Transformação da IA: Agentes mais inteligentes, e não modelos maiores, são o próximo estágio.

Para as organizações que buscam obter vantagem competitiva por meio da adoção de ferramentas de IA , o debate e a decisão têm girado principalmente em torno de grandes modelos de linguagem.

Cada nova versão promete melhores capacidades de raciocínio, maior precisão e recursos que superam os de sua antecessora.

Mas, à medida que os modelos básicos se tornam mais poderosos e amplamente disponíveis, o verdadeiro fator decisivo para as organizações não será qual modelo escolherem, mas sim a eficácia com que implementarem a IA proxy para resolver problemas reais de negócios.

Jay Florence

Engenheiro de Soluções na Digital Modus.

Na recente Gartner Data & Analytics Summit 2026, a mensagem dos analistas foi clara: modelos de IA independentes estão se tornando obsoletos e agentes de IA autônomos e interconectados são o futuro. Mas, para realmente se beneficiar da IA ​​baseada em agentes, os líderes de TI devem priorizar “casos de uso de alta repetição e baixa complexidade, implementar controles preventivos e capacitar a força de trabalho”.

Gostaria de acrescentar a esta afirmação que a próxima fase da IA ​​empresarial não se trata de chegar ao maior modelo possível, mas sim de construir agentes melhores.

Isso significa ir além da visão da inteligência artificial como apenas mais um chatbot e tratá-la como uma capacidade operacional que pode apoiar os funcionários, automatizar tarefas repetitivas e alcançar eficiência em toda a organização.

A maior oportunidade para a inteligência artificial não está na conversa.

Para muitos, inteligência artificial ainda significa fazer uma pergunta no ChatGPT e receber uma resposta. Essa é certamente uma aplicação, e as interfaces conversacionais desempenharam um papel significativo em tornar a IA acessível. Mas isso é apenas uma pequena parte do que é possível.

Algumas das aplicações mais valiosas de agentes de IA focam em processos operacionais, em vez de conversas. Por exemplo, no ensino superior, agentes de IA ajudam os alunos a navegar pelos serviços de apoio, respondendo a perguntas rotineiras sobre matrícula, instalações do campus ou procedimentos administrativos, liberando a equipe para lidar com questões mais complexas.

No setor de transportes, os agentes podem integrar informações de agendamento, opções de viagem subsequentes e suporte ao cliente em uma única interação, evitando que os usuários precisem pesquisar em vários serviços.

Em outras áreas, as organizações estão usando agentes de IA para qualificar consultas de vendas, resumir documentos complexos e extrair informações de contratos — tarefas que antes exigiam horas de trabalho manual.

O denominador comum não é apenas que esses agentes podem responder a perguntas, mas também que eles eliminam encargos administrativos e permitem que as pessoas se concentrem em trabalhos que exigem discernimento, conhecimento especializado e interação humana.

Agentes melhores começam com problemas melhores.

Um dos maiores equívocos sobre IA proxy é que as organizações acreditam que precisam começar identificando onde desejam implantar um proxy de IA.

Na verdade, para organizações que buscam desenvolver suas ofertas de IA, a primeira pergunta não deve ser: "Onde podemos implantar IA?", mas sim: "Qual problema de negócios estamos tentando resolver?"

Começar pela tecnologia muitas vezes leva as organizações a criarem agentes que agregam pouco valor, pois automatizam o processo errado. As organizações que obtêm os melhores resultados são aquelas que identificam primeiro as fragilidades operacionais, em áreas onde os funcionários gastam muito tempo com tarefas administrativas repetitivas, buscando informações ou transferindo dados manualmente entre sistemas.

Quando esses desafios forem claramente compreendidos, a IA proxy se tornará uma ferramenta operacional eficaz, em vez de apenas uma tecnologia em busca de uma aplicação específica.

A importância da implementação supera a importância do modelo.

Os principais modelos de IA estão evoluindo em um ritmo excepcional atualmente. Eles estão se tornando cada vez mais capazes, rápidos e econômicos, o que significa que a vantagem competitiva está mudando.

É improvável que as organizações superem seus concorrentes simplesmente escolhendo um modelo central em detrimento de outro. Em vez disso, o sucesso dependerá cada vez mais de tudo o que envolve o modelo.

A qualidade dos dados é um dos maiores diferenciais. Um agente de IA é tão bom quanto as informações em que se baseia. Documentação conflitante, políticas inconsistentes ou má gestão do conhecimento inevitavelmente reduzem a qualidade de seus resultados.

A engenharia de sinistros é outra habilidade frequentemente negligenciada. Projetar um agente não se resume a dar instruções e esperar resultados consistentes. Sinistros bem elaborados estabelecem limites claros, definem as responsabilidades do agente e garantem que ele permaneça focado em seu objetivo.

O mesmo se aplica à governança. Um bom agente não deve responder a todas as perguntas que lhe são feitas. Em vez disso, deve compreender o seu papel, saber quando recusar pedidos que estejam fora da sua alçada e agir apenas com as informações e permissões de que realmente precisa. Aplicar o princípio do "menor privilégio" não é apenas uma boa prática de segurança, mas também melhora a eficiência, minimizando o processamento desnecessário e mantendo os custos sob controle.

Em última análise, a qualidade da execução é muito mais importante do que o tamanho do modelo básico.

A confiança se constrói através da repetição, não da ambição.

Outro equívoco comum é presumir que a IA proxy deva ser implementada em programas de transformação em larga escala. Na realidade, o oposto costuma ser verdadeiro.

Organizações que alcançam resultados significativos tendem a começar com um caso de uso claramente definido que oferece valor mensurável. Isso fomenta a confiança entre os funcionários, demonstra o retorno sobre o investimento e permite uma governança aprimorada antes da expansão para fluxos de trabalho mais complexos.

A IA para agentes deve ser tratada como um produto que evolui ao longo do tempo, e não como um projeto concluído no dia do lançamento. No entanto, isso também altera a forma como as organizações abordam os testes.

O software tradicional é projetado para fornecer resultados idênticos sempre. Os agentes de IA, no entanto, são probabilísticos por natureza, o que significa que a consistência se torna tão importante quanto a funcionalidade. Portanto, testes, monitoramento e otimização contínuos tornam-se essenciais para uma implementação bem-sucedida.

Igualmente importante, os funcionários devem fazer parte dessa jornada. Construir confiança não se resume a apresentar um agente de IA quando estiver concluído; trata-se de envolver as equipes ao longo de todo o processo de desenvolvimento, ajudando-as a entender como as decisões são tomadas, onde as salvaguardas estão em vigor e como a tecnologia deve aprimorar, e não substituir, sua experiência.

Agentes mais eficientes definirão a próxima fase da inteligência artificial.

É inevitável que a indústria de IA continue a produzir modelos básicos mais rápidos, mais baratos e mais capazes. O que não é inevitável, no entanto, é se as organizações conseguirão traduzir essas capacidades em valor comercial significativo.

A próxima corrida da IA ​​não será vencida por quem tiver o modelo mais complexo. Será vencida por quem construir agentes confiáveis ​​e bem governados, capazes de resolver problemas operacionais do mundo real.