A cada duas ou três reuniões alguém me apresenta um agente de IA. Quando pergunto o que ele faz, muitas vezes a descrição que recebo é a de um chatbot. Entendo de onde vem a confusão. Já vi esse filme antes, mas com outro nome. Alguns anos atrás, o termo “transformação digital” se tornou um guarda-chuva para iniciativas muito diferentes, da substituição de um servidor à digitalização de um formulário em papel. Com o tempo, o conceito perdeu precisão. Hoje, percebo que “agente de IA” começa a seguir um caminho parecido.
A distinção pode parecer técnica, mas tem impacto direto na expectativa de negócio. Quando uma solução consulta uma base de documentos e devolve uma resposta em linguagem natural, temos um chatbot com acesso a conhecimento. Mesmo quando há RAG, sigla para Retrieval-Augmented Generation, a tecnologia que permite buscar informações relevantes em uma base própria antes de formular uma resposta, a função principal continua sendo responder. Isso tem valor. Pode reduzir o tempo gasto na busca por uma cláusula em um contrato, em uma política interna ou em um procedimento. Responder, porém, é uma categoria de trabalho menor do que executar.
Um agente, na forma como entendo o conceito, precisa ser capaz de executar tarefas. Ele interage com sistemas, consulta APIs, dispara processos, atualiza registros e toma decisões dentro de parâmetros previamente definidos. A diferença aparece depois que a resposta é gerada. Se nada acontece nos sistemas da empresa, talvez ainda estejamos diante de uma interface de conversa, e não de uma automação agêntica.
Tenho um teste simples para avaliar esse tipo de projeto. Desligue a interface de chat e observe o que acontece. A solução continua executando alguma atividade, acionando sistemas ou movimentando um processo? Se a resposta for não, vale refletir se estamos de fato diante de um agente ou de um chatbot com uma camada adicional de inteligência.
Essa discussão já começou a aparecer no mercado. O Gartner, por exemplo, usa o termo “agent washing” para descrever a prática de apresentar como IA agêntica soluções que, na prática, oferecem capacidades já conhecidas em assistentes de IA, automação robótica de processos e chatbots. Em uma análise publicada em 2025, a consultoria estimou que mais de 40% dos projetos de IA agêntica poderiam ser cancelados até o fim de 2027, principalmente por custos crescentes, valor de negócio pouco claro ou controles de risco insuficientes.
Mais do que o percentual, o ponto que merece atenção é o motivo. Um projeto de IA pode ser tecnicamente funcional e ainda assim não produzir retorno para a empresa. Isso acontece quando a organização começa pela tecnologia e só depois tenta descobrir qual problema de negócio ela deveria resolver.
É aqui que a discussão sobre agentes precisa sair do departamento de tecnologia e chegar às áreas que serão verdadeiramente impactadas pela automação. Antes de perguntar qual modelo será utilizado, qual arquitetura será adotada ou qual fornecedor está por trás da solução, é preciso entender qual trabalho será executado, quais sistemas precisarão ser acessados, quais decisões poderão ser automatizadas e qual resultado será esperado.
Construir um agente que realmente execute tarefas também exige uma infraestrutura diferente daquela necessária para um chatbot. A solução precisa se conectar aos sistemas existentes, lidar com diferentes fontes de dados, operar dentro de regras de segurança e governança e manter um nível adequado de confiabilidade. Em muitos casos, isso significa integrar ERP, CRM, sistemas financeiros, plataformas de atendimento, ferramentas de produtividade e aplicações desenvolvidas internamente.
Essa complexidade ajuda a explicar por que tantas iniciativas acabam restritas à interface de conversação. É relativamente simples colocar uma camada de IA sobre uma base de documentos e permitir que funcionários façam perguntas. É outra coisa permitir que a mesma tecnologia consulte um sistema, tome uma decisão dentro de regras estabelecidas, execute uma ação, registre o resultado e encaminhe uma exceção para uma pessoa quando necessário.
O desafio, portanto, não está apenas em fazer a IA conversar. Está em fazer a IA participar de processos reais da empresa.
Isso também muda a forma como o retorno do investimento deve ser calculado. O número de perguntas respondidas pode ser uma métrica interessante para um chatbot, mas não necessariamente demonstra o valor de um agente. Para uma aplicação agêntica, faz mais sentido observar indicadores como tempo de execução de processos, redução de tarefas manuais, volume de transações automatizadas, número de intervenções humanas necessárias e impacto sobre custos ou receita.
Imagine, por exemplo, um agente utilizado no processo de compras. Um chatbot pode explicar a política de aquisição da empresa e responder quais são os limites de aprovação. Um agente poderia consultar a política, verificar uma solicitação, buscar informações no ERP, identificar a necessidade de aprovação, encaminhar o pedido ao responsável e registrar o resultado no sistema. São aplicações de IA diferentes, mesmo que ambas possam utilizar uma interface de conversa.
Essa diferença é importante porque evita que a empresa confunda demonstração tecnológica com transformação de processo. Uma interface que responde bem pode impressionar em uma apresentação. Um sistema que elimina etapas manuais de um processo crítico precisa provar seu valor no dia a dia.
Por isso, antes de chamar uma iniciativa de agente de IA, eu faria algumas perguntas básicas. Qual tarefa ele executa? Com quais sistemas ele interage? O que acontece depois que ele produz uma resposta? Quais decisões pode tomar sozinho? Em quais situações precisa de intervenção humana? Como a empresa mede o resultado dessa automação?
São perguntas simples, mas que ajudam a separar projetos diferentes que hoje recebem o mesmo nome.
A IA tem capacidade para ir muito além da conversa. O próximo passo para as empresas não deveria ser simplesmente colocar mais interfaces de inteligência artificial à disposição dos funcionários, mas identificar onde essa tecnologia pode assumir partes concretas do trabalho, com segurança, governança e retorno mensurável.
No fim, talvez a pergunta mais importante não seja se uma solução é realmente um agente. É o que ela consegue fazer quando ninguém está digitando uma pergunta.
*Por Cesar Schmitzhaus, Managing Director da Teltec Data.
