AI Agente inteligente, a chave para aumentar a escala do negócio em cem vezes

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Compilado por: AididiaoJP, Foresight News

A IA não é magia, mas também não é tão simples a ponto de “montar um programa de IA, automatizar tudo e esperar pelos lucros”. A maioria das pessoas na verdade não entende exatamente o que é IA.

E aqueles que realmente entendem (menos de 5%) tentam montar por conta própria, mas geralmente fracassam. Os agentes inteligentes podem ter “alucinações”, esquecer em que passo estão durante uma tarefa, ou chamar a ferramenta errada quando não deveriam. Na demonstração, funcionam perfeitamente, mas no ambiente de produção, quebram imediatamente.

Eu implantei programas de IA há mais de um ano. Minha carreira na área de software começou na Meta, mas há seis meses saí para fundar uma empresa especializada em implantar agentes de IA prontos para produção para empresas. Agora, nossa receita recorrente já atingiu 3 milhões de dólares e continua crescendo. Isso não acontece porque somos mais inteligentes que os outros, mas porque tentamos, erramos várias vezes, e finalmente descobrimos a fórmula do sucesso.

A seguir, tudo o que aprendi no processo de construir agentes realmente utilizáveis. Seja você iniciante, especialista ou algo intermediário, essas experiências valem para todos.

Primeira lição: contexto é tudo

Parece óbvio, talvez você já tenha ouvido isso antes. Mas justamente por ser tão importante, vale a pena reforçar. Muitas pessoas acham que construir um agente inteligente é só conectar várias ferramentas: escolher um modelo, abrir acesso ao banco de dados, e pronto, deixa rolar. Essa abordagem falha imediatamente, por alguns motivos:

O agente não sabe o que é prioridade. Ele não lembra o que aconteceu cinco passos atrás, só consegue ver o passo atual, e tenta adivinhar o que fazer a seguir (muitas vezes errando), dependendo da sorte.

O contexto, muitas vezes, é a diferença fundamental entre um agente que vale milhões e um que não vale nada. Você precisa focar e otimizar esses aspectos:

O que o agente lembra: não só a tarefa atual, mas todo o histórico que levou ao estado atual. Por exemplo, ao lidar com uma fatura com problema, o agente precisa saber: como o problema foi acionado, quem enviou a fatura original, qual política se aplica, como o fornecedor foi tratado na última vez. Sem esse histórico, o agente está só chutando, pior que não ter agente algum. Porque, se fosse uma pessoa, o problema já estaria resolvido há muito tempo. Isso também explica por que alguns reclamam que “IA é difícil de usar”.

Como a informação flui: quando você tem múltiplos agentes, ou um agente que trata várias etapas, as informações precisam passar entre as fases com precisão, sem perdas, danos ou mal-entendidos. O agente responsável por classificar solicitações, por exemplo, deve passar um contexto limpo e estruturado para o agente que resolve o problema. Se a passagem não for rigorosa, o resultado fica confuso. Isso significa que cada etapa deve ter entradas e saídas estruturadas e verificáveis. Um exemplo é a função /compact do Claude Code, que consegue passar contexto entre sessões diferentes de LLM.

O entendimento do agente sobre o domínio de negócio: um agente que revisa contratos jurídicos, por exemplo, precisa entender quais cláusulas são críticas, fazer uma avaliação de risco, conhecer as políticas reais da empresa. Você não pode simplesmente dar um monte de documentos e esperar que ele descubra os pontos importantes sozinho — essa é sua responsabilidade. E também cabe a você fornecer recursos estruturados para que o agente adquira conhecimento de domínio.

Uma má gestão de contexto se manifesta em: o agente repete chamadas à mesma ferramenta por esquecer que já obteve a resposta; ou chama a ferramenta errada por receber informações incorretas; ou toma decisões contraditórias às etapas anteriores; ou trata cada tarefa como se fosse nova, ignorando padrões evidentes em tarefas similares anteriores.

Uma boa gestão de contexto faz o agente parecer um especialista experiente: consegue estabelecer conexões entre informações diferentes, sem que você precise dizer explicitamente como elas se relacionam.

O contexto é a chave para distinguir um agente que só serve para demonstração de um que realmente funciona em produção e entrega resultados.

Segunda lição: agentes de IA são multiplicadores de resultados

Visão errada: “Com isso, não precisamos mais contratar pessoas.”

Visão correta: “Com isso, três pessoas podem fazer o que antes levava quinze.”

No final, os agentes vão substituir parte do trabalho humano, não admiti-lo é enganar a si mesmo. Mas o lado positivo é que: os agentes não vão substituir o julgamento humano, mas eliminar as fricções ao redor dele, como busca de informações, coleta de dados, cruzamento de dados, formatação, distribuição de tarefas, lembretes de acompanhamento, etc.

Por exemplo: a equipe financeira ainda precisa decidir sobre exceções, mas com agentes, eles não precisam mais gastar 70% do tempo de fechamento procurando documentos faltantes, e podem usar esse tempo para realmente resolver o problema. Os agentes fazem todo o trabalho básico, e os humanos só aprovam na última etapa. Com base na minha experiência atendendo clientes, a realidade é que: as empresas não vão demitir por causa disso. O trabalho dos funcionários vai se transformar, passando de tarefas manuais e repetitivas para atividades de maior valor — pelo menos por enquanto. Claro, a longo prazo, com o avanço da IA, essa situação pode mudar.

As empresas que realmente se beneficiam de agentes inteligentes não são aquelas que querem eliminar humanos do processo, mas aquelas que percebem que a maior parte do tempo dos funcionários é gasta em “trabalho de preparação”, e não na criação de valor real.

Seguindo essa lógica na construção de agentes, você não precisa mais se preocupar tanto com “taxa de acerto”: deixe o agente fazer o que ele faz bem, e os humanos se concentrem no que fazem melhor.

Isso também permite uma implantação mais rápida. Não é necessário que o agente lide com todas as situações extremas, basta que resolva bem os casos comuns, e encaminhe as exceções complexas para humanos — com contexto suficiente para que possam resolver rapidamente. Pelo menos, essa deve ser a estratégia atual.

Terceira lição: memória e gestão de estado

Como o agente armazena informações dentro de uma tarefa e entre tarefas, determina se ele pode escalar de forma eficiente.

Existem três modelos comuns:

Agente independente: trata um fluxo de trabalho completo, do começo ao fim. É o mais fácil de montar, pois todo o contexto fica em um só lugar. Mas, à medida que o fluxo fica maior, a gestão de estado vira um desafio: o agente precisa lembrar das decisões tomadas na terceira etapa, para usar na décima. Se a janela de contexto estiver cheia, ou a estrutura de memória estiver incorreta, as decisões posteriores podem faltar informações essenciais, levando a erros.

Agentes paralelos: tratam diferentes partes do mesmo problema simultaneamente. Mais rápido, mas trazem problemas de coordenação: como combinar os resultados? E se dois agentes chegarem a conclusões contraditórias? É preciso estabelecer protocolos claros para integrar informações e resolver conflitos. Geralmente, é necessário um “árbitro” (pode ser uma pessoa ou outro LLM) para lidar com conflitos ou condições de corrida.

Agentes colaborativos: passam o trabalho em sequência. O agente A classifica, passa para o B fazer pesquisa, e depois para o C executar a solução. Essa abordagem funciona bem para fluxos de trabalho com fases bem definidas, mas a passagem de tarefas é a parte mais propensa a problemas. O que o agente A aprendeu deve ser passado em um formato que o agente B possa usar diretamente.

O erro mais comum é tratar esses modelos como “soluções de implementação”. Na verdade, eles são decisões de arquitetura, que definem os limites de capacidade do seu agente.

Por exemplo, se você quer montar um agente para aprovar contratos de vendas, precisa decidir: ele será responsável por todo o processo? Ou vai criar um roteador que distribua tarefas para agentes especializados em precificação, jurídico, aprovação de executivos? Só você conhece o fluxo de negócio real, e espero que consiga ensinar esses processos ao seu agente.

Como escolher? Depende da complexidade de cada etapa, de quanto contexto precisa passar entre elas, e se o trabalho deve ser feito em tempo real ou sequencial.

Se a arquitetura estiver errada, você pode gastar meses ajustando problemas que na verdade não são bugs, mas uma incompatibilidade de projeto, problema de design ou solução mal planejada.

Quarta lição: interceptar anomalias proativamente, não apenas relatar depois

Ao desenvolver sistemas de IA, a reação mais comum é: criar um painel de controle, exibir informações, e deixar todo mundo ver o que aconteceu. Por favor, pare com isso.

Painéis de controle são inúteis.

Seu time financeiro já sabe que há documentos faltantes, a equipe de vendas já sabe que alguns contratos estão presos na jurídica.

O agente deve atuar na hora do problema, interceptar e encaminhar para quem deve resolver, fornecendo todas as informações necessárias, e agir imediatamente.

Fatura recebida, mas documento incompleto? Não apenas registre no relatório. Marque imediatamente, identifique quem deve completar o documento, e envie o problema junto com o contexto completo (fornecedor, valor, política aplicável, o que falta). Além disso, bloqueie o lançamento dessa transação até que o problema seja resolvido. Essa etapa é crucial, pois, se não fizer isso, o problema pode “escapar” pela organização, e você não terá tempo de remediar.

Contrato pendente de aprovação há mais de 24 horas? Não espere a reunião semanal. Faça uma escalada automática, envie detalhes da transação, e permita que o aprovador decida rapidamente, sem precisar vasculhar sistemas.

Fornecedor não cumpriu o marco no prazo? Não espere alguém perceber. Acione automaticamente um plano de contingência, e inicie o procedimento antes que o problema seja percebido.

A responsabilidade do seu agente de IA é: tornar os problemas impossíveis de serem ignorados, e facilitar sua resolução.

Exponha o problema diretamente, não apenas por meio de dashboards.

Isso é o oposto da maioria das empresas que usam IA: elas usam IA para “ver” os problemas, enquanto você deve usar IA para “forçar” a resolução rápida, e só depois pensar em dashboards.

Quinta lição: IA vs SaaS genérico — a conta econômica

As empresas continuam comprando ferramentas SaaS que ninguém usa, por uma razão.

SaaS é fácil de adquirir: tem demonstração, preço, checklist de requisitos que pode marcar. Se alguém aprova, acha que o negócio está avançando (embora muitas vezes não esteja).

O pior de comprar SaaS de IA é que ele geralmente fica lá, parado. Não se integra ao fluxo de trabalho real, vira só mais um sistema que precisa de login. Você é forçado a migrar dados, e um mês depois, é só mais um fornecedor para gerenciar. Doze meses depois, é abandonado, mas você não consegue se livrar, pois o custo de troca é alto — criando uma “dívida técnica”.

Um agente de IA personalizado, baseado nos seus sistemas existentes, evita esse problema.

Ele roda dentro das ferramentas que você já usa, não cria uma nova plataforma de trabalho, e na verdade acelera as tarefas existentes. O agente faz o trabalho, o humano só vê o resultado.

O verdadeiro custo não é “desenvolvimento vs licença”, mas uma lógica mais simples:

SaaS acumula “dívida técnica”: a cada ferramenta comprada, há uma integração a manter, um sistema que vai ficar obsoleto, um fornecedor que pode ser adquirido, transformado ou fechado.

Agentes internos acumulam “capacidade”: cada melhoria torna o sistema mais inteligente, cada novo fluxo de trabalho amplia possibilidades. O investimento é de crescimento exponencial, não de depreciação ao longo do tempo.

Por isso, no último ano, tenho dito: SaaS de IA genérico não tem futuro. Dados do setor também confirmam: a maioria das empresas que compram SaaS de IA descontinuam em 6 meses, sem aumento de produtividade. Quem realmente se beneficia de IA são as empresas que têm agentes personalizados, seja desenvolvidos internamente ou por terceiros.

Por isso, as empresas que dominam os agentes desde cedo terão uma vantagem estrutural de longo prazo: estão construindo uma infraestrutura cada vez mais forte. Os demais apenas alugam ferramentas que, cedo ou tarde, precisarão trocar. Em um campo que muda tão rapidamente, perder uma semana pode ser um grande prejuízo para seu roteiro de produto e negócios.

Sexta lição: implantação rápida

Se seu projeto de IA leva um ano para ir ao ar, você já perdeu.

Planear não acompanha a mudança. Seu fluxo de trabalho provavelmente não corresponde à realidade, e as situações de borda que você não pensou podem ser as mais importantes. Em 12 meses, o campo de IA pode estar completamente diferente, e seu produto pode estar obsoleto.

No máximo, 3 meses, para colocar em produção.

Na era da explosão de informações, a verdadeira habilidade é: saber usar as informações de forma eficiente, colaborar com elas, não lutar contra elas. Fazer o trabalho real: lidar com tarefas reais, tomar decisões reais, deixar registros rastreáveis.

O problema mais comum que vejo é: equipes internas de desenvolvimento estimam projetos de IA que deveriam levar 3 meses, em 6 a 12 meses. Ou pior — prometem 3 meses, mas, na hora de começar, continuam adiando por motivos diversos. Não é só culpa deles, o campo de IA é realmente complexo.

Por isso, você precisa de engenheiros que realmente entendam IA: que saibam como ela escala, que tenham visto problemas reais, que conheçam suas capacidades e limites. Hoje, há muitos desenvolvedores “meio-bilhões”, que acham que IA faz tudo — isso está longe da realidade. Se você quer entrar na área de IA empresarial, precisa dominar as fronteiras reais do que ela pode fazer.

Resumindo

Construir agentes utilizáveis depende dessas pontos:

Contexto é tudo: um agente sem bom contexto é só um gerador de números aleatórios caro. Invista em fluxo de informações, memória persistente, incorporação de conhecimento de domínio. Antes, chamavam de “engenharia de prompt”, agora é “engenharia de contexto” versão 2.0.

Projete para “potencializar”, não para “substituir”: deixe que as pessoas façam o que fazem melhor, e use agentes para limpar o caminho, permitindo que elas se concentrem no que realmente importa.

Arquitetura é mais importante que o modelo: decidir entre agentes independentes, paralelos ou colaborativos é uma decisão de projeto, que define o limite de capacidade do seu sistema. Faça a arquitetura certa primeiro.

Intercepte e resolva, não apenas reporte ou revise: dashboards são “cemitérios” de problemas. Construa sistemas que forcem a resolução rápida.

Lance rápido, itere continuamente: o melhor agente é aquele que já está em produção e evolui, não aquele que ainda está na fase de projeto. (E fique atento ao seu cronograma!)

Tudo o mais são detalhes.

A tecnologia já está pronta, mas talvez você ainda não esteja.

Entender isso é o que vai permitir escalar seu negócio em 100 vezes.