A estruturação de processos baseados em Inteligência Artificial (IA) demanda maior rigor para garantir segurança e rentabilidade às empresas

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A adoção sustentável da Inteligência Artificial (IA) agêntica exige que as empresas abandonem a implementação precipitada de ferramentas genéricas. A justificativa é que, quanto maior a autonomia concedida a um agente, maior precisa ser a clareza sobre suas atribuições, indicadores, acessos e limites.

Os sistemas capazes de tomar decisões, executar tarefas e conduzir etapas de processos com menor intervenção humana podem ampliar o potencial de eficiência e, ao mesmo tempo, aumentar a responsabilidade das organizações. 

Promover essa integração significa definir, para cada etapa automatizada, quem detém a decisão final, como o  processo é redesenhado e quais são os indicadores de negócio que comprovam o resultado. 

Assim, a discussão principal em torno da IA agêntica está em criar condições para que a tecnologia seja integrada ao negócio, tenha seu desempenho monitorado continuamente e possa otimizar a operação sem comprometer controle, segurança e previsibilidade.

O investimento em IA precisa estar conectado ao resultado empresarial

A pressão corporativa por inovação rápida tem motivado muitas decisões de investimento fundamentadas no receio de perda de mercado. 

Porém, esse imediatismo cria um desequilíbrio evidente entre os altos custos das ferramentas e os resultados efetivamente entregues aos investidores e diretores. 

Os indicadores devem estar relacionados aos objetivos do negócio: eficiência operacional, qualidade, receita, redução de riscos, tempo de execução e experiência do cliente são exemplos de métricas que podem estabelecer a relação mais efetiva entre a tecnologia e o desempenho empresarial.

As métricas de negócio são o verdadeiro termômetro de maturidade. Substituir a pergunta “quantos agentes estão em uso?” por “quanto cada agente contribuiu para o

resultado?” é o que diferencia as iniciativas pontuais de uma operação realmente estruturada.

A definição de cargos agênticos e a nova estrutura de trabalho 

O avanço da IA agêntica torna a discussão sobre responsabilidade no uso de dados mais urgente. O fato dos agentes executarem múltiplas etapas de um processo e interagirem com sistemas corporativos é um benefício e, ao mesmo tempo, um perigo: o crescimento do potencial de produtividade também amplia a superfície de vulnerabilidade no uso da IA.

Com atribuições formalizadas em estrutura de cargo, a operação ganha capacidade de alinhar a capacidade computacional às metas de receita e margem da companhia. A formalização  exige que três frentes evoluam juntas: 

• os processos sejam redesenhados em torno da IA; 

• as funções, metas e formas de avaliação das equipes sejam atualizadas para refletir o novo modo de trabalho; 

• a base de dados que alimenta os agentes seja organizada e confiável. 

Segundo a edição 2026 da pesquisa State of AI in the Enterprise, da Deloitte, 97% das empresas entrevistadas pretendem adotar IA agêntica nos próximos dois anos. No Brasil, 95% planejam adotar IA agêntica no mesmo período, mas apenas 27% relatam contar com modelos maduros de governança.

Mediante a pesquisa, notamos que os sistemas com maior autonomia ganham importância estratégica, a qual vai além da utilização como ferramentas de produtividade. 

O controle de riscos operacionais e os limites da delegação  humana

A autonomia dos agentes de IA deve ser avaliada de maneira proporcional ao risco da operação. As atividades que envolvem dados sensíveis, compromissos financeiros ou conformidade regulatória, exigem controles adicionais e, quando necessário, participação humana.

O desafio executivo é estruturar um modelo capaz de incorporar a tecnologia às operações sem perder controle sobre decisões, resultados e riscos. Isso pressupõe novos parâmetros para avaliar:

• direitos de decisão (o que cada agente pode resolver sozinho e o que exige aprovação humana);

• diretrizes operacionais;

• resultados;

• qualidade e governança na base de dados;

• e mecanismos de intervenção compatíveis com o impacto de cada atividade.

Além de todos esses fatores, não podemos esquecer que a interação humana é indispensável nesse fluxo, uma vez que o rastreamento ininterrupto é garantido pela supervisão de um especialista capacitado a preservar o contexto integral do trabalho.

As empresas que conseguirem combinar governança e autonomia com especialização profissional para sustentar a operação estarão mais preparadas para alcançar a rentabilidade de longo prazo exigidos na era da automação por IA.

O diferencial competitivo não está na ferramenta, mas no modelo operacional construído ao redor dela.

Por Claudio Bessa, Diretor Executivo de Marketing e Vendas da Inmetrics