Experimentar a IA autônoma é melhor do que sair correndo atrás das tendências

É comum sentir que sua empresa está atrasada na adoção da IA agente. O entusiasmo é intenso e persuasivo, mas você não precisa se apressar se os requisitos empresariais para essa tecnologia ainda não estiverem desenvolvidos. Nossa pesquisa recente, parte do Relatório do Estado da Estratégia de Aplicações de IA 2025, mostra que 37% das organizações ainda não adotam uma abordagem formal para IA agente, e apenas 5% avançam rapidamente nessa direção.

A abordagem prudente é analisar o hype com olhar crítico enquanto ajusta investimentos durante a fase de aprendizado e experimentação. Atualmente, a implantação de IA com agentes privilegia chatbots estáticos habilitados por IA que executam tarefas pré-definidas, em vez de conjuntos dinâmicos, complexos e autônomos de agentes que colaboram para alcançar objetivos e evoluir com o tempo.

Aqui estão cinco motivos para você começar a explorar IA autônoma em vez de correr atrás da onda.

A tecnologia de IA Agentic continua se transformando mais rápido do que conseguimos criar soluções. Novas funcionalidades, ferramentas e bibliotecas de código aparecem com frequência. Agora é momento de prototipar para acompanhar a inovação, mas soluções corporativas completas exigem ciclos mais pausados na arquitetura. Alguns exemplos específicos:

• Os agentes precisam de uma habilidade sólida de raciocínio para resolver os problemas mais complexos que caracterizam o comportamento autônomo orientado a objetivos. Utilizamos modelos para isso, mas suas habilidades de raciocínio ainda não substituem as humanas.
• Agentes precisam de memórias mais eficientes para resolver problemas complexos. Novos sistemas de memória surgiram, cada um com um foco específico: memória semântica, memória episódica e memória procedural, entre outras. Existem até casos em que a capacidade de memória aparece dentro dos próprios modelos.
• Estão sendo adicionadas funcionalidades significativas às APIs que você usa para construir aplicações. No lado do cliente, os navegadores estão sendo aprimorados para facilitar o uso da IA. No lado do servidor, a OpenAI anunciou recentemente várias atualizações em sua API de Respostas. Entre elas, estão o suporte ao Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) e a adição de suporte para buscas em múltiplos repositórios de vetores.

Novos padrões seguem surgindo à medida que especialistas e desenvolvedores enfrentam as demandas de interoperabilidade do mercado. Considere o MCP, proposto pela Anthropic, e o protocolo Agent2Agent (A2A), criado pelo Google. Um trata da comunicação entre modelos e recursos, e o outro, entre agentes, respectivamente. Nenhum resolve todos os requisitos de interoperabilidade para IA agêntica. Para superar essas lacunas, podemos esperar a proposta de novos padrões nos próximos meses. Embora MCP e A2A ganhem apoio crescente de fornecedores e clientes, é importante que esses padrões sejam formalizados antes de sua adoção pelas empresas.

Agentes de IA estão sendo desenvolvidos e implementados. Métricas iniciais mostram êxito, mas avaliam ganhos financeiros apenas pelo aumento de receita (sem considerar custos) ou pela porcentagem de solicitações atendidas por bots em vez de humanos (mostrando que agentes realizam certas tarefas, porém sem comparar totalmente os custos). TCO para necessidades de IA agêntrica:

• Uma lista completa de materiais, incluindo tecnologia, atualização e adoção de processos, além dos requisitos de talentos humanos, como novas habilidades para funções atuais ou novas posições.
• Diretrizes arquitetônicas e diagramas da arquitetura dos componentes, incluindo topologia e interoperabilidade com a infraestrutura e os serviços existentes.
• Definimos os critérios de sucesso nomeando métricas-chave com base no impacto na infraestrutura: desempenho e capacidade de computação, rede e armazenamento.

Para operar de forma eficaz, aplicações com IA precisam de dados confiáveis e seguros. Se sua organização não tiver uma abordagem eficiente para lidar com silos, formatos e normalização de dados, terá dificuldade para implementar uma solução de IA agentes, pois esse tipo de IA amplifica as vulnerabilidades de dados e segurança da sua empresa. Não se trata apenas de implantar diversos agentes operando em velocidade de máquina numa rede. Hoje, a segurança é aplicada aos agentes como se fossem pessoas ou dispositivos. Por isso, usuários humanos autorizam agentes sem compreender plenamente até que ponto eles vão usar, alterar ou excluir seus dados.

Aplicações com IA exigem observabilidade completa de ponta a ponta. Se sua organização ainda não adotou uma prática eficaz de observabilidade completa, não estará preparada para uma solução de IA autônoma, que depende dela para garantir visibilidade, operações, diagnóstico e governança.

Considere esses cinco motivos e escolha a prudência em vez de seguir a onda midiática da IA agente. Se mais de dois gerarem desafios concretos para seu plano de adoção, esperar pode ser o melhor caminho. Estamos diante de um mercado com tecnologia e padrões ainda em evolução, custos ainda não definidos e pré-requisitos robustos, como gerenciamento abrangente de dados e observabilidade incorporada ao design. Avançar com calma na IA agente é uma estratégia certeira. A primeira implantação de uma solução de IA agente não comprova o valor dos agentes para o seu negócio. Ela demonstra que a infraestrutura está preparada. Adotar gradualmente permite que sua empresa identifique e fortaleça pontos vulneráveis antes de se comprometer profundamente.

Para entender melhor a prontidão da IA atuante, confira nossos insights mais recentes em “Política em Payload: Preparando Arquiteturas de Agentes de IA.”