Realidade dos Agentes de IA na Prática Empresarial

A conversa sobre Agentes de IA reais muitas vezes se perde em fantasias de sistemas autônomos capazes de resolver qualquer problema, sem limites ou restrições. A ideia de que um sistema de inteligência artificial pode substituir departamentos inteiros com uma simples instrução é tentadora. Contudo, essa visão não se alinha com a realidade do ambiente empresarial, onde a confiabilidade é essencial.

Mesmo que um agente de IA atinja 99% de precisão, isso nem sempre é aceitável. Pense em um sistema que otimiza rotas de entrega de alimentos; uma taxa de falha de 1% significa que uma em cada cem entregas pode ir para o endereço errado. Em um negócio, esse nível de erro custa caro, traz riscos e é difícil de justificar para clientes ou reguladores.

O Hype do Mundo Aberto e Seus Desafios

No mundo real, como em finanças, saúde ou operações, os sistemas de IA que realmente entregam valor são diferentes das promessas grandiosas. Eles não improvisam em um cenário aberto. Em vez disso, focam em problemas bem definidos, com entradas claras e resultados previsíveis. Insistir em problemas de “mundo aberto” com tecnologia imatura pode levar ao desperdício de tempo, dinheiro e confiança.

A indústria de tecnologia adora grandes desafios. Atualmente, o grande objetivo é a IA de mundo aberto, que se adapta a situações novas, aprende em tempo real e opera com informações incompletas. É a busca pela inteligência geral, onde os sistemas improvisam e raciocinam.

O que define um problema de “mundo aberto”?

Problemas de mundo aberto são caracterizados pelo que não sabemos. Formalmente, segundo pesquisas sobre esses ambientes complexos, um mundo totalmente aberto tem duas características principais. Primeiro, tempo e espaço são ilimitados, o que significa que experiências passadas do agente podem não ser úteis em cenários novos. Segundo, as tarefas são dinâmicas e não predeterminadas.

Nesses ambientes, a inteligência artificial trabalha com informações incompletas. Ela não pode presumir que algo não conhecido como verdadeiro seja falso; é apenas desconhecido. A IA precisa se adaptar a mudanças imprevistas e tarefas novas enquanto navega no mundo. Isso apresenta desafios enormes para as capacidades atuais da inteligência artificial.

A maioria dos problemas empresariais não é assim

Em contraste, os problemas de mundo fechado têm um escopo conhecido e regras claras. Nesses casos, o sistema pode presumir que possui todos os dados relevantes. Se algo não é explicitamente verdadeiro, pode ser tratado como falso. Esse é o tipo de desafio que a maioria das empresas enfrenta diariamente, como a correspondência de faturas, validação de contratos, detecção de fraudes e processamento de sinistros.

Vamos comparar os dois tipos de cenários:

• Escopo: No mundo aberto é ilimitado, no mundo fechado é bem definido.
• Conhecimento: No mundo aberto é incompleto, no mundo fechado é completo (dentro do domínio).
• Suposições: No mundo aberto, desconhecido não significa falso. No mundo fechado, desconhecido é tratado como falso.
• Tarefas: No mundo aberto são emergentes e não predefinidas. No mundo fechado são fixas e repetitivas.
• Testabilidade: No mundo aberto é extremamente difícil, no mundo fechado é bem delimitada.

Esses não são os casos de uso que costumam virar manchete, mas são os que as empresas realmente precisam resolver. As escolhas sobre privacidade e dados, por exemplo, são cruciais no contexto empresarial.

O perigo da inação por conta do hype

O entusiasmo pelo mundo aberto é prejudicial, pois faz com que a IA empresarial pareça inacessível. Quando líderes ouvem sobre agentes que podem fazer “tudo”, eles hesitam, sem saber por onde começar. O problema parece grande demais, vago demais e arriscado demais. É como tentar criar veículos autônomos antes mesmo de construir um motor a combustão que funcione. O sonho é animador, mas pular as etapas básicas leva ao fracasso. Para evitar golpes, ferramentas de IA para segurança podem ser uma boa solução.

Problemas de mundo aberto geram ótimas demonstrações e captam mais investimentos. Mas os problemas de mundo fechado são onde o valor real se encontra hoje. Eles são solucionáveis, testáveis e podem ser automatizados. Estão presentes em todas as empresas, esperando pelo sistema certo para serem resolvidos. A questão não é se a IA vai solucionar problemas de mundo aberto um dia. A questão é: o que você pode implementar agora que torne seu negócio mais rápido, inteligente e confiável?

Como os Agentes de IA Reais Funcionam na Empresa

Quando as pessoas pensam em agentes de IA, geralmente imaginam uma janela de bate-papo. Um usuário digita um comando, e o agente responde com uma solução útil, talvez até acionando alguma ferramenta. Isso funciona bem para demonstrações e aplicativos de consumo, mas não é como a IA empresarial operará na prática. No ambiente corporativo, a maioria dos agentes úteis não é iniciada pelo usuário, mas opera de forma autônoma.

Eles não ficam esperando por um comando humano. São processos de longa duração que reagem aos dados à medida que fluem pela empresa. Tomam decisões, chamam serviços e produzem resultados de forma contínua e assíncrona, sem a necessidade de serem acionados.

Imagine um agente que monitora faturas. A cada nova fatura, ele extrai dados, compara com pedidos de compra, sinaliza divergências e encaminha para aprovação ou rejeição. Tudo isso sem que ninguém precise pedir. Ele simplesmente ouve o evento “nova fatura recebida” e começa a trabalhar.

Considere também o processo de integração de clientes. Um agente pode observar quando uma nova conta é criada e iniciar uma série de ações: verificar documentos, realizar checagens de “conheça seu cliente” (KYC), personalizar a mensagem de boas-vindas e agendar um contato de acompanhamento. O usuário nunca percebe a existência do agente; ele apenas funciona, de forma confiável e em tempo real.

É assim que os agentes empresariais se parecem:

• São orientados por eventos: acionados por mudanças no sistema, não por comandos de usuário.
• São autônomos: agem sem intervenção humana.
• São contínuos: não são ativados para uma única tarefa e depois desaparecem.
• São principalmente assíncronos: operam em segundo plano, sem bloquear outros processos.

Esses agentes não são construídos ajustando um modelo gigante. Eles são criados conectando modelos existentes, ferramentas e lógicas. É um desafio de engenharia de software, não apenas de modelagem. No fundo, os agentes empresariais são apenas microsserviços modernos com inteligência. Você os conecta a eventos, fornece o contexto certo e deixa um modelo de linguagem impulsionar o raciocínio.

A fórmula é simples: Agente = Microsserviço orientado a eventos + dados de contexto + LLM. Quando bem executado, é um padrão arquitetônico poderoso. Também representa uma mudança de mentalidade. Construir agentes não é sobre buscar a inteligência artificial geral (AGI). É sobre dividir problemas reais em etapas menores e depois montar componentes especializados e confiáveis que possam lidar com eles, assim como sempre fizemos em bons sistemas de software. Para quem busca se aprofundar, cursos práticos de desenvolvimento podem ser um bom começo.

Aprendendo com a História do Desenvolvimento de Software

Se tudo isso parece familiar, é porque já passamos por algo parecido antes. Quando os sistemas monolíticos não conseguiam mais escalar, os dividimos em microsserviços. Quando as APIs síncronas causavam gargalos e sistemas frágeis, migramos para arquiteturas orientadas a eventos. Essas foram lições valiosas aprendidas ao longo de décadas de construção de sistemas no mundo real. Elas funcionaram porque trouxeram estrutura e determinismo a sistemas complexos.

Há uma preocupação de que estamos esquecendo essa história e repetindo os mesmos erros na construção da IA. Porque este não é um problema novo. É o mesmo desafio de engenharia, mas com novos componentes. Atualmente, a IA empresarial precisa dos mesmos princípios que nos trouxeram até aqui: limites claros, baixo acoplamento e sistemas projetados para serem confiáveis desde o início.

Modelos de IA não são determinísticos, mas seus sistemas podem ser

Os problemas que valem a pena resolver na maioria dos negócios são de mundo fechado: problemas com entradas conhecidas, regras claras e resultados mensuráveis. No entanto, os modelos que usamos, especialmente os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), são inerentemente não determinísticos. Eles são probabilísticos por design. A mesma entrada pode gerar diferentes saídas dependendo do contexto, amostragem ou temperatura. Isso é aceitável ao responder a um comando. Mas ao gerenciar um processo de negócio, essa imprevisibilidade é um risco.

Portanto, se você deseja construir sistemas de IA de nível de produção, sua tarefa é simples: envolver modelos não determinísticos em uma infraestrutura determinística. Novas técnicas podem ajudar a ampliar o desempenho, mas a base de engenharia é crucial.

Construa determinismo em torno do modelo

Se você sabe que uma ferramenta específica deve ser usada para uma tarefa, não deixe o modelo decidir; apenas chame a ferramenta diretamente. Se seu fluxo de trabalho pode ser definido de forma estática, não dependa de decisões dinâmicas; use um gráfico de chamadas determinístico. Se as entradas e saídas são previsíveis, não introduza ambiguidade complicando demais a lógica do agente.

Muitas equipes estão reinventando a orquestração de tempo de execução a cada agente, deixando o LLM decidir o que fazer em seguida, mesmo quando as etapas são conhecidas antecipadamente. Isso apenas torna a vida mais difícil. Casos de multas por uso indevido de dados mostram a importância de processos bem definidos.

Onde os sistemas multiagentes orientados a eventos brilham

Sistemas multiagentes orientados a eventos dividem o problema em etapas menores. Ao atribuir cada uma a um agente construído para uma finalidade específica e acioná-los com eventos estruturados, você obtém um sistema fracamente acoplado e totalmente rastreável. Este sistema funciona como os sistemas empresariais devem funcionar: com confiabilidade, responsabilidade e controle claro.

E por ser orientado a eventos:

• Os agentes não precisam conhecer uns aos outros. Eles apenas respondem a eventos.
• O trabalho pode ocorrer em paralelo, acelerando fluxos complexos.
• Falhas são isoladas e recuperáveis por meio de logs de eventos ou novas tentativas.
• Você pode observar, depurar e testar cada componente isoladamente.

Não procure por soluções mágicas. Problemas de mundo fechado não exigem mágica. Eles precisam de engenharia sólida. Isso significa combinar a flexibilidade dos LLMs com a estrutura de uma boa engenharia de software. Se algo pode ser determinístico, torne-o determinístico. Use o modelo apenas para as partes que realmente exigem julgamento. É assim que se constroem agentes que não apenas se destacam em demonstrações, mas que operam, escalam e entregam valor em produção.

Por Que Testar é Mais Fácil em Ambientes Controlados

Um dos desafios mais ignorados na construção de agentes é o teste, mas ele é absolutamente essencial para o ambiente corporativo. Em um contexto de mundo aberto, isso é quase impossível de fazer bem. O espaço do problema é ilimitado, as entradas podem ser qualquer coisa, os resultados desejados são muitas vezes ambíguos, e até mesmo os critérios de sucesso podem mudar dependendo do contexto. Como você escreve um conjunto de testes para um sistema que pode ser solicitado a fazer quase qualquer coisa? É simplesmente inviável.

Por isso, os agentes de mundo aberto são tão difíceis de validar na prática. É possível medir comportamentos isolados ou comparar tarefas específicas, mas não se pode confiar no sistema de ponta a ponta. Isso a menos que se tenha visto seu desempenho em um espaço combinatoriamente vasto de situações, o que é algo que ninguém conseguiu.

Em contrapartida, problemas de mundo fechado tornam o teste viável. As entradas são limitadas. As saídas esperadas são definíveis. Você pode escrever afirmações. Pode simular casos extremos. E sabe como é o resultado “correto”. Se você for além, decompondo a lógica do seu agente em componentes menores e bem delimitados usando uma arquitetura orientada a eventos, o processo se torna ainda mais gerenciável. Cada agente no sistema tem uma responsabilidade específica e limitada. Seu comportamento pode ser testado de forma independente, suas entradas e saídas podem ser simuladas ou repetidas, e seu desempenho pode ser avaliado isoladamente. Quando o sistema é modular e o escopo de cada módulo é de mundo fechado, é possível construir conjuntos de testes que realmente oferecem confiança. Essa é a base para a confiança na IA em produção.

O futuro da IA na empresa não começa com a Inteligência Artificial Geral (AGI). Ele começa com automação que funciona. Isso significa focar em problemas de mundo fechado que são estruturados, delimitados e ricos em oportunidades para um impacto real. Você não precisa de um agente que possa fazer tudo. Você precisa de um sistema que possa fazer algo de forma confiável. Pode ser uma solicitação encaminhada corretamente, um documento analisado com precisão ou um cliente contatado no prazo.

Esses pequenos sucessos se acumulam. Eles reduzem custos, liberam tempo e constroem confiança na IA como uma parte confiável da pilha tecnológica. E para chegar lá, não são necessários grandes avanços em engenharia de comandos ou apostar no próximo modelo que se generalize magicamente. É preciso fazer o que bons engenheiros sempre fizeram: dividir problemas, construir sistemas compostos e conectar componentes de maneiras que sejam testáveis e observáveis. Sistemas multiagentes orientados a eventos não são uma solução mágica, são apenas uma arquitetura prática para trabalhar com ferramentas imperfeitas de forma estruturada. Eles permitem isolar onde a inteligência é necessária, conter onde não é, e construir sistemas que se comportam de forma previsível, mesmo quando partes individuais não o fazem. Não se trata de perseguir a fronteira, mas de aplicar engenharia de software básica a uma nova classe de problemas.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.