Da autorização para agir ao custo de cada tarefa, especialistas da MATH Group apontam oito decisões que separam um protótipo de uma operação preparada para usar inteligência artificial
Um agente de inteligência artificial prepara uma proposta de negociação, consulta informações de um contrato e aciona sistemas internos. A tarefa parece resolvida. Mas quem garante que ele usou a política vigente, respeitou os limites de aprovação e acessou apenas os dados necessários? Quando a IA passa a executar ações dentro de uma empresa, avaliar a qualidade da resposta é apenas parte do trabalho.
Para os especialistas da MATH Group, colocar agentes em operação exige definir responsabilidades, permissões, custos e procedimentos para falhas. Uma demonstração bem-sucedida comprova o funcionamento nas condições daquele teste. A capacidade de atuar no dia a dia depende também da estrutura que cerca o modelo.
“Uma demonstração mostra que o agente consegue realizar uma tarefa nas condições daquele teste. Para colocá-lo na operação, precisamos saber quais dados ele usa, o que pode fazer, quando deve pedir aprovação e como vamos identificar uma falha. É esse conjunto de decisões que permite ampliar a autonomia com critério”, afirma Thiago Dutra, Diretor Executivo de Pesquisa e Desenvolvimento da MATH Group.
A diferença fica mais clara quando se observa o que a ferramenta está autorizada a fazer. Consultar informações e entregar uma resposta é diferente de alterar um cadastro, enviar uma comunicação ou executar uma etapa de negociação. Cada ação acrescenta exigências de autorização, registro e tratamento de erros.
Também muda a forma de avaliar o resultado. Uma resposta bem recebida pelo usuário não comprova, por si só, que o processo ficou mais eficiente. Se o objetivo é reduzir o trabalho necessário para concluir uma tarefa, esse efeito precisa ser medido.
Oito decisões antes de liberar a execução
A MATH Group organiza a preparação de agentes corporativos em oito decisões: definir o problema e o critério de sucesso; identificar os dados e o contexto necessários; delimitar as ações permitidas; estabelecer controles de entrada e saída; restringir os acessos; prever o custo por execução; preparar respostas a falhas; e acompanhar a qualidade durante a operação.
Essas definições respondem a perguntas que precisam ter um responsável dentro da empresa. Quem percebe se uma fonte deixou de ser atualizada? Qual ação o agente pode executar sem aprovação? Em que situação a tarefa deve voltar para uma pessoa? Quanto pode ser gasto para concluí-la?
“A empresa precisa conseguir explicar o caminho de uma execução: quais informações foram consultadas, qual ação foi preparada, quem aprovou e quanto custou. Se acompanhamos apenas se o sistema está disponível, podemos deixar passar uma queda de qualidade que já está afetando o processo”, alerta Rafael Trindade, Head de Produtos e Soluções da MATH Group.
Uma fonte disponível pode entregar informações desatualizadas. Uma permissão ampla pode permitir alterações além do necessário. Um controle mal ajustado pode bloquear solicitações legítimas. Por isso, a avaliação precisa considerar tanto as ações indevidas quanto as tarefas corretas que o sistema deixou de realizar.
Na cobrança, o limite precisa vir antes da proposta
Uma operação de cobrança ajuda a visualizar essas escolhas. Um agente pode consultar o contrato, considerar o histórico de pagamento e aplicar a política de negociação para preparar uma proposta. Nesse desenho, o envio fica condicionado à aprovação de uma pessoa.
O acesso deve se limitar às informações necessárias para a negociação. A proposta precisa respeitar as regras de conduta e os limites estabelecidos pela empresa. Custos, avaliações e aprovações devem ficar registrados para permitir a revisão da execução.
O resultado pode ser acompanhado por indicadores como custo por acordo, taxa de conversão e tempo médio de negociação. Esses critérios ajudam a verificar se a automação está cumprindo o objetivo definido, além de avaliar a qualidade do texto produzido.
O custo de uma tarefa pode mudar durante a operação
O orçamento também precisa fazer parte do desenho do agente. Chamadas adicionais ao modelo, documentos maiores e uso de ferramentas podem fazer tarefas semelhantes terem custos diferentes.
A recomendação é estabelecer um valor esperado por execução, limites de consumo e alertas que permitam identificar desvios. Quando o gasto só é analisado no fechamento do período, a empresa perde a oportunidade de perceber e corrigir aumentos enquanto eles acontecem.
O mesmo cuidado vale para as falhas. Se uma integração ou fonte de dados ficar indisponível, o agente precisa ter um comportamento previsto: recorrer a uma alternativa testada, informar a limitação ou devolver a tarefa a um operador.
“A autonomia deve crescer conforme a empresa reúne evidências de que o agente entrega o resultado esperado e respeita os limites definidos. Antes de avançar, precisamos testar também as exceções: o dado incorreto, a solicitação fora do escopo e a indisponibilidade de um sistema”, comenta Dutra.
A área de negócio precisa definir o que autoriza
A escolha das ações permitidas exige participação de quem responde pelo processo. Cabe à área de negócio definir o resultado esperado, os limites de atuação, as exceções e os responsáveis pela aprovação. Produto, engenharia e governança transformam essas decisões em regras e controles.
“A engenharia consegue implementar uma regra de aprovação, mas alguém precisa definir essa regra. Qual proposta pode seguir? Qual exceção volta para uma pessoa? Quem responde pelo resultado? Essas respostas precisam vir do negócio e estar claras antes de liberar a execução”, explica Trindade.
Para colocar um agente em produção, a MATH Group recomenda verificar quatro condições: qualidade validada em uma amostra revisada; ações e aprovações testadas em cenários críticos; custo por execução conhecido; e alertas com responsáveis e procedimentos para tratar incidentes.
O uso pode começar com um grupo piloto e ser ampliado conforme os critérios de qualidade e estabilidade sejam atendidos. Assim, a decisão de conceder mais autonomia passa a se apoiar no desempenho observado e na capacidade da empresa de acompanhar, interromper e corrigir a operação.