É fácil ter a sensação de que sua empresa está ficando para trás na curva de adoção da IA agêntica. O entusiasmo em torno dela é tão incessante quanto convincente, mas não há necessidade de se apressar quando os requisitos empresariais para determinada tecnologia ainda não estão maduros. Nossa pesquisa recente, realizada como parte do Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações de IA de 2025, revela que 37% das organizações não têm uma abordagem formal para a IA agêntica e apenas 5% estão avançando a todo vapor com ela.
A abordagem mais prudente é analisar o entusiasmo com um olhar crítico e investir de forma gradual durante a fase de aprendizado e experimentação. Atualmente, a implantação de IA com agentes favorece amplamente chatbots estáticos habilitados por IA, que executam tarefas predefinidas, em vez de conjuntos dinâmicos, complexos e autônomos de agentes que colaboram para alcançar objetivos e melhorar ao longo do tempo.
Veja cinco motivos pelos quais as empresas devem começar a experimentar a IA agêntica em vez de simplesmente seguir a onda.
1. A pilha de tecnologia ainda não está madura
A tecnologia de IA agêntica ainda está passando por transformações em um ritmo mais acelerado do que o desenvolvimento de soluções consegue acompanhar. Novos recursos, novas ferramentas e novas bibliotecas de código surgem regularmente. Este é um momento propício para a criação de protótipos, que conseguem acompanhar as inovações, mas soluções empresariais em larga escala exigem maior estabilidade da stack tecnológica. Alguns exemplos específicos:
- Os agentes precisam de uma sólida capacidade de raciocínio para lidar com os problemas mais complexos que caracterizam o comportamento autônomo orientado a objetivos. Modelos são usados para isso, mas sua capacidade de raciocínio ainda não é suficiente para substituir os seres humanos.
- Os agentes precisam de memórias melhores para lidar com problemas complexos. Novos sistemas de memória surgiram em resposta, cada um com seu próprio foco específico, como memória semântica, memória episódica e memória procedural. Há até exemplos de capacidade de memória emergindo nos próprios modelos.
- Avanços significativos em funcionalidades estão sendo adicionados às APIs que os desenvolvedores usam para criar aplicações. No lado do cliente, os navegadores estão sendo ampliados para facilitar o uso da IA. No lado do servidor, a OpenAI anunciou recentemente várias atualizações para sua API Responses. Entre elas estão o suporte ao Model Context Protocol (MCP) e a ampliação do suporte à pesquisa em vários bancos de dados vetoriais.
2. Falta de padrões maduros
Novos padrões continuam surgindo à medida que especialistas e desenvolvedores buscam atender às necessidades de interoperabilidade do mercado. É o caso do MCP, proposto pela Anthropic, e do protocolo Agent2Agent (A2A), proposto pelo Google. O primeiro trata da comunicação entre modelos e recursos, enquanto o segundo aborda a comunicação entre agentes. Nenhum deles atende a todos os requisitos de interoperabilidade da IA agêntica. Para preencher essas lacunas, é razoável esperar que outros padrões sejam propostos nos próximos meses. Embora o MCP e o A2A contem com uma adesão cada vez maior de fornecedores e clientes, os padrões propostos precisam ser mais formalizados antes que uma empresa se comprometa a adotá-los.
3. O custo total de propriedade (TCO) é desconhecido
Agentes de IA estão sendo desenvolvidos e implantados. As métricas iniciais indicam sucesso, mas medem os ganhos de negócio em termos de aumento da receita (o que não leva os custos em consideração) ou da parcela do total de solicitações respondidas por bots em vez de humanos (o que indica que os agentes conseguem realizar determinadas tarefas, mas não oferece uma comparação completa dos custos). O TCO da IA agêntica precisa incluir:
- Uma lista completa de materiais, incluindo tecnologia, atualização/adoção de processos e requisitos de talentos humanos, como novas competências para funções existentes ou novas funções.
- Diretrizes arquiteturais e diagramas da arquitetura de componentes, incluindo topologia e interoperabilidade com a infraestrutura e os serviços existentes.
- Critérios de sucesso que definem as principais métricas com base no impacto sobre a infraestrutura, como desempenho e capacidade de computação, rede e armazenamento.
4. A qualidade e a segurança dos dados são pré-requisitos para a adoção bem-sucedida da IA
Para operar com eficiência, os aplicativos habilitados por IA precisam de dados de qualidade e seguros. Qualquer organização que não tenha uma abordagem eficaz para lidar com silos de dados, formatos de dados e normalização de dados terá dificuldades para implantar com sucesso uma solução de IA agêntica, pois esse tipo de IA amplia as fragilidades da empresa relacionadas a dados e segurança. Não se trata apenas de implantar vários agentes operando em uma rede na velocidade das máquinas. Atualmente, a segurança é aplicada aos agentes como se eles fossem pessoas ou dispositivos. Assim, os usuários humanos autorizam os agentes sem compreender plenamente até que ponto eles usarão, alterarão ou excluirão seus dados.
5. A observabilidade de toda a pilha é fundamental
Aplicações habilitadas por IA exigem observabilidade de stack completa. Se uma organização ainda não tiver implementado com sucesso uma prática de observabilidade de stack completa, ela não estará preparada para uma solução de IA agêntica, que depende fundamentalmente dessa prática para garantir visibilidade, operações, solução de problemas e governança.
Considere estes cinco motivos e opte pela prudência em vez de seguir a onda de entusiasmo em torno da IA agêntica. Se mais de dois deles representarem desafios concretos para seu plano de adoção, talvez seja melhor esperar mais um pouco. Em um mercado cuja pilha tecnológica e cujos padrões ainda estão evoluindo, cujos custos ainda não foram quantificados e cujos pré-requisitos incluem recursos robustos de nível empresarial, como gestão abrangente de dados e observabilidade desde a concepção, não há problema algum em avançar devagar com a IA agêntica. Afinal, a primeira implantação de uma solução de IA agêntica não comprova o valor dos agentes para uma empresa. Ela comprova que a infraestrutura está pronta. A adoção gradual dá às empresas tempo para identificar e corrigir os pontos fracos antes de se comprometerem demais.
Para se aprofundar na preparação para a IA agêntica, confira nossas análises mais recentes em “Políticas no payload: como se preparar para arquiteturas de agentes de IA.”
Sobre o autor
Publicações relacionadas no blog
O estado da maturidade digital empresarial: a transformação digital ainda não terminou
Explore como a IA impacta as empresas, as aplicações da IA generativa, as estratégias para modernizar as operações de TI e os benefícios da maturidade digital com a F5.
Como a IA generativa acelera a transformação digital
Veja como a IA generativa impulsiona a transformação digital nas empresas, acelerando tendências como a integração de APIs, os desafios dos modelos operacionais de TI híbrida e a adoção de AIOps.
Seis capacidades técnicas para acelerar a transformação digital
As arquiteturas empresariais atuais carecem dos fatores necessários de agilidade, escalabilidade, segurança e observabilidade, essenciais para impulsionar a mudança tecnológica. No entanto, estas seis capacidades fundamentais ajudarão as empresas a gerenciar riscos e desafios ao longo de sua transformação digital.
Inverter a API é a transformação digital de que as empresas precisam para participar e competir em uma economia de APIs
As organizações detêm um valor latente — na forma de APIs internas — que precisam explorar para competir em uma economia de APIs. Embora os desafios técnicos e de segurança possam desestimular algumas delas, as empresas precisam reconhecer que inverter suas APIs permitirá liberar o valor da organização como plataforma.
A modernização da TI começa pela infraestrutura
O hardware e o software evoluíram rapidamente desde os primórdios da internet, mas, para aproveitar ao máximo os benefícios resultantes dessa evolução, as organizações precisam avaliar e modernizar sua infraestrutura e a entrega de aplicativos. Acelere os esforços de modernização com a nova F5 rSeries.