Empresas que conseguirem integrar agentes inteligentes aos sistemas corporativos terão vantagem na busca por eficiência, produtividade e escala
A inteligência artificial deixou de ser novidade no ambiente corporativo. O que começa a se desenhar agora é uma etapa mais sofisticada, em que o uso da tecnologia migra de iniciativas isoladas para a execução integrada de processos, com efeito direto sobre a operação e os resultados do negócio.
Segundo o relatório The State of AI 2025, da McKinsey & Company, mais de 85% das organizações utilizam IA em ao menos uma função de negócio. Projeções do Gartner apontam que, até 2028, 33% das interações digitais corporativas deverão envolver agentes autônomos, ante menos de 1% em 2024 / 2025.
Esse movimento se materializa na adoção de agentes de IA capazes de atuar diretamente nos fluxos operacionais. Setores como telecomunicações, serviços financeiros, varejo, logística e agronegócio já registram implementações em automação de atendimento, consulta a documentos jurídicos, validação de solicitações, gestão de pedidos e integração com sistemas corporativos.
Para Cristiano Franco, diretor da área de AI & Data Integration da Engineering Brasil, companhia global de tecnologia da informação para grandes empresas, é nesse ponto que se revela a diferença entre empresas preparadas para escalar e aquelas que ficaram presas a projetos-piloto ou ainda estão no letramento interno sobre a IA generativa.
O que começa agora é um avanço mais estratégico, no qual a tecnologia precisa operar dentro dos processos, conectada a sistemas, dados e lógica de cada modelo de negócio. É nesse momento que ficam claros os limites das iniciativas que não foram estruturadas para escalar”, afirma: lacunas que, segundo ele, tendem a afetar diretamente a lucratividade e a captura da eficiência operacional.
Franco elenca oito fatores estruturais que, na sua visão, determinam se uma empresa consegue ou não dar esse próximo passo.
1. Integração com sistemas corporativos
O ponto de partida para que agentes funcionem de forma consistente está na capacidade de integração com os sistemas que sustentam a operação. Em ambientes corporativos, decisões não são isoladas; elas dependem de dados, validações e registros que passam por ERP, CRM e outras plataformas críticas.
Quando essa conexão (via APIs e agora via MCP) não existe, a IA tende a se limitar à análise ou recomendação. O agente interpreta, mas não executa — e é justamente a execução que gera ganho de eficiência real.
2. Arquitetura orientada à execução
Agentes exigem uma mudança no desenho das soluções: em vez de interfaces de interação, é preciso organizar fluxos completos, com etapas, regras de negócio e tratamento de exceções definidos. Sem essa arquitetura, a operação se torna inconsistente e dependente 100% de intervenção manual, o oposto do que se busca com a automação.
3.Dados estruturados e governança integrada
A qualidade da execução está diretamente ligada à qualidade dos dados disponíveis. Informações dispersas, desatualizadas ou inconsistentes afetam a capacidade dos agentes de atuar com precisão. A governança, nesse contexto, deixa de ser uma camada de conformidade para se tornar parte da arquitetura da solução — rastreabilidade, política de decisões e definição de limites são requisitos não opcionais.
4. Orquestração e supervisão contínua
Em ambientes reais, agentes não operam de forma isolada. Eles participam de fluxos que envolvem múltiplos sistemas, etapas e, em muitos casos, diferentes agentes com funções específicas.
Orquestrar essas interações — com monitoramento contínuo e pontos definidos de supervisão humana é o que garante previsibilidade à medida que a operação escala. Sem esse controle, o risco cresce proporcionalmente ao uso.
5. Métricas operacionais como critério de decisão
O critério de avaliação também muda. Volume de iniciativas deixa de ser métrica relevante; o que passa a orientar decisões são indicadores como tempo de execução, redução de erros, ganho de produtividade e retorno financeiro. São esses números que definem se um projeto avança, expande ou é descontinuado.
6. Gestão de mudança e cultura organizacional
A maior parte das falhas em implantações de IA não tem origem técnica — tem origem organizacional. Resistência de equipes, ausência de capacitação e redefinição mal conduzida de papéis comprometem projetos que, do ponto de vista tecnológico, funcionavam.
Escalar agentes em produção exige que as pessoas que trabalham ao lado deles entendam o que mudou no fluxo, confiem no output e saibam quando intervir. Sem essa camada de gestão de mudança, a tecnologia opera abaixo do potencial, ou é simplesmente contornada pelo time.
7. Segurança e gestão de risco em produção
À medida que agentes passam a atuar em processos críticos, o perfil de risco muda. Não se trata apenas de governança de dados — trata-se de proteger sistemas contra manipulações adversariais, conter os efeitos de respostas incorretas em fluxos automatizados e garantir rastreabilidade suficiente para cumprir exigências regulatórias.
Empresas em setores como financeiro, saúde e infraestrutura precisam ainda definir com clareza quem responde juridicamente por decisões tomadas de forma autônoma. Essa responsabilidade não se delega ao modelo.
8. Viabilidade econômica e modelo de custos
Agentes em produção têm custo contínuo: inferência, manutenção de integrações, monitoramento e supervisão humana. Projetos que não modelam o custo total antes de escalar, frequentemente descobrem, tarde demais, que a operação ficou cara para o retorno esperado.
A pergunta relevante não é mais se a tecnologia funciona, é se o modelo econômico sustenta a escala.
Na prática, esses oito fatores traçam uma linha entre empresas que utilizam IA de forma pontual e aquelas que conseguem incorporá-la de forma consistente à operação. Há três grupos — técnico, organizacional e econômico — que precisam avançar em paralelo. Resolver apenas um deles não é suficiente para escalar.
“Os agentes colocam a IA em um ambiente mais exigente. Eles precisam operar com integração, controle e métricas bem definidas. Quando essa base existe, o impacto aparece na operação. Quando não existe, a tecnologia tende a ficar restrita a iniciativas isoladas”, afirma Franco.
O momento, portanto, não é mais de experimentação. É de estruturação, e as empresas que souberem construir essa base sairão na frente.
Sobre a Engineering Brasil
A Engineering Brasil, parte do Grupo Engineering, é uma companhia global de Tecnologia da Informação e consultoria especializada em Transformação Digital, com sede na Itália, mais de 80 escritórios e aproximadamente 14.000 colaboradores na Europa, América do Sul e América do Norte. A companhia apoia organizações no desenvolvimento de sua vantagem competitiva por meio de uma abordagem orientada aos negócios, evoluindo em jornadas de API, Dados e IA, com soluções completas para reconfigurar e inovar a cadeia de valor, a fim de gerar novos modelos de negócio e aprimorar a experiência do cliente. Presente há 18 anos no Brasil, sendo responsável por transformar operações como TIM, Claro, Sabesp, Axia Energia, Nestlé, Volvo, Pfizer, entre outras. Com mais de 800 colaboradores, a Engineering Brasil é uma das maiores e mais inovadoras empresas presentes no país e considerada um dos melhores lugares para se trabalhar.
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