Agente de IA: o que é, benefícios, casos de uso e implementação em empresas

Agentes de IA são sistemas autônomos que percebem seu ambiente, tomam decisões e executam ações para alcançar objetivos específicos. Equipados com capacidades de raciocínio, aprendizado e adaptação, eles representam uma evolução significativa em relação às soluções tradicionais de Inteligência Artificial.  

Para grandes empresas, a adoção de um agente de IA é uma necessidade estratégica. Esses sistemas impulsionam a inovação ao automatizar processos complexos, melhorando a eficiência operacional e permitindo que os profissionais se concentrem em atividades de maior valor agregado.  

Estudos apontam que a adoção de agentes de IA pode elevar a produtividade em cerca de 50%, conforme evidenciado pela IBM em suas operações internas. Na SoftDesign, por exemplo, aplicamos agentes de IA ao nosso ciclo de desenvolvimento de software (SDLC) e obtivemos um aumento de produtividade de 55%, demonstrando seu potencial concreto para transformar processos críticos. 

Neste artigo, exploramos o impacto significativo que essa tecnologia pode ter na competitividade e sustentabilidade das grandes corporações.

O que são agentes de IA?

Agentes de IA são programas capazes de interagir com o ambiente, coletando e analisando dados para tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma, sempre com um objetivo definido.  

Quando o agente é criado, o seu propósito é estabelecido, mas é ele quem decide como chegar lá, escolhendo quais ferramentas usar, quais ações tomar e quais estratégias seguir para alcançar o melhor resultado. 

A principal diferença entre agentes de IA e assistentes de IA está na autonomia. Enquanto os assistentes seguem fluxos de trabalho pré-definidos e realizam tarefas mais diretas, os agentes conseguem planejar os passos e executá-los, adaptando-se e tomando decisões conforme o contexto. 

Tipos de agentes de IA 

Na prática, existem seis tipos principais de agentes de IA, cada um indicado para determinado cenário e aplicação. 

• Reflexivos: reagem de forma imediata a estímulos do ambiente, sem considerar histórico ou contexto. 
• Baseados em metas: tomam decisões com foco em atingir objetivos específicos, avaliando cada ação conforme sua contribuição para a meta. 
• Baseados em aprendizagem: evoluem o desempenho ao longo do tempo, pois aprendem com experiências e dados qualificados.  
• Baseados em utilidade: escolhem ações considerando múltiplos fatores, sempre em busca de maximizar o valor obtido. 
• Hierárquicos: organizam decisões e tarefas de acordo com o seu nível de importância. Assim, facilitam a coordenação de ações complexas. 
• Colaborativos: trabalham em conjunto com outros agentes e humanos, compartilhando estratégias para alcançar resultados coletivos. 

       

Benefícios estratégicos dos agentes de IA

Os agentes de IA representam uma nova fronteira de vantagem competitiva. Afinal, essas soluções permitem que empresas escalem decisões, automatizem processos complexos e acelerem a inovação efetiva. 

A seguir, destacamos seus principais benefícios estratégicos: 

• Autonomia: são capazes de operar sem intervenção humana, identificando a próxima ação com base nos dados e nas etapas anteriores, executando suas tarefas de forma independente. 
• Racionalidade: combinam as informações disponíveis e, quando necessário, utilizam ferramentas para buscar novos dados, compreendendo melhor o contexto e tomando decisões mais precisas.  
• Colaboração: podem interagir com outros agentes de IA especializados em diferentes áreas, trocando informações e somando capacidades para alcançar objetivos mais complexos. 
• Personalização em massa: permitem criar experiências e soluções sob medida em larga escala, ajustando produtos e serviços de acordo com o comportamento e as necessidades de cada cliente.  
• Redução de custos e aumento de ROI: automatizam tarefas repetitivas e diminuem erros e custos operacionais, enquanto impulsionam o retorno sobre o investimento com decisões mais assertivas. 
• Eficiência operacional: garantem que recursos humanos e tecnológicos sejam utilizados com o máximo de produtividade e alinhamento estratégico. 

Casos de uso de agentes de IA em empresas

Agentes de IA podem atuar em diversos setores, especialmente no atendimento ao cliente, onde já demonstram alto potencial de autonomia e eficiência. Quando bem implementados, podem oferecer interações customizadas e eficazes, tão efetivas quanto um atendimento humano. 

Principais aplicações: 

• Atendimento autônomo: resolvem solicitações simples, sugerem soluções relevantes e personalizam o contato conforme o contexto do cliente. 
• Suporte a helpdesks: auxiliam atendentes humanos com recomendações baseadas em dados, análise de cenários e busca automática de informações. 
• Automação de processos internos: liberam equipes para lidarem com demandas mais complexas, aumentando a agilidade e produtividade.  

Casos reais demonstram os resultados: 

• Latam Airlines: reduziu o tempo de atendimento em 20% ao reunir em um agente de IA informações relevantes; a meta é chegar a 70% das demandas dos clientes resolvidas sem interação humana. 
• CloudWalk: alcançou a marca de US$ 1 milhão de receita por funcionário graças ao uso intensivo de IA, o que posiciona a fintech brasileira no topo da indústria no quesito eficiência operacional.  

Segundo Luís Silva, um dos fundadores da CloudWalk, atualmente 90% do atendimento ao cliente é realizado pelo agente de atendimento “Cláudio”. Entre as capacidades dos agentes da empresa, destacam-se: geração de conteúdo para redes sociais e atendimento personalizado ao cliente via WhatsApp. 

Além disso, empresas como a Salesforce, PicPay, Ifood e Bradesco também já utilizam soluções de IA integradas a seus sistemas, impulsionando ganhos operacionais e experiências mais inteligentes. 

Entretanto, como qualquer inovação ou tecnologia recente, é necessário cautela. Afinal, mesmo modelos de IA considerados estado da arte possuem dificuldade com cenários complexos e ainda apresentam alucinações. Isso pode gerar respostas erradas e problemas de segurança, como possíveis vazamentos de dados.

Ou seja, os grandes modelos de linguagem (LLMs) representam uma revolução, mas ainda não substituem completamente o trabalho humano, é preciso saber separar empolgação da realidade.

Caso de uso real da SoftDesign 

Um sistema de gestão de frotas enfrentava o desafio de baixa frequência de acesso pelos clientes e dificuldade na interpretação de dados críticos, o que resultava em atrasos na prevenção de problemas e aumento de custos. 

O suporte do produto estava sobrecarregado com análises manuais, tornando inviável acompanhar as frotas de forma ágil. O objetivo do projeto era automatizar a identificação de situações relevantes e notificar os gestores, aumentando a adesão ao sistema e favorecendo uma tomada de decisão mais proativa. 

Para isso, a SoftDesign propôs duas soluções de Inteligência Artificial com agentes automatizados e interativos, acessados por meio de um chatbot alimentado por uma base de dados do cliente.  

As PoCs (provas de conceito) focaram em notificações proativas via WhatsApp para engajar os gestores de frotas, com potencial para ações preventivas e, futuramente, diálogos com uma base de conhecimento.  

A proposta demonstrou como fluxos low-code combinados com IA podem entregar conteúdo acionável em escala, reduzindo a dependência de intervenções manuais. 

Primeira solução – arquitetura 

• n8n como orquestrador low-code.  
• PostgreSQL como base de dados. 
• OpenAI para gerar mensagens contextualizadas. 
• Twilio para envio via WhatsApp.  

Na prática, o fluxo diário verifica as condições que devem gerar notificações. A IA recebe um prompt para compor uma sugestão de mensagem amigável, que então é enviada ao gestor.  

Segunda solução – evolução 

Uma segunda PoC evoluiu para um assistente de IA com API (Application Programming Interface) de LLM, capaz de: 

• Consultar o conhecimento do negócio e o modelo de dados.  
• Selecionar ferramentas para responder às perguntas. 
• Gerar respostas contextualizadas e enviá-las por WhatsApp. 

Esse modelo permite consultas personalizadas ao banco, sem necessidade de conhecimento técnico. O benefício esperado é reduzir intervenções de suporte, aumentar a autonomia do gestor e evoluir para infraestruturas mais robustas, com custos estimados variando conforme a arquitetura escolhida. 

Como implementar agentes de IA em grandes empresas: construir ou comprar?

A implementação de agentes de IA está profundamente ligada à transformação digital das organizações. Ao integrar essas tecnologias, as empresas modernizam processos, reconfiguram cadeias de valor e promovem uma cultura de inovação contínua. 

Segundo a Gartner, até 2028, 33% das aplicações de software empresarial incluirão IA agêntica, um salto expressivo em relação a menos de 1% em 2024. Isso significa que pelo menos 15% das decisões diárias de trabalho deverão ser tomadas de forma autônoma por agentes de IA. 

Diante desse cenário, surge uma questão estratégica: é melhor criar um agente de IA personalizado ou adotar uma plataforma pronta? A resposta depende do contexto e das necessidades específicas de cada empresa, já que ambas apresentam vantagens e desafios. 

Construir um agente de IA 

Prós:  

• Alto nível de customização e flexibilidade, permitindo adaptação total às necessidades da empresa. 
• Ideal para setores altamente regulamentados, como Saúde e Finanças. 

Contras: 

• Exige investimento inicial significativo em infraestrutura. 
• Implica custos contínuos de suporte e manutenção. 
• Demanda mais tempo de desenvolvimento. 

Adotar uma plataforma pronta: 

Prós: 

• Implantação mais rápida, permitindo usufruir das vantagens da IA sem o ônus do desenvolvimento. 
• Solução vantajosa para empresas que não possuem recursos ou experiência para construir do zero. 

Contras: 

• Menor capacidade de adaptação às necessidades específicas da organização. 
• Possível dependência do fornecedor, com custos de licenciamento contínuos e desafios de integração com sistemas legados. 

Independentemente da escolha entre desenvolver internamente ou adotar uma plataforma, contar com o apoio de um parceiro com expertise comprovada em IA pode acelerar o processo, pois reduz riscos e maximiza o retorno sobre o investimento. 

Futuro e tendências

As próximas gerações de agentes de IA devem atuar de forma cada vez mais autônoma em ambientes corporativos complexos, interagindo entre si e com sistemas legados para executar tarefas end-to-end.  

A evolução da Inteligência Artificial Generativa, integrada aos agentes, ampliará sua capacidade de compreender contextos, aprender continuamente e tomar decisões com base em tempo real. 

Entretanto, com isso surgem novos desafios de governança, ética e segurança, que devem impulsionar regulações voltadas ao uso responsável da tecnologia. Nos próximos anos, a expectativa das empresas é que ganhos em ROI, produtividade e inovação se concretizem. 

Além disso, as tendências apontam para uma crescente especialização dos agentes, voltados a áreas específicas como RH, finanças, atendimento ou supply chain, tornando-se aliados estratégicos da transformação digital.  

Essa evolução reforça o papel dos agentes de IA como pilares da próxima fase da automação inteligente, em que a colaboração entre humano e máquinas é essencial.

Conclusão

Em suma, a adoção de agentes de IA representa um passo decisivo na jornada de empresas mais inteligentes, produtivas e competitivas. Além de automatizar tarefas, esses agentes transformam a tomada de decisão. 

No entanto, o seu sucesso depende de uma implementação responsável, apoiada em expertise, governança e, claro, visão de longo prazo. Contar com uma empresa especializada em Inteligência Artificial é fundamental para criar soluções sob medida, garantindo resultados e acelerando a captura de valor. 

Com 27 anos de experiência, a SoftDesign é uma empresa global de desenvolvimento de software. Combinamos design, estratégia, excelência em engenharia e Inteligência Artificial para transformar ideias em produtos digitais de impacto. 

Perguntas frequentes sobre o tema Agente de IA

Neste tópico, iremos responder algumas das principais dúvidas sobre o tema.