Por Daniel Salerno, CTO e Diretor de Dados e IA da HVAR *
Por anos, o debate sobre inteligência artificial (IA) nas empresas girou em torno de chatbots e assistentes capazes de responder perguntas ou gerar textos sob demanda. Hoje, esse ciclo está esgotado. O diferencial competitivo não está mais na conversa com a máquina, mas na capacidade de delegar decisões a sistemas autônomos.
A IA agêntica simboliza essa transformação. Suas arquiteturas entendem objetivos de negócio, orquestram sistemas, consultam dados, iteram respostas e entregam resultados com alto grau de autonomia, reduzindo a necessidade de intervenção humana em cada etapa. Segundo o Gartner, pelo menos 30% das empresas globais já devem utilizar agentes autônomos em funções críticas, saindo da fase de testes para operações reais. A McKinsey estima que a IA agêntica pode gerar até 400 bilhões de dólares em valor econômico anual ao transformar processos de TI e operações.
O impacto não está mais na fluidez da conversa com um modelo de linguagem, mas na automação inteligente de fluxos completos de trabalho, com menos retrabalho, antecipação de falhas e ganho de escala. Andrew Ng, referência na área, defende que o sucesso da IA depende não apenas da potência do modelo isolado, mas do design de fluxos que permitam raciocínio iterativo. Sistemas agênticos revisam suas próprias respostas, validam dados em múltiplas fontes, corrigem inconsistências antes da entrega e aprendem com o ciclo. Na prática, isso se traduz em decisões mais confiáveis e maior consistência operacional.
Autonomia também gera discussões sobre risco. De fato, delegar decisões a algoritmos sem governança pode causar distorções, vieses e falhas operacionais. Casos recentes no mercado global mostram que sistemas sem proteção podem agir fora do esperado. A solução não é frear a evolução, mas estruturar guardrails robustos, trilhas de auditoria, monitoramento contínuo e critérios claros de responsabilidade. Autonomia não significa ausência de controle. Significa controle planejado desde o desenho do fluxo, com limites definidos e integração segura aos dados corporativos.
Outro argumento comum é que chatbots ainda resolvem boa parte das demandas, tornando a transição prematura. Essa visão ignora a maturidade de dados e infraestrutura do mercado brasileiro. Empresas que modernizaram seus ambientes percebem que o gargalo não está na interface de conversa, mas na orquestração entre sistemas. Quando um agente integra ERP, CRM, bases logísticas e relatórios financeiros para propor e executar ações, a eficiência deixa de ser incremental e se torna estrutural. O salto de produtividade não vem da resposta rápida, mas da execução coordenada.
A discussão central deixou de ser quem possui a IA mais avançada e passou a ser quem construiu agentes autônomos, integrados e governados. A fase dos chatbots cumpriu seu papel pedagógico ao popularizar a tecnologia. Agora, o desafio é transformar modelos em infraestrutura decisória. Empresas que entenderem essa transição não adotarão apenas uma nova ferramenta. Redefinirão a forma como operam. A era dos chatbots ensinou a perguntar melhor. A era dos agentes autônomos começa quando aprendemos a delegar melhor.
*Daniel Salerno é CTO e Diretor de Dados e IA na HVAR, responsável pela operação, tecnologia e inovação da companhia. Executivo de dados e tecnologia com mais de 17 anos de atuação, sendo os últimos oito em cargos de liderança e gestão de times de alta performance.