5 perguntas que sua empresa precisa responder antes de criar um agente de IA

Antes de investir em um agente de IA (inteligência artificial), a empresa precisa responder a perguntas básicas sobre processo, dados e resultado esperado. A recomendação parte de um levantamento da McKinsey, segundo o qual 62% das organizações já testam aplicações de IA, mas apenas 23% conseguiram escalar sistemas agênticos para além de projetos isolados.

Entre a fase de teste e a fase de escala, existe um intervalo em que muitos projetos travam. Nele, um agente é criado, funciona em um piloto controlado e, depois, não avança. O resultado é conhecido no mercado como cemitério de pilotos, expressão usada para descrever experimentos de IA que nunca chegam à operação.

Para Emerson Moraes, head de tecnologia da Geoambiente, empresa brasileira de inteligência geoespacial, parte do problema está em criar tecnologia antes de mapear o contexto em que ela vai operar. “Um agente só consegue gerar valor quando tem acesso ao contexto necessário para executar aquela tarefa. Não adianta criar algo sofisticado se ele não consegue acessar as informações certas, conversar com as plataformas da empresa ou operar dentro das regras de segurança estabelecidas”, explica Moraes, embaixador Google Cloud no Brasil.

Segundo o executivo, esse obstáculo aparece com frequência entre dois lados de uma mesma operação: de um lado, os dados e ferramentas usados no dia a dia pelos funcionários, do outro, as informações guardadas em sistemas como CRM e ERP. Quando esses dois mundos não conversam, o agente perde acesso justamente ao contexto que deveria usar para decidir.

Para reduzir esse risco, Moraes elenca cinco perguntas que a empresa deve responder antes de criar um agente autônomo de IA.

Problema de negócio define a escolha da tecnologia

A primeira pergunta é qual problema a automação vai resolver. Um sistema de IA pode resumir e-mails, alimentar um CRM, analisar um pipeline comercial ou acompanhar campanhas de marketing. “O importante é identificar onde a automação pode eliminar etapas manuais, acelerar decisões ou melhorar um processo relevante para a operação”, reforça Moraes.

Dados determinam o alcance do agente

Em seguida, entra a pergunta sobre quais dados o sistema vai precisar acessar. A empresa precisa mapear onde essas informações estão armazenadas e se estão disponíveis para consulta. “Dados espalhados entre e-mails, documentos, CRMs, ERPs e outras plataformas podem criar barreiras para a IA. Mapear essas fontes e avaliar a qualidade e disponibilidade das informações é uma etapa importante antes da implementação”, diz o executivo.

Integração define o raio de ação do agente

Um agente raramente funciona sozinho. Para executar uma tarefa do início ao fim, pode precisar consultar informações em uma plataforma e depois registrar ou executar uma ação em outra. Por isso, a pergunta sobre integração precisa entrar no planejamento desde o início. “Conectores entre diferentes ferramentas permitem reunir informações de ambientes distintos e dar o contexto necessário para produzir respostas e decisões mais precisas”, reforça Moraes.

Permissões evitam brechas de acesso

Quanto maior a autonomia do sistema, maior a importância da governança. A empresa precisa definir quem pode acessar quais informações, quais tarefas podem ser automatizadas e quais decisões exigem supervisão humana. “O acesso também deve respeitar as permissões atribuídas a cada funcionário. Assim, a IA não se torna uma nova porta de entrada para informações que aquele usuário não poderia consultar”, complementa Moraes.

Indicadores medem o valor do agente

Criar um agente é apenas o começo. Antes de colocá-lo em produção, a empresa precisa definir o que será considerado sucesso. Entre os indicadores possíveis estão tempo economizado, velocidade de resposta, produtividade, qualidade das informações e redução de etapas manuais. “Sem critérios claros de resultado, aumenta o risco de o projeto permanecer como mais um experimento sem escala”, alerta o executivo.

Responder a essas cinco perguntas muda a lógica da adoção de IA dentro da empresa. Em vez de partir da ferramenta, o processo passa a começar pelos dados, pelo fluxo de trabalho e pelo resultado que se quer alcançar.

O estágio seguinte, segundo Moraes, pode envolver diferentes agentes consultando múltiplos sistemas e operando de forma coordenada entre si. Esse cenário exige arquitetura com conectores, segurança e mecanismos de governança, além de capacitação das equipes e suporte contínuo, etapas que deixam de ser tarefa exclusiva da área de TI.

“A questão não é simplesmente criar mais um agente. É construir uma estrutura em que a inteligência artificial tenha contexto para trabalhar, acesso adequado aos dados, integração com os processos e limites claros para agir”, afirma Moraes.