A evolução da inteligência artificial nas empresas tem mostrado uma tendência clara: a prioridade agora é para agentes de IA que vão além da simples conversa. Após a popularização de chatbots e copilotos, as organizações buscam soluções que possam consultar dados, acionar ferramentas e executar processos de forma autônoma. Essa mudança representa uma nova fase no uso da inteligência artificial no ambiente corporativo, onde a ênfase se desloca da qualidade das respostas para a capacidade de gerar resultados mensuráveis.
Nos primeiros anos de desenvolvimento da inteligência artificial generativa, as soluções eram predominantemente voltadas para auxiliar profissionais em tarefas como produção de conteúdo, pesquisa de informações e análise de dados. Chatbots e copilotos revolucionaram a maneira como as pessoas escrevem textos, resumem documentos e geram apresentações. Contudo, mesmo com esses avanços, a responsabilidade pela execução das tarefas ainda recaía sobre os usuários.
Os novos agentes de IA introduzem uma mudança significativa nesse cenário. Em vez de limitar-se a responder perguntas, esses sistemas são programados para receber objetivos, planejar etapas, consultar dados autorizados, utilizar ferramentas corporativas e executar tarefas. Além disso, eles têm a capacidade de verificar resultados e encaminhar exceções para validação humana, quando necessário. Assim, a inteligência artificial passa a atuar como um executor de processos, em vez de apenas um assistente.
De acordo com Fábio Tiepolo, CEO da StaryaAI, essa transição marca a maior mudança desde a introdução da inteligência artificial generativa nas empresas. Ele explica que, enquanto na primeira fase o foco estava na qualidade das respostas, agora a medição se concentra na capacidade de cumprir objetivos e entregar resultados. A diferença entre um chatbot e um agente de IA não se encontra apenas na conversa, mas na habilidade de transformar uma intenção em uma sequência de ações eficazes.
As aplicações dessa nova abordagem são amplas. Em recursos humanos, por exemplo, os agentes acompanham solicitações internas, consultam políticas e organizam aprovações. No setor operacional, eles monitoram indicadores, identificam desvios e executam ações previamente autorizadas. Entretanto, o sucesso desses sistemas depende mais da estrutura organizacional do que da tecnologia em si. Para que os agentes operem de forma segura e eficaz, é essencial contar com dados confiáveis, integrações entre sistemas e critérios claros de autorização.
Fábio Tiepolo destaca que um erro comum entre as empresas é iniciar o processo pela tecnologia. As organizações que obtêm melhores resultados tendem a começar pela definição dos processos a serem solucionados, estabelecendo métricas de sucesso e limites de autonomia. Ele ressalta que a inteligência artificial cria valor quando consegue melhorar indicadores concretos do negócio, reforçando a importância de um acompanhamento contínuo do desempenho dos agentes de IA.
