tomar decisões e executar ações para alcançar um objetivo. Em vez de apenas responder a uma solicitação, eles podem conduzir diferentes etapas de uma tarefa, consultar dados e utilizar ferramentas conforme a situação.
Essa característica amplia as possibilidades de uso da inteligência artificial nas empresas. A tecnologia pode sair de aplicações isoladas, como geração de textos e respostas, e passar a participar de processos que envolvem análise e execução.
Mais de 8 a cada 10 empresas listadas na Fortune 500 já têm agentes de IA ativos em áreas como vendas, finanças, segurança, atendimento ao cliente e desenvolvimento de produto, segundo o relatório Cyber Pulse da Microsoft.
A McKinsey também aponta que 88% das empresas usam inteligência artificial em pelo menos uma função. Com a evolução da IA generativa, os agentes ganham espaço como uma forma de utilizar a tecnologia em processos que exigem mais autonomia.
O que são agentes de IA?
Um agente de IA é um sistema que recebe um objetivo, analisa o contexto, define quais ações são necessárias e utiliza ferramentas para chegar ao resultado esperado.
Na prática, isso significa que o agente pode dividir uma tarefa em etapas e decidir o que fazer em cada uma delas. Dependendo da configuração, ele pode executar uma ação sozinho ou solicitar aprovação antes de continuar.
Essa autonomia é o que diferencia os agentes de outras aplicações de inteligência artificial. Um chatbot, por exemplo, normalmente responde às perguntas do usuário. Um agente pode receber um objetivo e conduzir as etapas necessárias para resolvê-lo.
Nas empresas, isso permite aplicar agentes em processos que dependem de informações de diferentes fontes ou exigem várias ações até chegar a um resultado.
O que é IA agêntica?
IA agêntica é o conceito utilizado para descrever sistemas de inteligência artificial capazes de agir de forma mais autônoma para alcançar objetivos. Em vez de depender de uma instrução humana a cada etapa, a tecnologia pode interpretar uma meta, planejar o caminho e executar ações conforme o contexto.
Os agentes de IA são uma das formas de colocar esse conceito em prática. Eles podem combinar modelos de linguagem, ferramentas, fontes de dados e regras de negócio para realizar tarefas que envolvem várias etapas.
Isso não significa que toda aplicação deva funcionar sem intervenção humana. O nível de autonomia pode ser definido de acordo com o risco do processo. Em uma atividade financeira, por exemplo, a empresa pode permitir que o agente faça análises, mas exigir aprovação antes de qualquer alteração.
Como funcionam os agentes de IA?
O funcionamento varia conforme a tecnologia utilizada e o nível de autonomia definido, mas existe uma lógica comum: o agente recebe um objetivo, reúne as informações necessárias, define um caminho e executa as ações correspondentes.
Para isso, ele pode consultar bancos de dados, documentos, APIs e sistemas corporativos. Também pode utilizar ferramentas específicas para executar uma tarefa.
Por exemplo, um agente financeiro pode receber a solicitação para analisar uma diferença no fluxo de caixa. Ele consulta os dados disponíveis, identifica possíveis causas, cruza informações e apresenta o resultado ou encaminha uma ação, de acordo com as permissões configuradas.
O nível de autonomia pode variar. Em processos mais sensíveis, a empresa pode exigir uma aprovação humana antes que o agente altere dados ou execute determinadas ações.
E quando vários agentes trabalham juntos?
Em uma arquitetura multiagente, diferentes agentes especializados colaboram para resolver uma tarefa mais complexa.
Um processo pode envolver, por exemplo, agentes responsáveis por financeiro, estoque e logística, cada um trabalhando com sua área de conhecimento e compartilhando informações quando necessário.
Essa abordagem pode ser útil em operações que dependem de dados de diferentes setores e sistemas, como supply chain e sistemas de gestão. A IBM também destaca a colaboração entre agentes como uma forma de coordenar fluxos de trabalho mais complexos.
Quais são os tipos de agentes de IA?
Os agentes podem ser classificados de acordo com sua função e seu nível de autonomia. Entre os modelos mais comuns estão:
- Agentes reativos: respondem a eventos ou condições específicas.
- Agentes autônomos: planejam e executam uma sequência de ações com menor intervenção humana.
- Agentes especializados: são desenvolvidos para determinados processos, como financeiro, RH ou logística.
- Sistemas multiagente: reúnem diferentes agentes que colaboram entre si.
Nem todo agente precisa operar de forma totalmente autônoma. Em uma empresa, o nível de liberdade deve estar relacionado ao risco e à complexidade do processo.
Qual é a diferença entre agentes de IA, RPA e IA generativa?
Embora possam fazer parte de uma mesma estratégia de automação, as três tecnologias funcionam de maneiras diferentes.
A diferença principal está no grau de autonomia. O RPA executa tarefas previamente programadas, enquanto a IA generativa responde a solicitações. O agente, por sua vez, pode interpretar um objetivo, decidir quais passos seguir e executar ações.
Isso não significa que as tecnologias sejam excludentes. Um agente pode utilizar um modelo de IA generativa para interpretar uma solicitação e, ao mesmo tempo, acessar sistemas ou ferramentas para executar uma tarefa.
Quais são as aplicações dos agentes de IA nas empresas?
Os casos de uso dependem dos processos e dos dados disponíveis, mas algumas áreas já oferecem oportunidades claras para aplicação da tecnologia.
Finanças e controladoria
Agentes podem acompanhar o fluxo de caixa, identificar inconsistências e apoiar a conciliação bancária. Também podem analisar dados financeiros e sinalizar situações que precisam de atenção da equipe.
RH e gestão de pessoas
No RH, agentes podem analisar informações de turnover, clima organizacional e desempenho. A partir desses dados, podem ajudar a identificar padrões e apoiar decisões relacionadas à gestão de pessoas.
Supply chain e logística
Na cadeia de suprimentos, os agentes podem cruzar dados de demanda, estoque e fornecedores para apoiar o planejamento. Também podem contribuir para a gestão de estoque e para processos relacionados à roteirização.
Fiscal e compliance
Agentes de IA podem analisar documentos e informações fiscais, identificar inconsistências e acompanhar mudanças regulatórias.
A reforma tributária é um exemplo de cenário em que esse acompanhamento pode apoiar as equipes na análise de impactos e possíveis ajustes.
Indústria
Na indústria, agentes podem trabalhar com dados do chão de fábrica, PCP, estoque e custos. Com essas informações, podem apoiar o acompanhamento da produção e a identificação de possíveis gargalos.
Quais são os benefícios dos agentes de IA?
O impacto depende do processo escolhido e da forma como a solução é implementada. Entre os ganhos possíveis estão:
- redução de tarefas manuais e repetitivas;
- análise mais rápida de grandes volumes de dados;
- monitoramento contínuo de informações;
- apoio à tomada de decisão;
- maior produtividade das equipes;
- automação de processos que envolvem várias etapas.
O interesse das empresas pela tecnologia também está ligado à evolução dos modelos de IA, que passaram a lidar melhor com tarefas que exigem planejamento, uso de ferramentas e execução. Isso amplia os casos em que a inteligência artificial pode deixar de ser apenas uma ferramenta de consulta e passar a atuar sobre processos.
Como implementar agentes de IA nas empresas?
A implementação deve começar pelo processo, não pela tecnologia.
O primeiro passo é identificar uma atividade com objetivo claro, que consuma tempo da equipe ou dependa da análise de muitas informações. Depois, é preciso definir quais dados e ferramentas o agente deverá acessar.
Um projeto pode seguir uma sequência como esta:
- Escolher o caso de uso: identifique um processo em que a automação possa gerar um resultado mensurável.
- Definir o objetivo: estabeleça exatamente o que o agente deve entregar.
- Mapear dados e sistemas: determine quais informações serão necessárias e onde estão armazenadas.
- Estabelecer permissões: defina o que o agente pode consultar, alterar ou executar.
- Testar o processo: comece com um escopo controlado e acompanhe os resultados.
- Medir o desempenho: avalie indicadores como tempo, volume de tarefas, erros ou produtividade.
- Expandir gradualmente: depois de validar o caso de uso, leve a solução para outros processos.
Começar por um processo específico ajuda a empresa a entender o que funciona antes de ampliar o uso da tecnologia.
Quais cuidados são necessários para implementar agentes de IA?
Quanto maior a autonomia de um agente, maior a importância de estabelecer limites claros para sua atuação. A empresa precisa definir quais informações podem ser acessadas, quais ações podem ser executadas e em quais situações uma pessoa deve revisar o resultado antes da continuidade do processo.
A segurança de dados também precisa fazer parte da implementação, principalmente quando os agentes trabalham com informações financeiras, dados de clientes, colaboradores ou outros registros corporativos.
Outro ponto importante é a rastreabilidade. A organização deve conseguir entender quais informações foram utilizadas, quais ações o agente realizou e quem pode intervir quando algo sair do esperado.
Nem todo processo precisa de um agente. Para tarefas simples e previsíveis, uma automação tradicional pode ser suficiente. A escolha deve considerar o problema, o risco envolvido e o nível de autonomia realmente necessário.
Como a Senior aplica agentes de IA na gestão empresarial?
Na Senior, os agentes de IA estão presentes na SARA (Senior Agent for Recommendation & Analysis), que reúne mais de 50 agentes especializados para apoiar diferentes áreas da gestão.
Os agentes podem analisar informações, gerar recomendações e atuar sobre processos de acordo com as permissões definidas pela empresa. A solução também conta com o SARA Studio, que permite criar agentes personalizados para necessidades específicas.
A evolução dos agentes também está mudando a maneira como as pessoas interagem com sistemas de gestão. O ERP com inteligência artificial da Senior é o primeiro ERP da América Latina a permitir que usuários consultem dados e executem ações diretamente pelo ChatGPT e pelo Claude.
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