A Alura Para Empresas é a organização que engloba as soluções corporativas da Alura — a maior escola online de tecnologia do Brasil, voltadas a empresas, órgãos governamentais e instituições educacionais.
Uma empresa do grupo Alun
Mesmo com tantas ferramentas digitais à disposição, é comum ver equipes gastando tempo demais copiando informações entre sistemas, organizando agendas manualmente ou acompanhando processos que poderiam fluir sozinhos.
A tecnologia sempre prometeu aliviar esse tipo de tarefa repetitiva, mas, na prática, muitas rotinas ainda dependem de intervenção humana constante. É nesse contexto que a IA agêntica começa a ganhar espaço.
Diferente das soluções de IA focadas apenas em gerar textos, imagens ou análises pontuais, a IA agêntica é capaz de agir sozinha: tomar decisões, executar etapas e conduzir processos completos de forma autônoma, dentro de regras e objetivos definidos.
Ao longo deste artigo, você vai entender como essa tecnologia funciona, onde ela já está sendo aplicada e por que sua adoção exige um novo nível de preparo de lideranças e pessoas colaboradoras para integrá-la à estratégia do negócio. Continue a leitura para saber mais!
IA agêntica: o que é?
Para definirmos o que é IA agêntica, é necessário olhar para a intenção por trás da tecnologia. A maioria das ferramentas de IA que usamos hoje são passivas, ou seja, elas esperam um comando humano para entregar uma resposta. A responsabilidade de fazer algo com essas informações é inteiramente de uma pessoa.
Já o conceito de IA agêntica inverte essa lógica. Esse tipo de Inteligência Artificial possui permissões para usar ferramentas digitais sozinha, como navegadores web, e-mail, softwares de gestão e APIs, para completar uma tarefa do início ao fim.
Isto é, trata-se de um sistema que reduz a microgestão digital, por permitir que a tecnologia de IA assuma fluxos de trabalho inteiros, liberando as pessoas colaboradoras para tarefas mais importantes que exigem contexto, empatia e criatividade.
VEJA TAMBÉM:
- O futuro da IA: o que esperar da inteligência artificial em 2026
- IA no Empreendedorismo: como aplicar, vantagens, e mais!
- Como usar a IA para melhorar as reuniões da equipe?
Diferença entre IA generativa e agêntica
Muitas pessoas confundem esses termos, mas a distinção entre eles define exatamente como a empresa utilizará cada ferramenta. Entenda melhor abaixo.
- IA generativa: tecnologia que processa grandes volumes de dados para gerar novos conteúdos, como textos, relatórios, códigos ou imagens. O produto final é uma informação estática que precisa de revisão humana.
- IA agêntica: utiliza o “cérebro” da IA generativa para compreender o contexto, mas vai além ao interagir com outros sistemas; ela tem autonomia para resolver um problema, na prática.
Como funciona a IA agêntica?
Para entender como funciona a IA agêntica, é preciso visualizar um fluxo de trabalho que não é linear. Diferente de um chat que responde e para, essa tecnologia opera em um ciclo contínuo de raciocínio e execução até que a tarefa esteja concluída.
Isso porque o sistema de IA agêntica funciona conectando o modelo de linguagem (o “cérebro” que interpreta o pedido) a ferramentas externas que executam a ação, como acesso à internet, bancos de dados, agendas e softwares corporativos.
O processo lógico acontece em quatro etapas principais. A seguir, vamos ver como é feito esse ciclo usando um processo de RH comum.
- 1. Definição do objetivo: o sistema recebe um comando amplo, como “agendar reuniões com todas as pessoas candidatas aprovadas na fase 1 da vaga X”.
- 2. Planejamento: a IA quebra esse comando em etapas menores para facilitar a execução. Ela entende que precisará primeiro verificar a lista de pessoas aprovadas, depois checar a agenda delas e, por fim, enviar os convites.
- 3. Uso de ferramentas: a plataforma tem permissão para acessar o software de recrutamento, ler os dados, abrir o calendário corporativo e disparar e-mails reais, sem intervenção humana.
- 4. Autocorreção: se o sistema tentar agendar um horário e encontrar a agenda lotada, ele não trava. Ele “raciocina” novamente, busca um horário alternativo e tenta de novo até conseguir.
Leia também: Como usar a IA para fazer planejamentos estratégicos?
O que são agentes de IA autônomos?
Dentro desse conceito de IAs agênticas, operam os agentes de IA autônomos. Eles funcionam como unidades de trabalho dedicadas. Ou seja, em vez de uma única IA tentar resolver tudo, as empresas configuram sistemas com escopos definidos e acessos limitados.
Por exemplo: em um fluxo de vendas, um agente pode ser responsável apenas por pesquisar dados de leads no LinkedIn, enquanto outro foca exclusivamente em redigir e enviar propostas comerciais. Eles podem, inclusive, interagir entre si, transferindo tarefas conforme o projeto avança.
O objetivo dessa divisão é a especialização. Ao evitar o generalismo, é possível garantir que cada agente execute sua função com mais precisão e assertividade, o que ajuda a reduzir a margem de erro nas atividades.
Leia também: Multiagentes de IA — o que são, como funcionam e aplicações práticas nos negócios
Como a IA agêntica impacta as empresas?
A implementação dessa tecnologia ocorre em um cenário de correção de rota econômica. Se nos últimos anos houve uma corrida desenfreada para adotar qualquer ferramenta de IA, agora o mercado está mais criterioso e exige que a inovação prove seu valor no balanço financeiro.
Dados da Forrester indicam que as empresas adiarão 25% dos gastos com IA planejados para 2027. O motivo é financeiro: apenas 15% das lideranças relataram aumento no EBITDA de suas organizações nos últimos 12 meses. Além disso, menos de um terço consegue vincular o valor da IA às mudanças no patrimônio da organização.
Isso não significa que a IA “deu errado”, mas que o impacto dela precisa sair do campo da promessa. A IA agêntica chega justamente para preencher essa lacuna, pois seu foco não é o “hype” da criação de conteúdo, mas a resolução de desafios operacionais que custam dinheiro e tempo para a empresa.
Leia também: IA no aprendizado corporativo — como adotar na sua empresa
Benefícios e desafios na implementação da IA agêntica para empresas
Ao adotar agentes autônomos, a empresa precisa colocar na balança o potencial de escala e a necessidade de controle dessa tecnologia para conferir se vale a pena o investimento. Confira algumas considerações importantes.
Benefícios
As principais vantagens são a autonomia e a integridade dos dados. Atualmente, muitas falhas ocorrem no trabalho manual, como copiar uma informação de uma planilha e colar errado em um e-mail.
O agente de IA elimina esse erro “mecânico” porque possui integração direta com as ferramentas. Ou seja, ao invés de uma pessoa investir tempo fazendo a ponte entre sistemas, o agente busca o dado na fonte (como o CRM) e o utiliza na outra ponta (e-mail). O ganho aqui é a eficiência na execução: a tarefa é feita mais rápido e sem erros de digitação.
Desafios
Embora a execução seja autônoma, a responsabilidade não pode ser delegada para a máquina. O desafio aqui muda de figura: as pessoas deixam de supervisionar a tarefa (microgerenciamento) para supervisionar a lógica do sistema (governança).
O risco de uma IA tomar uma decisão autônoma incorreta em larga escala, como enviar um contrato com cláusulas erradas para diferentes clientes de uma vez, exige protocolos rígidos. A IDC, inclusive, prevê que até 2027 metade dos aplicativos de IA exigirão novas posições dedicadas à governança e risco.
Leia também: Liderança de não-humanos — como liderar pessoas e ferramentas?
Como adotar a IA agêntica nas empresas?
Se você é uma liderança e quer incorporar o uso desse tipo de Inteligência Artificial em sua empresa, saiba que a adoção dessa tecnologia não começa pela compra de um software, mas pela preparação cultural e técnica da sua equipe.
Sem pessoas preparadas para configurar e supervisionar os agentes, o investimento se torna um custo sem retorno. Por isso, para garantir que essa implementação seja segura e eficiente, promover a educação corporativa é essencial.
Um estudo da Forrester apontou que 30% das grandes empresas tornarão o treinamento em IA obrigatório. O objetivo dessa medida é claro: reduzir riscos operacionais e aumentar a confiança das equipes na interação com sistemas autônomos.
Para estruturar essa jornada, recomendamos seguir três etapas fundamentais.
1. Invista no letramento em IA
O primeiro passo é nivelar o conhecimento com o letramento em IA. As lideranças precisam entender os limites éticos e estratégicos da IA, enquanto as equipes operacionais precisam dominar a supervisão técnica das ferramentas. Vale dizer que a tecnologia não substitui o julgamento humano, ela o potencializa.
Leia também: Ética e Inteligência Artificial — desenvolver a tecnologia com consciência
2. Mapeie processos, não cargos
Não tente substituir pessoas, mas sim tarefas. Identifique gargalos onde há muito trabalho manual e repetitivo, como agendamentos, triagem de dados ou relatórios. É nesses pontos que os agentes de IA trazem retorno imediato.
3. Defina a governança antes da execução
Antes de dar autonomia ao agente, estabeleça as regras: o que ele pode fazer sozinho? O que precisa de aprovação humana? Criar uma governança de IA é essencial para evitar erros em escala.
Se a sua empresa busca uma parceria educacional personalizada para percorrer essas etapas, alinhada aos seus objetivos e aos diferentes perfis de times, o ecossistema Alura + FIAP Para Empresas é a solução ideal.
Com formações e treinamentos, oferecemos trilhas completas para desenvolver habilidades em IA das suas lideranças e pessoas colaboradoras — do básico à governança estratégica.
Fale com a nossa equipe de especialistas e saiba como podemos construir o programa de capacitação ideal para a sua organização!
Leia também: Como trabalhar como especialista em inteligência artificial
