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À medida que a inteligência artificial avança, um novo conceito começa a ganhar destaque: o dos agentes de IA e o sistema multiagente (MAS). Além de serem ferramentas para automatizar tarefas, esses agentes são programas capazes de operar de forma autônoma ou semiautônoma, ao interagirem com o ambiente, tomarem decisões e executarem tarefas de forma eficiente, principalmente no contexto empresarial.
Essa evolução torna-se ainda mais poderosa com a incorporação dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), que ampliam a capacidade dos agentes ao permitir interações mais naturais e raciocínios complexos, se assemelhando aos pensamentos humanos.
Isso porque, nos sistemas multiagentes, os programas de IA compartilham informações, colaboram entre si e resolvem problemas em conjunto — muitas vezes de maneiras que superam o desempenho de agentes individuais.
Para entender como o processo funciona, este artigo tem como objetivo mostrar o que são multiagentes de IA, como eles agem em conjunto, como adotar essa tecnologia nas empresas e qual o papel das lideranças nessa missão. Acompanhe!
Multiagentes de IA: o que é?
Um sistema multiagente de IA (MAS) é uma abordagem que reúne múltiplos agentes de IA para trabalharem em conjunto. Nesse processo, cada agente possui suas funções, conhecimentos e estratégias específicas.
Assim, além da troca de informações entre eles, é criada uma dinâmica inteligente de cooperação, onde cada programa contribui para o alcance de objetivos comuns.
Vale dizer que esses agentes costumam atuar de forma descentralizada, mas sempre considerando o impacto no sistema como um todo. É por essa consideração que o conjunto de agentes de IA conseguem chegar a uma resposta de forma ágil, adaptável e eficiente em desafios complexos, mesmo em cenários imprevisíveis.
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Multiagentes de IA: como funciona?
Para entender como os sistemas multiagentes de IA funcionam na prática, imagine uma equipe de profissionais trabalhando em conjunto em um projeto complexo.
Cada pessoa tem uma função específica, mas todas colaboram, se comunicam e ajustam suas ações conforme o projeto avança. Com os agentes de IA, o princípio é o mesmo. A seguir, vamos ver isso em etapas.
Etapa 1: percepção do ambiente
Cada agente “observa” o ambiente em que está inserido, que pode ser uma base de dados, um site, ou até o comportamento de pessoas usuárias. Isso porque eles são programados para captar contextos relevantes, como se estivessem lendo informações para entender o que está acontecendo.
Etapa 2: tomada de decisão individual
Com base no que percebem, os agentes analisam os dados recebidos e tomam decisões. Cada agente possui objetivos específicos e uma certa “inteligência” para decidir o que fazer em seguida. Assim, eles avaliam diferentes possibilidades e escolhem a ação mais adequada para alcançar.
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Etapa 3: comunicação entre agentes
Uma das partes mais intrigantes dos sistemas multiagentes é que os agentes não agem sozinhos. Eles se comunicam entre si e essa troca de informações é essencial para coordenar esforços, evitar conflitos e delegar tarefas. Com os avanços dos LLMS, essa comunicação acontece de forma ainda mais natural e eficiente, até mesmo usando linguagem parecida com a humana.
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Etapa 4: coordenação e cooperação
Após se comunicarem, os agentes ajustam suas ações para colaborar de forma mais eficiente. Se um agente percebe que outro está enfrentando dificuldades, pode oferecer ajuda ou reorganizar suas tarefas. Esse trabalho em equipe é o que permite que eles enfrentem problemas complexos que um agente sozinho não conseguiria resolver.
Etapa 5: execução e adaptação
Com tudo coordenado, os agentes executam suas tarefas. Mas o processo não termina nesta etapa.
Eles continuam percebendo o ambiente e interagindo uns com os outros, o que lhes permite se adaptar às mudanças, corrigir rotas e melhorar os resultados ao longo do tempo. É como uma equipe que aprende com a prática e vai ficando cada vez mais eficiente.
Esse fluxo de etapas pode ser visualizado de forma simples na imagem a seguir, na qual vemos cada agente seguindo a sua rota, mas sem deixar de se comunicar com a supervisão e, em alguns casos, entre si.
Benefícios de usar um sistema multiagente de IA em empresas
A implementação de multiagentes se destaca como uma solução estratégica para empresas que buscam aumentar sua eficiência e competitividade. Isso porque esses sistemas são capazes de automatizar tarefas rotineiras e dividir responsabilidades complexas entre agentes, o que acelera os processos e permite que as pessoas colaboradoras se dediquem a funções mais analíticas e criativas.
Esse ganho em produtividade vem acompanhado de uma otimização de recursos, com impacto direto na redução de gastos operacionais.
Além disso, os agentes atuam como analistas de dados, pois processam grandes volumes de informações em tempo real para tomar decisões mais rápidas e precisas, o que é fundamental para organizações de qualquer porte.
Outro diferencial importante está na escalabilidade e na resiliência da arquitetura dos sistemas multiagentes, que permitem crescer ou se adaptar conforme a demanda, e manter a continuidade das operações mesmo diante de falhas ou mudanças repentinas.
Para finalizar, no relacionamento com o cliente, a inteligência desses agentes proporciona níveis avançados de personalização, a partir da adaptação de ofertas, respostas e serviços às preferências individuais, o que eleva a qualidade da experiência e fortalece o vínculo com a marca.
Como foi possível perceber, esses benefícios não atuam de forma isolada, mas conectada, o que transforma a maneira como as empresas operam, decidem e se relacionam com seu público.
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Principais aplicações que podem ser impactadas pelos multiagentes de IA
É importante destacar que um MAS não é um produto que você pode adquirir, mas, sim, um sistema construído sob medida por uma empresa especializada ou desenvolvido internamente por equipes de tecnologia e cientistas de dados de organizações.
A partir disso, como é uma abordagem personalizada, é possível aplicar multiagentes de IA de diferentes formas e em diferentes contextos. Veja alguns exemplos abaixo.
- 1. Serviços financeiros: identificar riscos, detectar fraudes em transações e oferecer sugestões de investimentos ou produtos financeiros personalizados com base no perfil de cada cliente.
- 2. Recursos Humanos (RH): os agentes de IA no RH podem ser utilizados na triagem de currículos, automatizando o processo de seleção, além de ajudar no onboarding de novas pessoas colaboradoras e prestar suporte contínuo a elas.
- 3. Marketing e vendas: agentes analisam o comportamento dos consumidores e consumidoras, testam diferentes estratégias de campanha e ajustam automaticamente as ações de marketing conforme os resultados obtidos em tempo real.
- 4. Tecnologia da Informação (TI): multiagentes podem monitorar sistemas, detectar falhas automaticamente, corrigir erros simples sem intervenção humana e até redistribuir cargas de trabalho entre servidores, para garantir maior estabilidade, segurança e desempenho em operações digitais.
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Cases de sucesso com o uso de multiagente de IA
Além dos exemplos que citamos, para entender como um sistema multiagente de IA pode ser usado na prática para impulsionar a produtividade e o sucesso de um negócio, separamos abaixo dois grandes exemplos de implementação dessa abordagem.
Salesforce
A Salesforce introduziu a Agentforce, uma camada que permite às pessoas usuárias construir e implementar agentes de IA autônomos para lidar com tarefas complexas em fluxos de trabalho, como simular lançamentos de produtos ou orquestrar campanhas de marketing.
Inclusive, Marc Benioff, CEO da Salesforce, descreve isto como fornecer uma “força de trabalho digital”.
SAP
A empresa SAP expandiu significativamente a sua ferramenta de IA generativa, Joule, introduzindo agentes de IA colaborativos.
Segundo a própria empresa, em 2024, esses agentes, especializados em diferentes funções de negócio (por exemplo, cadeia de abastecimento e finanças), foram projetados para trabalhar em conjunto de forma autônoma para executar fluxos de trabalho complexos e interdisciplinares, como gestão de disputas ou processos de contabilidade financeira.
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Como líderes podem acrescentar MAS em empresas?
Para que os MAS sejam realmente implementados de forma eficaz nas empresas, é essencial que a liderança assuma um papel ativo e visionário. Segundo a McKinsey, embora quase todas as organizações estejam investindo em IA atualmente, apenas uma pequena parcela — cerca de 1% — acredita ter atingido maturidade nessa área.
E o principal desafio, surpreendentemente, não está nas pessoas colaboradoras, que demonstram estar preparadas, mas nos(as) próprios(as) líderes, que não direcionam a transformação com a velocidade necessária.
Esse cenário revela um primeiro passo fundamental: líderes precisam sair do estágio de projetos-piloto com IA e abandonar a postura de experimentação tímida.
É necessário definir uma estratégia clara de adoção de IA alinhada aos objetivos de negócio, como ao compreender onde os agentes inteligentes podem ser mais úteis — seja na automação de processos, na análise de dados ou na personalização de serviços.
A partir disso, líderes devem garantir a integração eficaz dos sistemas multiagentes às plataformas já existentes, o que requer investimentos não somente em tecnologia, mas também na revisão de processos internos.
E embora as pessoas colaboradoras estejam dispostas a aprender e usar essas ferramentas, muitas vezes falta estrutura para capacitá-las adequadamente ou incluí-las no processo de transição.
Ao mesmo tempo, as lideranças devem se comprometer com a construção de uma cultura organizacional que valorize a experimentação, a inovação contínua e a colaboração entre humanos e agentes de IA. Isso inclui fomentar o aprendizado contínuo e a confiança na IA, para superar a resistência de uso.
Para isso, é importante estabelecer indicadores claros de sucesso e demonstrar, com rapidez, o retorno sobre o investimento (ROI) gerado pelas soluções multiagentes.
Portanto, mais do que uma decisão tecnológica, a introdução de um sistema multiagente de IA exige uma mudança de mentalidade por parte das lideranças.
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Tire suas dúvidas sobre multiagentes de IA
Se você faz parte de uma liderança empresarial e ficou com alguma dúvida em relação aos multiagentes de IA, a seguir respondemos algumas das perguntas mais frequentes sobre o assunto. Confira!
1. Qual a diferença entre um sistema multiagente de IA e um único agente de IA?
Como já mencionamos, em sistemas multiagentes, a inteligência e a capacidade de resolução de problemas emergem da interação e coordenação entre diversos agentes autônomos, enquanto um agente de IA único, por mais complexo que seja, opera sozinho.
2. Existem questões éticas e de segurança levantadas pelo uso de multiagentes de IA?
Sim, e elas são significativas. Como vimos, sistemas multiagentes envolvem tomadas de decisão autônomas e, muitas vezes, isso pode dificultar a verificação de fontes e respostas dadas por elas. Isso levanta preocupações com transparência, confiança e supervisão.
Além disso, os sistemas multiagentes podem manipular grandes volumes de dados sensíveis, o que exige uma atenção rigorosa à privacidade, à cibersegurança e à ética no uso de dados.
Ou seja, o desafio ético aumenta à medida que esses sistemas ganham mais autonomia, é necessário ter profissionais especialistas em IA supervisionando esse processo.
3. Quais habilidades de liderança se tornam cruciais para a implementação de multiagentes de IA em empresas?
De forma resumida, as habilidades cruciais para lideranças incluem: a capacidade de identificar oportunidades de aplicação da IA nos processos de negócio, gerir mudanças culturais, promover a colaboração entre áreas técnicas e operacionais, e estimular a inovação.
Também é fundamental desenvolver pensamento sistêmico para entender como os diferentes agentes interagem entre si e com os processos corporativos.
Além disso, líderes eficazes precisam adotar uma postura ética para garantir a transparência e a governança dos sistemas de IA, e isso inclui saber comunicar com clareza os objetivos, os benefícios e os impactos da tecnologia a todas as pessoas membros da empresa.
4. Como empresa, como posso ajudar minhas lideranças a introduzirem um sistema de multiagente de IA em seus setores?
O apoio deve começar com a capacitação. Investir em programas de educação executiva voltados para IA ajuda as lideranças a compreenderem as possibilidades e limitações desses sistemas.
Vale mencionar que também é importante fornecer ferramentas de IA e consultoria técnica para avaliar o grau de maturidade digital dos setores e identificar onde os agentes podem gerar mais valor.
Criar espaços para testes controlados (como laboratórios de inovação ou sandboxes regulatórios) permite que líderes experimentem soluções com menor risco.
Por fim, o alinhamento com a alta direção é essencial: quando a liderança sênior apoia e integra a IA à estratégia corporativa, os demais gestores e gestoras se sentem mais seguros e motivados para avançar na transformação digital.
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