Agentes inteligentes de IA: o fator decisivo para multiplicar por cem a escala dos negócios

A inteligência artificial não é magia, nem se resume a “instalar um programa de IA e ver os lucros a surgir”. Na verdade, a maioria das pessoas não percebe realmente o que é a IA.

Os poucos que percebem—menos de 5%—costumam tentar criar soluções próprias e acabam por falhar. Os agentes podem alucinar, perder o controlo do progresso das tarefas ou ativar ferramentas indevidamente. A demonstração pode correr perfeitamente, mas tudo desmorona em ambiente de produção.

Durante mais de um ano, implementei programas de IA. Iniciei a carreira na Meta, mas há seis meses lancei uma empresa dedicada à implementação de agentes de IA para empresas. O nosso rendimento anual recorrente atingiu 3 milhões de dólares e continua a crescer. Não por sermos mais inteligentes, mas graças a tentativas e erros, múltiplos fracassos e, finalmente, à descoberta da fórmula certa para o sucesso.

Partilho o que aprendi sobre como criar agentes que funcionam realmente. Independentemente do seu grau de experiência—iniciante, avançado ou intermédio—estas perspetivas são para si.

Lição Um: O Contexto é Fundamental

Pode parecer óbvio, e provavelmente já ouviu esta ideia. Mas a sua importância não pode ser subestimada. Muitos pensam que criar agentes é juntar algumas ferramentas: escolher um modelo, abrir a base de dados e deixar correr. Esta abordagem falha logo à partida, por vários motivos:

Os agentes não compreendem prioridades. Esquecem o que aconteceu há vários passos, só veem o presente e tentam adivinhar o que se segue—frequentemente sem sucesso—deixando o resultado ao acaso.

O contexto é o verdadeiro fator distintivo entre agentes de milhões e agentes inúteis. Foque-se nestes pontos:

Memória do agente: Não só a tarefa atual, mas todo o histórico até ao momento. Por exemplo, ao lidar com anomalias em faturas, o agente precisa de saber como surgiu a exceção, quem submeteu a fatura, que política se aplica e como foram resolvidos problemas anteriores com o fornecedor. Sem isto, o agente limita-se a adivinhar—pior do que não ter agente. Um humano provavelmente já teria resolvido. Por isso, ouve-se que “a IA é difícil de usar”.

Fluxo de informação: Quando há vários agentes ou processos em múltiplos passos, a informação tem de ser transferida corretamente entre etapas—sem perdas, corrupção ou interpretações erradas. O agente que classifica pedidos deve entregar contexto limpo e estruturado ao agente que resolve o problema. Se a passagem falha, tudo desmorona a jusante. Cada etapa exige entradas e saídas estruturadas e verificáveis. Por exemplo, a funcionalidade /compact do Claude Code transfere contexto entre sessões LLM.

Especialização de domínio: Um agente que analisa contratos jurídicos precisa de saber que cláusulas são relevantes, como avaliar riscos e conhecer as políticas reais da empresa. Não basta fornecer documentos e esperar que o agente compreenda—esse é o seu papel. Deve disponibilizar recursos estruturados para que o agente adquira conhecimento do domínio.

Uma má gestão de contexto traduz-se em agentes que recorrem repetidamente à mesma ferramenta porque esqueceram a resposta, acionam a ferramenta errada devido a má informação, tomam decisões contraditórias ou tratam cada tarefa como nova, ignorando padrões evidentes de tarefas anteriores semelhantes.

Uma boa gestão de contexto permite que os agentes trabalhem como verdadeiros especialistas empresariais—ligando informação sem instruções explícitas.

O contexto é o que separa agentes “apenas para demonstração” dos que realmente entregam resultados em produção.

Lição Dois: Agentes de IA Multiplicam Resultados

A ideia errada: “Com isto, já não precisamos de contratar.”

A ideia certa: “Com isto, três pessoas fazem o trabalho que antes exigia quinze.”

Os agentes vão acabar por substituir trabalho manual—negar isto é ilusão. O benefício: os agentes não substituem o julgamento humano, mas eliminam a fricção à sua volta—pesquisa de dados, recolha de informação, verificação, formatação, distribuição de tarefas, envio de lembretes e mais.

Nas equipas financeiras: continuam a decidir sobre anomalias, mas com agentes já não passam 70% da semana de fecho a procurar documentos em falta. Esses 70% passam a ser dedicados à resolução de problemas. Os agentes tratam das tarefas de base; os humanos fazem a revisão final. Nos projetos com clientes, as empresas não despedem pessoal. Os colaboradores passam de tarefas manuais e repetitivas para funções de maior valor—pelo menos por agora. A longo prazo, com a evolução da IA, isto pode mudar.

As empresas que realmente ganham não são as que tentam remover humanos, mas as que percebem que a maioria do tempo dos colaboradores é gasto em “trabalho preparatório” em vez de criar valor.

Projete agentes com este objetivo e a precisão deixa de ser obsessiva: os agentes fazem o que fazem melhor; as pessoas fazem o que fazem melhor.

Isto permite implementar rapidamente. Os agentes não precisam de cobrir todos os casos excecionais—basta tratar os cenários comuns e encaminhar exceções complexas para humanos com contexto suficiente para uma resolução rápida. Para já, esta é a abordagem certa.

Lição Três: Memória e Gestão de Estado

A forma como os agentes retêm informação dentro e entre tarefas determina a escalabilidade.

Três padrões comuns:

Agente autónomo: Gere todo o fluxo de trabalho do início ao fim. É mais fácil de criar, pois todo o contexto está centralizado. Mas, à medida que os fluxos crescem, a gestão de estado torna-se difícil—os agentes têm de recordar decisões do passo três e aplicá-las no passo dez. Se a janela de contexto estiver cheia ou a estrutura de memória não for adequada, as decisões tardias carecem de contexto inicial, causando erros.

Agentes paralelos: Gerem diferentes partes de um problema em simultâneo. São mais rápidos, mas criam desafios de coordenação—como unir resultados? E se os agentes discordarem? São necessários protocolos claros para integrar informação e resolver conflitos, muitas vezes com um “árbitro” (humano ou LLM) para disputas ou condições de concorrência.

Agentes colaborativos: Passam tarefas sequencialmente. O agente A classifica, B investiga, C executa. São adequados para fluxos com etapas bem definidas, mas as transferências são o ponto fraco—os contributos de A têm de ser transmitidos a B em formato utilizável.

O erro comum: tratar estes padrões como “planos de implementação”. Na verdade, são opções de arquitetura que definem as capacidades do agente.

Por exemplo, ao criar um agente para aprovações de contratos de vendas é necessário decidir: deve um agente tratar tudo, ou um agente de encaminhamento delegar a especialistas em preços, jurídico e revisão executiva? Só conhece o seu fluxo de negócio real—e tem de o ensinar ao agente.

Como escolher? Depende da complexidade de cada etapa, da quantidade de contexto a transmitir e de precisar de colaboração em tempo real ou execução sequencial.

Se escolher a arquitetura errada, vai passar meses a resolver problemas que não são bugs—são incompatibilidades entre o design, o problema e a solução.

Lição Quatro: Intercepte Proativamente Exceções—Não se limite a reportá-las

Muitos começam por criar um dashboard para mostrar o que acontece nos sistemas de IA. Não faça isso.

Os dashboards não resolvem nada.

A equipa financeira já sabe das faturas sem recibos, e as vendas já sabem que contratos estão parados no jurídico.

Os agentes devem intercetar problemas à medida que surgem, encaminhá-los diretamente para a pessoa certa e fornecer informação relevante para resolução imediata.

Recebeu uma fatura sem documentos? Não se limite a registar. Assinale de imediato, identifique o que falta e envie o problema—com contexto (fornecedor, montante, política, detalhes)—ao responsável. Bloqueie a transação até estar resolvida. Este passo é crítico; caso contrário, os problemas espalham-se pela organização e será tarde demais para corrigir.

Aprovação de contrato parada há 24 horas? Não espere pela reunião semanal. Faça a escalada automática com detalhes da transação para que o aprovador decida rapidamente—sem procurar em sistemas. Crie urgência.

Fornecedor falhou um marco? Não espere que alguém repare. Acione protocolos de emergência automaticamente antes que alguém perceba o problema.

O papel do agente é tornar os problemas impossíveis de ignorar e fáceis de resolver.

Exponha os problemas diretamente—não só através de dashboards.

Esta abordagem é o oposto da maioria das empresas: usam IA para “ver” problemas, mas deve usá-la para “forçar” soluções—depressa. Quando a taxa de resolução se aproximar dos 100%, então pense num dashboard.

Lição Cinco: Agentes de IA vs. SaaS genérico—A lógica económica

Há uma razão para as empresas continuarem a comprar SaaS que ninguém usa.

SaaS é fácil de adquirir: demonstração, orçamento, checklist de requisitos. Alguém aprova e pensa que avançou—mas raramente é verdade.

O maior problema do AI SaaS: fica parado. Não se integra nos fluxos reais e torna-se mais um login. Tem de migrar dados, e em pouco tempo é mais um fornecedor para gerir. Passado um ano, está abandonado, mas os custos de mudança mantêm-no—criando “dívida técnica”.

Agentes personalizados nos seus sistemas atuais evitam estes problemas.

Funcionam nas ferramentas que já usa, não trazem novas plataformas e aceleram o trabalho. Os agentes executam; os humanos revêm.

A verdadeira comparação de custos não é “desenvolvimento versus licenças”—é muito mais simples:

SaaS cria dívida técnica: cada nova ferramenta implica mais integrações para manter, outro sistema prestes a ficar obsoleto e um fornecedor que pode ser adquirido, mudar de rumo ou fechar.

Construir agentes próprios constrói capacidade: cada melhoria torna o sistema mais inteligente, cada novo fluxo expande o possível. O investimento acumula, não se deprecia.

Repito há um ano: o AI SaaS genérico não tem futuro. Os dados do setor confirmam—na maioria das empresas, o AI SaaS é abandonado em seis meses e não traz ganhos de produtividade. O verdadeiro valor da IA está nos agentes personalizados, desenvolvidos internamente ou por terceiros.

Por isso, quem adota agentes cedo conquista vantagens estruturais duradouras—constrói infraestruturas que se fortalecem. Os restantes limitam-se a alugar ferramentas que terão de substituir. Num setor que muda mensalmente, perder uma semana é um grande revés para o seu plano e negócio.

Lição Seis: Implemente rapidamente

Se o seu projeto de agente de IA demorar um ano a lançar, já perdeu.

Os planos não acompanham a mudança. O seu fluxo de trabalho provavelmente não reflete a realidade e os casos excecionais que ignorou serão os mais importantes. Daqui a um ano, a IA pode ser irreconhecível—o projeto pode estar obsoleto.

Três meses, no máximo—entre em produção.

No mundo saturado de informação de hoje, a verdadeira competência é saber usá-la eficazmente e colaborar. Execute tarefas reais, tome decisões reais, deixe um registo auditável.

O problema mais comum: equipas internas estimam projetos de IA de três meses para seis a doze meses. Ou pior—prometem três meses e adiam indefinidamente com “motivos inesperados”. Nem sempre é culpa delas; a IA é mesmo complexa.

Por isso precisa de engenheiros que realmente dominem IA—sabem como escalar, já viram problemas reais e conhecem os seus pontos fortes e limites. Há demasiados programadores “inacabados” que acham que a IA faz tudo—longe da verdade. Se é programador e quer IA empresarial, tem de dominar os seus limites práticos.

Resumo

Eis o que importa para agentes eficazes:

O contexto é fundamental: Sem contexto robusto, um agente é apenas um gerador aleatório caro. Garanta fluxo de informação, memória persistente e incorporação de conhecimento de domínio. “Prompt engineering” era a piada antiga—agora “context engineering” é a versão 2.0.

Projete para potenciar, não substituir: As pessoas devem fazer o que fazem melhor; os agentes devem abrir caminho para a concentração.

A arquitetura é mais importante do que a escolha do modelo: Decidir entre agentes autónomos, paralelos ou colaborativos é muito mais relevante do que escolher um modelo. Acertar na arquitetura é fundamental.

Intercepte e resolva, não se limite a reportar e rever: Os dashboards são cemitérios de problemas. Construa sistemas que forcem resolução rápida.

Implemente rapidamente, itere sem parar: O melhor agente já está em funcionamento e a melhorar—não está preso ao design. (E controle os prazos.)

O resto são detalhes.

A tecnologia está pronta, mas talvez o leitor não esteja.

Compreenda isto e poderá escalar o seu negócio 100 vezes.

Aviso legal:

1. Este artigo foi republicado de [Foresight News]. Os direitos de autor pertencem ao autor original [vas]. Se não concordar com esta republicação, contacte a equipa Gate Learn e processaremos o seu pedido de imediato.
2. Aviso legal: As opiniões e perspetivas expressas são exclusivamente do autor e não constituem aconselhamento de investimento.
3. Outras versões linguísticas foram traduzidas pela equipa Gate Learn. Exceto se Gate for mencionada, copiar, distribuir ou plagiar artigos traduzidos é proibido.