Nos últimos meses, “agêntico” virou a palavra favorita dos eventos de tecnologia. Empresas anunciando seus pilotos, lançando frameworks, executivos voltando de conferências com slides cheios de cases internacionais. Mas, na prática da operação, o que vemos com frequência é o agente que ia transformar a operação se tornando apenas mais uma funcionalidade que ninguém usa. E o problema, vale destacar, não é a tecnologia.
Os agentes de IA disponíveis hoje são, de fato, capazes de executar tarefas complexas com autonomia real. O problema é que a maioria das empresas está implementando autonomia em cima de estruturas que não foram desenhadas para recebê-la. Dados inconsistentes que nenhum sistema confia plenamente; processos que dependem de decisões informais, daquele e-mail que o diretor precisa aprovar antes de qualquer coisa acontecer, e governança inexistente sobre quem responde quando a máquina erra. Nesse ambiente, o agente não falha por limitação técnica, mas sim porque a organização ao redor não sabe trabalhar com ele.
E aqui está a consequência que pouca gente está discutindo abertamente: quando o agente toma uma decisão errada – e ele vai tomar, como qualquer sistema toma -, alguém vai precisar responder. Não o fornecedor da tecnologia, não a plataforma de IA, não o time de TI. Se você coloca uma IA tomando decisão que impacta cliente ou parceiro, você assume o risco. Essa frase parece óbvia, porém contradiz diretamente o que a maioria das empresas está fazendo na prática: implementar agentes em processos sensíveis antes de definir qual é o limite da autonomia desse sistema, quem está supervisionando e o que fazer quando algo sair fora do esperado. Sem esse mapa, o que a empresa chama de transformação agêntica é, na prática, terceirização de responsabilidade para uma tecnologia que não tem como assumi-la.
Há uma consequência humana nessa equação que as companhias ainda estão subestimando. Quando a automação avança mais rápido do que a capacidade de as organizações absorverem essa mudança, os primeiros a sentirem o impacto são os profissionais em início de carreira, aqueles que aprendiam o ritmo de uma empresa fazendo o trabalho que agora os agentes fazem. A Bloomberg Businessweek documentou recentemente que o número de vagas entry-level nos EUA caiu ao menor nível desde 2020, com a taxa de desemprego entre recém-formados superando a média nacional. A pergunta que isso coloca é incômoda: se esses espaços de aprendizado desaparecem, de onde vêm os profissionais com julgamento e experiência para supervisionar, calibrar e questionar esses mesmos sistemas no futuro? A IA não substitui o ser humano, mas uma adoção mal calibrada pode criar condições que dificultem a formação dos profissionais que ela precisará para funcionar bem.
Acredito que o caminho não é desacelerar a adoção, mas sim mudar a ordem das perguntas. Antes de escolher qual agente implementar, a pergunta certa é: minha operação está preparada para dar autonomia real a um sistema, e meu time sabe trabalhar lado a lado com ele? Se a resposta for não, o próximo passo não é mais tecnologia, mas sim entender o que precisa ser ajustado antes. A IA agêntica só amplifica o que já existe, e isso vale tanto para o que está funcionando quanto para o que não está. E é exatamente por isso que 76% das empresas admitem que sua infraestrutura atual não suporta a mudança que dizem querer fazer, conforme análise recente da MIT Technology Review.
As empresas que vão de fato se transformar nos próximos anos não são as que implementarem mais agentes, mas sim as que entenderem que a transformação agêntica começa nas pessoas, nos processos e na governança, e que a tecnologia é consequência de ter construído essa base, não o atalho para evitar construí-la.
