Os agentes de IA estão se preparando para passar das grandes promessas para o trabalho real, e para muitas empresas essa transição será dolorosa. Em 2026, funcionários digitais autônomos começarão a tomar decisões, iniciar processos e mudar os princípios de funcionamento de organizações inteiras.
O potencial é enorme — desde um crescimento dramático na eficiência até novas maneiras de conduzir os negócios. Mas os riscos são igualmente reais. Desde a confiança injustificada e uma base de dados fraca até problemas sérios de segurança e conflitos culturais — muitas empresas entram na era dos agentes de IA catastróficamente despreparadas. No próximo ano, algumas revelarão oportunidades incríveis, enquanto outras gastarão dinheiro em vão, minarão a confiança ou criarão problemas que não previram.
Erro nº 1: Confusão entre agentes e chatbots
À primeira vista, os agentes podem parecer apenas versões mais avançadas de chatbots como o ChatGPT. Ambos se baseiam na mesma tecnologia de grandes modelos de linguagem e foram criados para interagir conosco em linguagem humana natural.
A principal diferença reside no fato de que os agentes não apenas respondem a perguntas e geram conteúdo, mas também tomam ações. Ao combinar as capacidades de raciocínio de chatbots baseados em grandes modelos de linguagem com a possibilidade de se conectar a serviços externos e interagir com eles, eles planejam e executam tarefas complexas de múltiplos passos com mínima participação humana.
Se um chatbot ajudar a comprar um novo notebook, encontrando as melhores ofertas na internet, um agente também decidirá qual é o mais adequado às suas necessidades, fará o pedido e preparará os recibos e contas necessários para a contabilidade. No atendimento ao cliente, um chatbot dará respostas a perguntas básicas, mas um agente vai além — implementará soluções, por exemplo, processará um reembolso ou troca de produto.
Erro nº 2: Confiança excessiva
A tecnologia de agentes é muito nova, e embora tenha um enorme potencial, ela ainda comete erros frequentemente e, às vezes, cria mais problemas do que resolve. Isso é especialmente verdadeiro quando são deixados operando sozinhos, conforme mostram pesquisas recentes da Universidade de Stanford e da Universidade Carnegie Mellon.
Pesquisadores descobriram que equipes mistas de pessoas e agentes superam a IA totalmente autônoma em 68,7% dos casos. Outros estudos mostraram que, embora os agentes trabalhem muito mais rápido e barato do que as pessoas, isso frequentemente é compensado por menor precisão.
Em condições reais — desde atendimento ao cliente até assistentes financeiros — os agentes ainda sofrem com alucinações típicas dos modelos de linguagem que os alimentam. Por isso, é extremamente importante que os mecanismos de proteção incluam um controle humano confiável sobre todos os resultados gerados pelos agentes.
Erro nº 3: Dados não preparados
De acordo com dados de analistas da Gartner, 60% dos projetos corporativos de IA lançados em 2026 serão abandonados por causa de dados que não estão prontos para IA. Para que os agentes possam responder de forma útil a perguntas e criar processos de trabalho com base na realidade do seu negócio, os dados precisam ser limpos, consistentes e acessíveis.
Isso significa que as informações úteis para resolver problemas de negócios não devem ficar trancadas em sistemas isolados. Elas devem estar bem estruturadas e indexadas para que as máquinas possam entendê-las e navegar nelas.
Mesmo empresas que não estão prontas para começar a desenvolver e implantar seus próprios agentes em 2026 devem garantir que seus produtos e serviços possam ser encontrados por quem está fazendo isso. Como os agentes estão cada vez mais realizando pesquisas na internet e até tomando decisões de compra, cada negócio deve ser acessível à detecção por robôs, e não apenas por pessoas. Isso significa repensar a estratégia de gestão de dados para a era do agente de IA.
Erro nº 4: Subestimar os riscos de segurança
Qualquer nova tecnologia cria novas oportunidades para atacantes. Não é surpresa que uma tecnologia que tenha acesso a contas pessoais, credenciais e informações para agir em nosso nome traga mais riscos do que a maioria das outras.
Chatbots podem vazamentos de informações, mas agentes com acesso sistêmico teoricamente são capazes de editar registros, iniciar transações e alterar processos inteiros. Em particular, eles são vulneráveis a ataques de injeção de prompts, quando atacantes os enganam para executar comandos não autorizados, escondendo instruções em conteúdo aparentemente inofensivo.
Como os agentes têm acesso aos sistemas como "funcionários virtuais", é necessário um controle de acesso adequado, credenciais, auditoria e detecção automática de anomalias. O principal é lembrar que esta é uma área em rápida evolução e que todo o espectro de ameaças ainda não foi totalmente compreendido. Espere o inesperado e implemente o princípio de confiança zero em todos os níveis.
Erro nº 5: Ignorar o fator humano
Talvez o erro mais destrutivo tenha sido o desdobramento de agentes sem uma análise cuidadosa do impacto sobre o ativo mais valioso de qualquer organização — as pessoas.
Mais do que qualquer outra onda de mudanças digitais, a implementação do AI agente representa uma redistribuição dramática da carga de trabalho e responsabilidades entre recursos humanos e tecnológicos. E ainda assim, muitas empresas subestimam o quão destrutivo será esse deslocamento para as pessoas.
Frequentemente surgem preocupações reais e justificadas sobre o possível impacto no emprego e o risco de serem substituídos por "trabalhadores virtuais". De acordo com pesquisas recentes, mais de 70% dos trabalhadores nos EUA acreditam que a IA causará perda em massa de empregos. O potencial de impacto negativo na cultura corporativa e no enfraquecimento da confiança dos funcionários é impossível de ser superestimado.
Para reduzir esse risco, as empresas precisam entender que a transição para o AI agente deve ser orientada para as pessoas tanto quanto, ou talvez mais do que, para a tecnologia. Isso significa comunicação e escuta ativa dos problemas, e não a imposição de mudanças sem avaliação e compreensão de seu impacto nas pessoas.
Abordagem correta
A implantação bem-sucedida da infraestrutura de IA agente exige um equilíbrio sutil, consideração cuidadosa não apenas das possibilidades e limitações da tecnologia, mas também de seu impacto na segurança, na cultura corporativa e nos recursos humanos.
Não se engane — são apenas os primeiros dias em termos de impacto dos agentes de IA no negócio e na sociedade. Ainda não está claro se eles representam de fato um passo rumo ao Santo Graal da inteligência artificial geral, mas seu potencial para mudanças positivas é evidente. Apenas as empresas que planejam cuidadosamente a estratégia de implementação de IA autônoma obterão vantagens competitivas sem riscos catastróficos.
Opinião sobre IA
Do ponto de vista dos padrões históricos de implantação de tecnologias, a situação com agentes de IA lembra a era do surgimento em massa de computadores pessoais na década de 1980. Naquela época, as empresas também subestimavam a escala da transformação, focando na substituição das máquinas de escrever em vez de repensar todos os processos de trabalho. No entanto, há uma diferença fundamental: os PCs exigiam treinamento das pessoas, enquanto os agentes de IA aprendem por conta própria nos dados corporativos, criando uma situação sem precedentes de acumulação de conhecimento dentro das máquinas.
Análise macroeconômica mostra um paradoxo interessante: países com implantação mais lenta de agentes de IA podem obter vantagem competitiva, evitando erros iniciais e aproveitando soluções testadas. A história das revoluções tecnológicas demonstra que os pioneiros nem sempre se tornam líderes de mercado. Talvez a pergunta principal não seja como evitar erros, mas quem será capaz de aprender com os erros dos outros mais rapidamente?
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