10 passos para se criar agentes de IA

Sergio Damasceno Silva
28 de fevereiro de 2025 - 18h13

Conheça os 10 passos para se criar agentes de IA (Crédito: Pingingz-shutterstock)

Há dois anos, a americana OpenAI foi a responsável pelo salto da inteligência artificial (IA) que, desde então, tem escalado ao redor do mundo como a tecnologia que atrai e interessa empresas, agências de publicidade, os negócios de marketing e marketing digital e governos.

Em janeiro deste ano, foi a vez da chinesa DeepSeek provocar nova comoção em torno dessa pauta e agitar os agentes mais uma vez.

No entanto, o centro das atenções não está somente nas iniciativas da OpenAI e da DeepSeek.

A IA, como qualquer tecnologia, tem evoluído exponencialmente em várias frentes e, portanto, apenas a IA tradicional e a IA generativa (GenAI) já não dão conta desse desenvolvimento.

Evoluções da IA

Há evoluções como os agentes de IA, a IA generalista e a multimodal, entre outros avanços.

“Nossa perspectiva é que a maior parte das empresas já tenha múltiplas soluções e elementos de IA em diferentes níveis de desenvolvimento e maturidade em seus ambientes técnicos e tecnológicos”, afirma o líder de data & AI da Accenture para América Latina, Daniel Lázaro.

Porém, diz, “pouquíssimas entendem onde esses elementos estão inseridos, quais processos são acionados e afetados por estes elementos, e quais são os indicadores de performance (custo, velocidade, agressividade, viés, precisão) desses elementos.”

Para o executivo, portanto, além da ausência de governança e responsabilidade de forma sistêmica, a ausência de uma perspectiva de arquitetura de “roteamento” de modelos limita as empresas.

“Isto é, entendemos que as empresas, para além de entender agora quais elementos, modelos e agentes de IA já estão em execução sob sua responsabilidade, necessitam revisitar seu núcleo tecnológico digital para que sejam capazes de operar com essa lógica de roteamento entre diferentes modelos, tecnologias e versões destas ferramentas”, explica.

IA: roteiro para empresas

Por isso, antes de adotar um agente de IA, ou qualquer outro elemento dessas novas fases da IA, as empresas devem seguir, dessa forma, um roteiro antes de fazê-lo.

Lázaro diz que parte fundamental da jornada é, portanto, liderar a discussão com valor em mente, e não perseguir uma validação tecnológica, ou uma execução de uma prova de conceito em que um novo modelo se mostre integrável ao ecossistema da empresa.

“Com valor como a linha-mestra, as empresas precisam revisar seu núcleo digital para mapear e fechar gaps como os comentados anteriormente, como componentes para roteamento de modelos, elementos de gestão e monitoramento de valor, componentes para fabricação de dados sintéticos, entre outros.”

Entendimento dos processos

Dessa forma, a partir disso, o executivo diz que, tendo a visão do núcleo digital existente e fechamento de gaps planejado, a próxima etapa é o entendimento dos processos de negócio, fluxos, alavancas de valor mapeadas nestes processos (e impactos em formação e capacitação das pessoas envolvidas nestes processos).

“Só com isso pode ser definida a melhor revisão ou versão ‘reinventada’ de determinado processo, uma vez que o modelo de atuação precisa ser ‘onde eu necessito de seres humanos’ (para poder liberar potencial de criatividade, conhecimento de negócio e outras capacidades) e não ‘onde posso inserir agentes’, detalha.

Lázaro complementa: “Vale a pena reforçar uma vez mais: um agente de IA é um dos diversos elementos possíveis de soluções de transformação de negócios, que podem ainda ser compostas por modelos alavancando ‘IA clássica’ (com modelos de descrição, predição, prescrição e otimização), seja pela composição de agentes em sistemas multiagentes e a implantação de soluções de negócio pré-configuradas por multiagentes.”

Dez passos

A sócia da PwC Brasil, Denise Pinheiro, afirma que, dessa forma, para preparar a empresa para a adoção de agentes de IA, os seguintes passos podem ser indicados para ajudar a criar base sólida para a integração eficaz desses agentes, o que potencializa seus benefícios na empresa.

1. Educação e treinamento

Comece familiarizando sua força de trabalho com os conceitos fundamentais de dados e IA. Entender como funcionam e suas aplicações potenciais dentro da organização é crucial.

2. Definição de objetivos claros

Estabeleça objetivos específicos para o uso da IA, como redução de custos, crescimento de receita, satisfação do cliente ou criação de uma vantagem competitiva.

3. Alinhamento com metas de negócio

Assegure-se de que as iniciativas de IA estejam alinhadas com os objetivos estratégicos da empresa, garantindo relevância e máximo impacto.

4. Patrocínio executivo

Obtenha apoio dos níveis mais altos da gestão para assegurar recursos e conduzir mudanças organizacionais.

Assim, o patrocínio executivo também ajuda a alinhar as iniciativas de IA com as estratégias mais amplas da empresa.

5. Iniciar com projetos-piloto

Comece com pequenos projetos piloto para testar a eficácia dos agentes de IA em seu ambiente de negócios, definir métricas claras para medir o sucesso e ajustar conforme necessário.

6. Considerações éticas e de segurança

Aborde potenciais vieses e questões de conformidade.

Estabeleça protocolos de segurança para proteger dados sensíveis e alinhe a governança de IA com padrões nacionais e globais.

7. Fomento à inovação

Promova cultura de inovação dentro da organização, incentivando a experimentação e a colaboração entre as equipes.

8. Preparação da infraestrutura tecnológica

Avalie, portanto, se o ambiente de TI está pronto para a integração de IA e considere se a plataforma escolhida pode ser integrada de forma contínua com sistemas e fluxos de trabalho existentes.

9. Monitoramento e otimização contínuos

Monitore continuamente o desempenho dos sistemas de IA agentivos e otimize-os para alcançar melhores resultados.

10. Adaptabilidade e evolução

Esteja preparado, assim, para adaptar estratégias e processos à medida que a tecnologia evolui e novas oportunidades surgem.