Batizada de Agentic AI – ou IA agêntica – o conceito chega como um marco importante nessa nova etapa da Inteligência Artificial. A Agentic AI aparece como uma resposta à necessidade de solucionar problemas e gerar valor de forma concreta, superando as promessas genéricas que marcaram os primeiros anos da IA generativa. O foco está em direcionar agentes especializados para atuar em desafios específicos, com governança adequada e resultados mensuráveis.
A principal diferença da Agentic AI está em sua autonomia contextual. Enquanto sistemas tradicionais esperam comandos, a IA agêntica toma iniciativa. Segundo o Gartner, até 2026, 20% das tarefas atualmente realizadas por assistentes digitais serão desempenhadas por sistemas agênticos, com maior capacidade de planejamento e execução.
Ao longo da jornada da Inteligência Artificial, passamos por fases de entusiasmo, experimentação, amadurecimento e, agora, entramos em uma etapa mais pragmática de consolidação. Trata-se de uma evolução da IA tradicional, em que agentes autônomos são capazes de definir metas, planejar ações e executá-las com mínima ou nenhuma intervenção humana.
Embora ainda em estágio inicial, algumas organizações já começaram a utilizar a IA agêntica para gerar ganhos operacionais. O ponto de virada está na capacidade desses agentes de atuar com raciocínio complexo, coordenar múltiplas tarefas e aprender de maneira contínua, o que os diferencia das soluções convencionais de IA, como chatbots, geradores de imagem ou sistemas de recomendação.
Essa nova abordagem tem potencial para ampliar significativamente a produtividade em diferentes setores. Por exemplo, na experiência do cliente (CX), agentes analisam o histórico do consumidor e oferecem respostas personalizadas. No desenvolvimento de software, contribuem com documentação, testes e sugestões de código. No marketing, a IA agêntica atua em campanhas dinâmicas, ajustadas em tempo real a partir de dados comportamentais. E, na saúde, os agentes auxiliam na triagem de sintomas, priorização de atendimentos e apoio à decisão médica.
Levantamento da Forrester Research projeta que, até 2027, empresas que adotarem agentes autônomos poderão registrar ganhos de produtividade de até 35% em processos críticos. Já a McKinsey estima que, até 2030, 30% de todas as horas de trabalho serão realizadas por máquinas. Esse cenário exigirá uma força de trabalho capacitada para colaborar com sistemas avançados, adaptando competências e processos.
A maturidade da IA exige uma abordagem mais estratégica. É importante avaliar e mapear casos de uso específicos em que a tecnologia realmente faça sentido para o negócio. O uso da IA generativa como interface de conversação é só o começo: o verdadeiro salto está em estruturar dados, treinar agentes para funções específicas e garantir interoperabilidade entre eles.
Segundo a IDC, mais de 70% das empresas que investiram em IA em 2023 concentraram seus esforços em projetos isolados. Para esse ano, a tendência é a implementação de estruturas compostas por múltiplos agentes atuando de forma orquestrada, com coordenação de fluxos e objetivos compartilhados.
Com a ascensão da Agentic AI, ganha protagonismo o papel dos orquestradores, estruturas de software responsáveis por distribuir tarefas entre agentes, manter a consistência de dados e garantir uma jornada fluida para o usuário. À medida que os agentes se tornam mais autônomos, a orquestração passa a ocupar uma posição estratégica nas arquiteturas digitais.
Nesse contexto, a maior autonomia dos agentes também traz desafios. A governança precisa evoluir para garantir que os agentes sigam protocolos éticos e operem dentro de limites seguros. Protocolos como human-in-the-loop (intervenção humana obrigatória em pontos críticos) e mecanismos de auditoria em tempo real são cada vez mais recomendados por analistas do setor.
Chegamos ao que chamamos de ponto de equilíbrio da IA: a fase em que a tecnologia deixa de ser uma promessa difusa e se torna ferramenta aplicada com foco em eficiência, escala e resultados concretos.
A ideia da IA agêntica não é substituir o fator humano. A tecnologia amplia capacidades e libera tempo para decisões estratégicas. Mas para alcançar esse novo patamar, é preciso sair da experimentação e entrar no uso real, com clareza de propósito, governança e foco nos problemas certos.
Importante ressaltar que as oportunidades de transformação dos negócios com IA já existiam antes do surgimento dos modelos generativos e da própria Agentic AI. Cada vez mais, as corporações precisam focar na gestão de mudança e na adoção massiva da tecnologia nas áreas em que realmente gera valor. Nessa nova fase da IA, a verdadeira disrupção não está em fazer tudo com inteligência artificial, mas em utilizá-la para fazer melhor aquilo que realmente importa.
*Por Marco Stefanini, fundador e CEO Global do Grupo Stefanini.
