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Agentes de IA: a tendência que já é realidade na transformação digital
Nos últimos anos, os agentes de IA vêm deixando de ser assistentes simples para assumir tarefas complexas dentro das organizações. De acordo com a Gartner, até 2028, 15% das decisões diárias de trabalho serão tomadas de forma autônoma por agentes de IA, e um terço dos softwares corporativos deverá incorporar funcionalidades de agentes inteligentes.
Esse avanço reforça a transição de um modelo reativo para um modelo proativo e autônomo, no qual os agentes são capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e agir com base em dados contextuais. A tendência aponta para um futuro em que esses sistemas se tornam parceiros estratégicos, não apenas operacionais.
Agentes de IA são sistemas baseados em inteligência artificial capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações com um alto grau de autonomia. Eles podem ser:
- Reativos: respondem a estímulos imediatos.
- Baseados em objetivos: buscam atingir metas específicas.
- Baseados em utilidade: calculam a melhor ação possível.
- De aprendizagem: evoluem com dados e experiências.
Essa evolução foi possível graças a avanços em machine learning, LLMs (large language models) e acesso a estruturas de dados em tempo real, como lakehouses, arquiteturas modernas que combinam o melhor de data lakes e data warehouses.
Agente de IA (AI Agent)
É um termo mais amplo e técnico, que descreve qualquer sistema de inteligência artificial que:
- percebe o ambiente (inputs);
- toma decisões com base em regras ou objetivos;
- executa ações no mundo real ou digital.
Exemplos:
- Um chatbot que responde a perguntas;
- Um agente que atualiza o ERP com base em dados recebidos;
- Um agente que envia alertas automáticos sobre KPIs.
Ou seja, é uma entidade funcional, com certo grau de autonomia, mas pode ser reativa e limitada a tarefas específicas.
Agentic AI
É uma subcategoria (ou evolução) dos agentes de IA, um termo mais conceitual e emergente, que enfatiza proatividade, metas complexas e tomada de iniciativa.
Características da Agentic AI:
- Capaz de definir subobjetivos por conta própria;
- Atua com intenção e plano de ação, não apenas reatividade;
- Pode colaborar com outros agentes ou humanos;
- Mais próxima do comportamento humano intencional.
Exemplos de Agentic AI:
- Um assistente que, ao receber uma meta (como “aumentar vendas”), define estratégias, testa ações e aprende com os resultados;
- Um sistema que detecta falhas operacionais futuras e toma ações preventivas sem intervenção humana.
Apesar dos avanços, ainda existem preocupações importantes que devem ser levadas em consideração na hora de colocar um agente em ambiente produtivo (principalmente se for sem supervisão):
- Privacidade de dados: como os agentes acessam informações sensíveis, a governança de dados é essencial.
- Explicabilidade das decisões: é importante entender como e por que um agente chegou a uma decisão.
- Ética na automação: agentes devem seguir diretrizes claras para evitar preconceitos algorítmicos.
A Gartner projeta que os agentes de IA passarão a integrar a maioria dos sistemas empresariais, tornando-se parte essencial da infraestrutura digital das organizações. Algumas tendências incluem:
- Agentes multimodais: com capacidade de processar texto, imagem, vídeo e áudio.
- Colaboração entre múltiplos agentes: que interagem entre si para resolver tarefas complexas.
- Automação preditiva: agentes que aprendem com padrões históricos e tomam decisões com base em projeções.
Nesse cenário de evolução acelerada, a Skyone se destaca com o Skyone Studio, uma solução completa para criar, publicar e automatizar agentes inteligentes.
Além de reunir todos os recursos em uma plataforma única e intuitiva, o grande diferencial do Skyone Studio está em permitir que as empresas criem e operem agentes de IA com base nos próprios dados, de forma segura, governada e sem expor informações sensíveis a ambientes externos ou desconhecidos.
Isso garante total controle sobre os fluxos automatizados, respeitando a privacidade, a confidencialidade e a soberania dos dados corporativos.
Essa tecnologia integra quatro pilares que sustentam a criação e o uso de agentes de IA de alto desempenho:
Esses componentes funcionam como uma infraestrutura completa, que conecta dados, lógica e automação para desenvolver agentes que executam ações reais em sistemas de gestão, CRM, atendimento ao cliente e outros processos críticos do negócio.
Com o Skyone Studio, empresas estão construindo agentes inteligentes que transformam suas operações. Veja como isso se aplica na prática:
1. Automação de tarefas operacionais com assistentes inteligentes
Imagine um agente que automatiza processos dentro do ERP. Ele pode gerar relatórios financeiros com base em dados atualizados, emitir alertas sobre vencimentos ou enviar notificações para times operacionais. Em ambientes de atendimento, agentes integrados ao WhatsApp conseguem acessar bancos de dados, identificar clientes, resolver solicitações e acionar fluxos automatizados sem intervenção humana.
- Automatização de rotinas dentro de ERPs (ex: SAP B1)
- Atendimento por WhatsApp com decisões baseadas em dados
- Geração de relatórios automáticos via comandos em linguagem natural
2. Integração entre diversos sistemas operacionais
A integração entre ferramentas como CRM, ERP e plataformas de e-mail marketing é um desafio recorrente. Agentes de IA podem conectar essas ferramentas de forma inteligente. Por exemplo, ao concluir uma venda no CRM, um agente pode alimentar o ERP, disparar um e-mail de boas-vindas e acionar o financeiro para emissão de boleto, tudo em segundos.
- Criação de fluxos que integram ferramentas como Hubspot, Zoho, Salesforce e SAP
- Acompanhamento de KPIs e alertas automatizados
- Sincronização de dados entre setores sem intervenção humana
3. Dashboards automáticos e decisões baseadas em dados em tempo real
Empresas que operam com grandes volumes de dados podem configurar agentes para monitorar KPIs, emitir alertas de desvios e tomar ações baseadas em critérios pré-definidos. Esses agentes também alimentam dashboards e relatórios automáticos, otimizando o processo de análise e resposta.
- Desenvolvimento de dashboards para monitoramento de KPIs
- Redução de até 90% dos custos operacionais via automação com IA
- Dashboards prontos e integráveis com Power BI, Metabase e outras plataformas
Leia também: IA em agentes autônomos: quando a tecnologia resolve conflitos sozinha
Casos de sucesso com agentes de IA
A solução já é utilizada por empresas como Panasonic, Pague Menos e Grupo Wish, com resultados expressivos:
- +1,5 milhão de execuções mensais de fluxo de negócios
- 75% de redução de tempo em processamento de dados
- 45% de aumento de eficiência operacional no desenvolvimento de integrações de sistemas
Esses números reforçam que os agentes de IA deixaram de ser conceito e já são realidade empresarial, especialmente quando aliados a uma plataforma robusta e segura.
Agentes executam tarefas rotineiras com velocidade e precisão, liberando tempo da equipe para decisões estratégicas.
Escalabilidade
Fluxos multi-agentes podem ser duplicados, adaptados e aplicados a múltiplos departamentos ou unidades da empresa.
Personalização e inteligência contextual
Com acesso ao Lakehouse, os agentes aprendem e se adaptam ao contexto do usuário, oferecendo respostas e ações mais relevantes.
Interface amigável
Graças ao modelo low-code do Skyone Studio, equipes de tecnologia e negócios conseguem criar agentes sem depender da TI tradicional.
Os agentes de IA não são mais promessas, são protagonistas da nova fase da transformação digital. Com aplicações em diversos setores e impactos reais, eles se tornam essenciais para empresas que desejam inovar com responsabilidade.
Agora é a hora de adotar essa tecnologia e garantir vantagem competitiva no seu negócio.
Explore o potencial dos agentes de IA com uma plataforma que transforma seus sistemas em verdadeiras centrais de decisão inteligentes.
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