Há um equívoco que tenho visto se repetir em praticamente todas as conversas sobre Inteligência Artificial nas empresas. Ainda estamos discutindo como criar agentes ao invés de avançarmos o debate sobre como operar centenas de agentes sem perder controle sobre o negócio?
Desenvolver um agente de IA deixou de ser um desafio técnico. Os grandes modelos evoluíram rapidamente, os frameworks amadureceram e o mercado dispõe de ferramentas capazes de colocar um protótipo em funcionamento em poucos dias. O problema começa depois da demonstração.
Quando esse agente precisa acessar um ERP, consultar informações financeiras, interpretar contratos, executar uma transação, conversar com outros agentes e tomar decisões dentro das regras da empresa, a Inteligência Artificial deixa de ser o foco, dando lugar àquilo que chamamos de arquitetura corporativa, ou seja, a estrutura que conecta, de forma integrada e estratégica, os pilares que sustentam uma organização: negócio, processos, pessoas, dados e tecnologia. É justamente aí que boa parte dos projetos perde força.
Isso porque o mercado acelerou a adoção dos agentes, mas a capacidade de governá-los evolui em um ritmo muito menor. Dessa diferença surge o conceito de empresa agêntica. A distinção entre uma empresa que utiliza agentes de IA e uma organização agêntica está na forma como a tecnologia participa da operação. Enquanto a primeira utiliza agentes para automatizar atividades específicas, a segunda reorganiza processos, dados e governança para que agentes e pessoas atuem de maneira coordenada em processos de negócio. Essa integração permite escalar produtividade sem perder controle operacional, além de tornar possível escalar agentes de IA sem multiplicar riscos, custos ou complexidade.
O Gartner projeta que, até o final de 2026, 40% das aplicações corporativas terão agentes de IA incorporados. Ao mesmo tempo, o estudo The Emerging Agentic Enterprise, produzido pelo MIT Sloan Management Review em parceria com a Boston Consulting Group (BCG), mostra que quase metade das organizações ainda não possui uma estratégia clara para transformar essa tecnologia em um novo modelo operacional.
Vejo muitas organizações comemorando a criação de dezenas de agentes enquanto continuam operando sobre processos fragmentados, dados inconsistentes e integrações incompletas. Na prática, apenas automatizaram a desorganização. Dados ruins não apenas geram respostas ruins; eles produzem decisões equivocadas em escala. Quanto maior a autonomia concedida aos agentes, maior será o impacto dessas decisões sobre o negócio.
Por isso, o investimento mais importante de uma estratégia de IA não está no modelo escolhido, mas na arquitetura de contexto da organização – a camada responsável por conectar dados, regras de negócio e conhecimento corporativo e permissões que permitem aos agentes compreender o contexto de cada decisão.
Nesse cenário, o Harness ganha papel central: é a camada de infraestrutura que conecta os agentes de IA aos sistemas corporativos, sendo responsável por orquestrar memória, identidade, governança, observabilidade e execução das tarefas. É o Harness – e não o modelo em si – que determina se um agente consegue Em outras palavras, o Harness é o ambiente operacional que transforma um LLM genérico em um agente corporativo, capaz de operar com segurança, rastreabilidade e controle dentro da organização.
Isso muda também a forma como devemos medir o sucesso. Contabilizar quantos agentes foram criados ou quantos departamentos passaram a utilizá-los, diz muito pouco. O ROI de agentes de IA costuma ser medido por indicadores como aumento no volume de negócios, velocidade na tomada de decisão, redução do tempo de ciclo dos processos, diminuição do custo operacional, redução de retrabalho, aumento da produtividade das equipes e melhoria do NPS. Ou seja, a quantidade de agentes implementados, por si só, não representa geração de valor.
Essa discussão também desloca o papel da Governança. Durante muito tempo, ela foi tratada como um assunto de compliance ou segurança. Mas, na era dos agentes, a governança de agentes de IA consiste no conjunto de regras, controles e mecanismos que definem quais decisões os agentes podem tomar, quais dados podem acessar, como suas ações são registradas e quando a intervenção humana é obrigatória. Ela passa a ser exatamente o que torna possível inovar em escala.
Outro erro comum é imaginar que agentes substituirão pessoas. Essa visão simplifica um movimento muito maior. Os agentes assumem execução. O erro está em enxergar agentes como mais uma aplicação corporativa. Eles não são. Representam uma nova camada operacional, capaz de conectar sistemas, executar processos e colaborar com pessoas em tempo real. Não estamos falando em reduzir equipes, mas em mudar a natureza do trabalho e é essa mudança de perspectiva que diferencia organizações que apenas adotam IA daquelas que transformam sua forma de operar para um formato híbrido, onde os agentes executam e amplificam a capacidade humana.
É por isso que gosto de dizer que o software como o conhecemos está mudando, pois ele passa a ser um arcabouço de componentes inteligentes que coordenam operações agênticas. Existe uma diferença enorme entre as duas coisas. Enquanto o software tradicional automatiza tarefas, uma empresa agêntica reorganiza sua operação para que humanos e agentes trabalhem como uma única estrutura coordenada. Essa será, na minha visão, a principal vantagem competitiva dos próximos anos.
Mas como iniciar essa transformação? O primeiro passo não é desenvolver dezenas de agentes. É, em primeiro lugar, habilitar os humanos para que estejam letrados e aptos para lidar com este novo paradigma. A partir daí, identificar processos maduros, organizar dados, estabelecer regras claras de governança e escolher casos de uso capazes de gerar impacto mensurável no negócio. Em pouco tempo, ninguém perguntará quantos agentes sua empresa possui, mas sim se a organização consegue confiar processos críticos a esses agentes sem abrir mão de segurança, governança e resultado financeiro. Quem responder “sim” terá construído muito mais do que uma estratégia de IA. Terá construído um novo modelo operacional.
• Por: Fulvio Mascara, head global de inovação da Foursys, consultoria de tecnologia e negócio que acelera as entregas por meio de inovação, Inteligência Artificial e dados. | A Foursys é uma consultoria global de tecnologia e negócios que há mais de 25 anos impulsiona a transformação digital de organizações no Brasil, Estados Unidos e Europa. Com atuação orientada à geração de valor, a empresa acelera a entrega de resultados por meio da integração entre inovação, Inteligência Artificial, dados e engenharia digital, conectando estratégia e execução de ponta a ponta.
Seu portfólio abrange desde o desenho de soluções até a implementação e evolução contínua de plataformas digitais, com forte atuação em dados & IA, agilidade, cibersegurança e modernização de sistemas. Combinando metodologias ágeis, automação e inteligência analítica, a Foursys apoia empresas na tomada de decisões mais rápidas e assertivas, elevando eficiência operacional e competitividade. A empresa também é reconhecida por sua cultura organizacional, sendo certificada pelo Great Place to Work (GPTW). | www.foursys.com.br