AGENTES DE IA PRECISAM DE CONTEXTO PARA GERAR VALOR NAS EMPRESAS

A capacidade técnica dos agentes de IA é apenas parte da transformação em curso nas organizações. À medida que essas soluções avançam para ambientes de produção, fica cada vez mais evidente que seu desempenho depende menos do modelo de inteligência artificial e mais do acesso ao contexto do negócio.

Esse contexto reúne decisões anteriores, políticas internas, prioridades estratégicas, informações sobre clientes, regras de conformidade, documentos corporativos, permissões de acesso e outros elementos que orientam a operação da empresa.

Sem isso, o agente pode produzir uma resposta aparentemente lógica, mas completamente inadequada para aquela empresa. Ele pode oferecer um desconto acima do permitido, usar uma regra antiga, ignorar uma reclamação anterior ou executar uma ação sem a aprovação necessária.

É o equivalente digital de entregar as chaves do escritório a alguém muito rápido, mas que recebeu apenas metade do mapa.

O mais recente relatório da IDC destaca justamente esse ponto: agentes sem acesso às restrições do negócio, às decisões anteriores e às circunstâncias do cliente podem criar novos riscos operacionais, mesmo quando utilizam modelos avançados de inteligência artificial.

Os primeiros ganhos começam a aparecer

Em uma pesquisa da IDC com 500 desenvolvedores e profissionais responsáveis por decisões de tecnologia, os benefícios mais citados no desenvolvimento de software foram ciclos de produção mais rápidos, apontados por aproximadamente 43% dos participantes, maior qualidade e consistência do código, mencionada por 42%, e redução do esforço manual e do cansaço das equipes, indicada por quase 39%.

Esses resultados não significam que o agente trabalha sozinho ou acerta sempre. O principal ganho aparece quando ele assume a parte mecânica da operação: localizar arquivos, cruzar informações, acompanhar prazos, preencher sistemas e organizar o material necessário para uma decisão.

Assim, profissionais podem dedicar mais tempo a atividades que exigem julgamento, criatividade, negociação, relacionamento com clientes e tratamento de situações fora do padrão.

Velocidade também pode ampliar erros

Quanto mais autonomia um agente recebe, maior é o impacto de uma decisão incorreta. Um texto impreciso pode ser corrigido antes da publicação. Uma ação executada automaticamente em um sistema financeiro, comercial ou operacional pode produzir consequências muito mais difíceis de reverter.

Na mesma pesquisa da IDC, 33% dos participantes citaram preocupações com segurança ou conformidade, quase 29% apontaram dificuldades de integração com os sistemas existentes e cerca de 27% mencionaram respostas imprecisas ou pouco confiáveis que ainda exigem revisão manual.

A Gartner também prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica poderão ser cancelados até o fim de 2027 por causa dos custos crescentes, da falta de valor comercial claro ou de controles de risco insuficientes. A consultoria recomenda que as empresas escolham projetos capazes de produzir resultados mensuráveis, em vez de aplicar agentes a processos que poderiam ser resolvidos com automações mais simples.

Comprar tecnologia não transforma uma empresa

A adoção de agentes exige mudanças que vão além da instalação de um novo software. A empresa precisa organizar informações, revisar permissões, atualizar documentos e definir claramente quais decisões podem ser automatizadas.

Uma pesquisa global da Microsoft com 20 mil pessoas em dez mercados encontrou apenas 19% dos usuários de IA em organizações nas quais a capacidade individual e a preparação da empresa avançavam juntas. Apenas 26% disseram perceber um alinhamento claro e consistente da liderança sobre o uso da tecnologia.

Na prática, uma empresa pode ter funcionários preparados para trabalhar com IA, mas continuar presa a processos antigos, sistemas desconectados e regras pouco claras. Também pode acontecer o contrário: a organização compra ferramentas avançadas, mas não prepara as pessoas para utilizá-las.

Dados fragmentados representam outro obstáculo. Segundo uma análise da McKinsey, poucas empresas conseguiram ampliar agentes de IA até o ponto de gerar valor concreto em grande escala, e limitações relacionadas aos dados aparecem entre as principais barreiras. Para operar com segurança, os agentes precisam de informações atualizadas, definições consistentes, controle de acesso e rastreamento das fontes usadas em cada decisão.

Onde o Slack entra nessa história

No relatório da IDC, o Slack é apresentado como uma possível camada de coordenação entre pessoas, sistemas e agentes de IA.

A ideia é aproveitar o ambiente onde parte da vida da empresa já está registrada: conversas, arquivos, decisões, aprovações, atividades dos fluxos de trabalho e integrações com plataformas de vendas, atendimento, tecnologia e gestão de projetos.

Em vez de operar isoladamente, o agente poderia consultar esse histórico autorizado para compreender o que está acontecendo antes de recomendar ou executar uma ação. O Slack também afirma que os administradores podem controlar quais dados e canais cada agente está autorizado a acessar.

Como o documento foi patrocinado pela Salesforce, a apresentação do Slack deve ser entendida também como um posicionamento comercial da plataforma. Ainda assim, o princípio vale para qualquer sistema corporativo: um agente só será realmente útil quando conseguir acessar informações confiáveis, respeitar permissões e explicar de onde retirou os elementos usados em sua decisão.

O trabalho humano muda de lugar

Os agentes de inteligência artificial não eliminam a necessidade de pessoas. Eles alteram o ponto em que o trabalho humano se torna mais importante.

Funcionários e gestores passam a definir objetivos, estabelecer limites, revisar situações sensíveis, cuidar das exceções e responder pelos resultados. Em vez de executar todas as etapas, parte das equipes poderá supervisionar e coordenar sistemas que realizam parcelas maiores do processo.

Isso também cria novas responsabilidades. Cada agente precisa ter uma função definida, um responsável humano, acesso limitado aos dados necessários e regras claras para interromper uma tarefa ou pedir aprovação.

No fim, a pergunta mais importante não será quantos agentes uma empresa possui. Será o que eles conseguem acessar, quais ações estão autorizados a executar e quem assume a responsabilidade quando algo dá errado.

A tecnologia pode acelerar o trabalho. Mas, sem contexto, organização e supervisão, ela também pode fazer a empresa chegar mais rápido ao lugar errado.