Como alcançar a preparação para a IA agêntica: pessoas, dados e experiência

Quando as organizações adotam a IA agêntica, começam pela tecnologia. Falam de agentes, camadas de orquestração e arquiteturas multimodelo.

O que muitas vezes não mencionam: as pessoas e o que acontece quando as coisas correm mal de formas que ninguém previu?

O problema não é técnico, mas muitos líderes não se apercebem disso até estarem profundamente envolvidos na implementação, a observar a queda dos índices de satisfação dos clientes e a deterioração das métricas de qualidade.

A lacuna de competências em IA agêntica

Quando se pergunta à maioria dos executivos sobre a sua preparação para a IA agêntica, descrevem os seus engenheiros de IA e cientistas de dados. Detalham a sua infraestrutura na nuvem e o processo de seleção de modelos.

O que é menos analisado é se deram autonomia às pessoas que realmente compreendem o impacto dos agentes no negócio.

Esta é a verdadeira lacuna de competências. Não se trata de capacidade técnica, mas de influência organizacional.

A questão não é "temos engenheiros de IA?" A questão é "temos as pessoas certas a tomar decisões?"

Na maioria das organizações, a resposta é não.

Apenas 14% das organizações têm soluções agênticas prontas para implementação, apesar de 30% estarem a explorar opções e 38% a executar projetos-piloto.

Conceber agentes de IA num vazio

O que acontece quando as equipas técnicas concebem agentes sem contributos das pessoas que realizam efetivamente o trabalho? Simplificam em excesso.

Um processo que parece simples num fluxograma contém camadas invisíveis de discernimento. O representante do serviço de apoio ao cliente que sabe quando flexibilizar uma política. O gestor de operações que compreende quais as exceções importantes. O analista que lê nas entrelinhas de dados incompletos.

Estas decisões baseiam-se na intuição e na experiência. Parecem uma lógica simples de "se isto, então aquilo" numa árvore de decisão.

Mas as pessoas que desempenham essas funções compreendem algo que os agentes não conseguem facilmente reproduzir: o contexto.

Sabem que, embora uma regra seja válida na maioria dos casos, há momentos em que é necessário abrir uma exceção. Momentos em que é preciso fazer algo de forma diferente.

Francisco Marin, cofundador da Cognitive Talent Solutions, descreve o desafio que a sua equipa enfrentou ao criar agentes para os RH:

A sua equipa não criou apenas soluções técnicas. Criou sistemas que refletem a forma como o trabalho realmente acontece, não a forma como aparece num organograma.

Quando se criam agentes sem revelar primeiro o conhecimento tácito, não se obtêm falhas imediatas. Obtêm-se problemas de efeito retardado.

Problemas de qualidade cumulativos

O agente toma uma decisão tecnicamente correta, mas contextualmente errada. Numa única ocasião, isto não é catastrófico.

Mas, com o tempo, estas pequenas quebras de qualidade acumulam-se.

Não se apercebe disso até chegarem os inquéritos de satisfação dos clientes. Até notar um padrão nos dados. Até os danos já se terem espalhado pelos seus sistemas.

Nessa altura, não está apenas a corrigir um agente. Está a reconstruir a confiança.

95% dos projetos-piloto de IA generativa não conseguem proporcionar um ROI mensurável. A causa principal não são modelos defeituosos. A má integração e as prioridades desalinhadas fazem fracassar estas iniciativas.

Tradução: as organizações não envolvem as pessoas certas na conceção.

Quem precisa realmente de estar presente

A pessoa que desempenha a função que está a automatizar tem de estar presente.

Não como consultora. Não como uma reflexão tardia. Como parte fundamental da equipa de conceção.

Essa pessoa tem de ajudar a orientar o agente. Partilhar a sua experiência vivida. Tornar visível o conhecimento do tipo "exceto quando", que não aparece na documentação.

Dan George, que anteriormente exerceu o cargo de CHRO antes de cofundar a Cognitive Talent Solutions, explica o que está em jogo.

A sua experiência na criação de agentes ensinou-lhe que a automatização sem experiência vivida produz sistemas que parecem funcionais, mas falham na prática.

"Tê-lo como um local automatizado e autorizado onde um administrador pode simplesmente clicar, clicar, clicar, torna o processo muito mais fácil e permite-nos deixar de selecionar apenas os mentores e mentorandos habituais a que recorremos imediatamente."

Mas, para chegar a esse ponto, foi necessário envolver as pessoas que compreendiam as nuances da correspondência entre mentores e mentorandos, e não apenas os requisitos técnicos do processamento de dados.

Lisa Jones, CEO da EyeMail, aprendeu uma lição semelhante ao implementar IA em toda a sua organização. "Perguntámos a cada departamento: Onde sente atrito ou repetição? Onde poderia a IA ajudá-lo a elevar a criatividade ou a clareza? O que gostaria de passar mais tempo a fazer se a IA tratasse do resto?"

Esta abordagem gerou ideias desde o marketing até às operações e deu a cada equipa autonomia sobre a forma como a IA se integrava no seu trabalho diário.

A melhor forma de captar a experiência vivida é através do envolvimento direto. E esse envolvimento tem de incluir duas coisas que a maioria das organizações separa: melhoria de competências e uma compensação justa.

Não é possível separar a conceção de agentes do desenvolvimento das pessoas

A maioria das empresas trata estas questões como iniciativas diferentes. A conceção de agentes acontece nas TI. A melhoria de competências acontece nos RH. A compensação acontece nas avaliações anuais.

Esta fragmentação compromete a adoção.

É necessário agrupá-las para manter o desempenho elevado. A conceção de agentes é uma nova competência. Compreender de que forma os agentes amplificam a sua produtividade e influência é mais importante do que compreender como programá-los.

Quando não agrupa estes elementos, obtém um de dois resultados.

• Sabotagem da IA - Participação cínica que compromete a iniciativa. Pessoas que sabem que o sistema vai falhar e garantem discretamente que isso aconteça.
• Danos reputacionais - Espalha-se a ideia de que a sua organização extrai conhecimento sem investir nas pessoas. A sua marca empregadora sofre um golpe que não consegue reparar facilmente.

Jones descreve como a EyeMail evitou esta armadilha.

Com a IA a tratar das tarefas repetitivas, a equipa de Jones aprofundou o seu trabalho em narrativa, inovação e empatia com o cliente.

"A curiosidade tornou-se um valor fundamental", afirmou. "Os membros da equipa sentiram-se mais envolvidos, mais valorizados e mais inspirados para experimentar."

É necessário interligar tudo para que as pessoas o vejam como um investimento nelas, e não como uma substituição das mesmas.

Porque é que as organizações mais pequenas têm vantagem

As organizações empresariais já automatizaram intensivamente com automação robótica de processos (RPA) e IA preditiva. Criaram sistemas complexos com vários níveis de aprovação, requisitos de conformidade e restrições legais.

Adicionar uma arquitetura agêntica a esta complexidade cria pontos de falha exponenciais.

As equipas pequenas têm vantagens na implementação de IA. Têm menos processos a percorrer, menos decisores para alinhar e menos problemas de conformidade.

A melhor arquitetura agêntica não é excessivamente complexa. Quanto mais simples a mantiver, menos coisas poderão avariar.

Os agentes funcionam melhor quando podem operar com limites claros e um mínimo de dependências. Quando podem tomar decisões sem navegar por processos de aprovação bizantinos. Quando podem aceder a dados sem reconciliar quinze sistemas diferentes.

As organizações mais pequenas têm isto por defeito. As organizações empresariais têm de o criar intencionalmente.

Quase metade das organizações aponta a capacidade de pesquisa dos dados (48%) e a reutilização dos dados (47%) como desafios à sua estratégia de automatização com IA. Os seus dados não estão preparados para serem consumidos por agentes que precisam de contexto empresarial.

A divisão entre o CEO e o CISO

Os CEOs estão otimistas. 67,1% acreditam que as ferramentas de IA os ajudarão a tomar melhores decisões de cibersegurança. 60,2% pensam que a sua empresa está mais preparada do que os seus pares para responder a ameaças de IA.

Os CISOs são cautelosos. Apenas 58,6% partilham essa confiança. Só 19,5% acreditam que a IA reforçará as defesas cibernéticas, em comparação com 29,7% dos CEOs.

Esta diferença diz-lhe tudo sobre a preparação organizacional.

As pessoas responsáveis pela segurança, conformidade e risco operacional veem problemas que a alta administração não vê. Compreendem que os agentes introduzem novos vetores de ataque. Que os sistemas multiagente criam pesadelos de depuração e que ainda não existem modelos de governação para a tomada de decisões autónoma em grande escala.

Apenas 14% dos CISOs se sentem totalmente preparados para integrar a IA nas operações de cibersegurança. Mais de 50% apontam a falta de apoio dos CIOs e CEOs como o seu maior desafio.

A questão de saber se a sua organização chegou a um consenso sobre aquilo que a implementação realmente exige torna-se evidente aqui primeiro.

O que significa realmente esta divisão

Quando o seu CEO está otimista e o seu CISO está preocupado, tem um problema estratégico relacionado com a responsabilidade pela IA.

O lado empresarial vê uma oportunidade. O lado operacional vê um risco. E ninguém construiu a ponte entre ambos.

Isto manifesta-se nas decisões de implementação, na atribuição de recursos e na forma como prioriza a rapidez em detrimento da segurança, ou vice-versa.

Marin e George integraram esta ponte no seu processo de conceção de agentes. Quando lhes perguntei sobre consentimento e transparência nos seus agentes de RH, George explicou:

"Temos de garantir que tudo o que fazemos com IA agêntica tem o nível adequado de consentimento e de utilização ética destes processos automáticos.

Marin acrescentou: "Tivemos discussões contínuas com a equipa sobre algumas das nuances de cada caso de utilização, individualmente. No caso do nosso agente de retenção de talento, por exemplo, discutimos se faria sentido fornecer estas informações a um nível agregado. Ou se faria sentido fazê-lo a um nível individual e notificar o supervisor direto?"

Na maioria das organizações, a tarefa de construir esta ponte caberá à liderança, mas não será o CEO nem o CISO a liderá-la. Em vez disso, será a parceria entre o CHRO (pessoas e processos) e o CIO (qualidade dos dados e boas práticas) a criar o equilíbrio adequado para que a oportunidade seja concretizada de forma avessa ao risco.

As organizações que colmatam esta lacuna cedo avançam mais depressa. Criam estruturas de governação antes de precisarem delas. Investem em observabilidade e monitorização e criam vias claras de escalamento para quando os agentes tomam decisões fora dos seus limites.

A infraestrutura de IA agêntica

Os agentes precisam de mais do que APIs e pipelines de dados. Precisam de uma infraestrutura que a maioria das organizações não possui.

Gestão de identidades e permissões que funcione em vários agentes. Catálogos de ferramentas que permitam aos agentes descobrir capacidades sem codificar integrações diretamente. Aplicação de políticas que funcione de forma consistente, independentemente do agente que toma uma decisão.

E observabilidade que lhe permita diagnosticar problemas quando vários agentes interagem de formas inesperadas.

Este também não é um problema temporário, uma vez que 65% dos líderes apontam a complexidade dos sistemas agênticos como o seu principal obstáculo há dois trimestres consecutivos.

É importante recordar que a infraestrutura não é apenas tecnologia; é também capacidade organizacional.

Jones aprendeu isto ao criar fluxos de trabalho agênticos na EyeMail. A sua equipa utiliza o Miro AI para visualizar as jornadas dos clientes, identificando pontos de contacto emocionais e zonas de fricção. A utilização do HubSpot AI proporciona-lhes informações comportamentais e segmentação, ajudando-os a personalizar os fluxos de integração e as sequências de acompanhamento.

"Melhorámos em 40% as taxas de conclusão da integração. Permitimos criar percursos flexíveis e modulares para clientes dos setores farmacêutico, tecnológico e automóvel. Fornecemos estruturas narrativas que vão ao encontro dos clientes onde eles estão — emocional e operacionalmente", afirmou.

Exigências de qualidade dos dados

O seu cliente aparece como "Acme Corp" no CRM, "Acme Corporation" nos sistemas de email, "ACME Inc." nos contratos e "Acme" nas transcrições de chamadas.

Sem resolução de entidades, os agentes fragmentam a sua compreensão entre vários perfis incompletos.

73% dos líderes de dados empresariais identificam a "qualidade e completude dos dados" como o principal obstáculo ao sucesso da IA. Este fator está acima da precisão dos modelos, dos custos de computação e da escassez de talento.

Não é possível contornar dados deficientes recorrendo a agentes. É necessário corrigi-los primeiro.

Como implementar a IA agentiva com êxito

As organizações que implementam sistemas agentivos com êxito fazem três coisas de forma diferente.

1. Envolvem no desenvolvimento dos agentes as pessoas que executam o trabalho. Não como consultores, mas como membros essenciais da equipa. Remuneram justamente este trabalho e utilizam-no como uma oportunidade de desenvolvimento de competências.
2. Estabelecem a governação antes de expandirem. Políticas claras sobre o que os agentes podem e não podem fazer. Vias de escalamento para casos excecionais. Observabilidade que deteta problemas antes de estes se agravarem.
3. Mantêm os sistemas simples. Resistem à tentação de criar orquestrações complexas com vários agentes antes de comprovarem o valor de um único agente. Só acrescentam complexidade quando as abordagens mais simples falham.

"A IA encurta a distância entre a visão e a execução", afirma Jones. "O que antes exigia semanas de investigação, contributos de consultores e alinhamento entre várias áreas pode agora começar com um comando bem elaborado.

Mas o essencial é a forma como se chega lá. A equipa dela não se limitou a distribuir manuais formais de formação. Criou Círculos de Curiosidade sobre IA, sessões semanais em que os membros da equipa partilhavam descobertas, testavam comandos e exploravam o impacto emocional.

"Para mim, a organização do futuro é uma rede impulsionada por agentes de IA, em que os agentes de IA são disponibilizados para implementar estas microintervenções em grande escala", afirma Marin. "Existe uma componente de grandes multinacionais que atuam como incubadoras desta nova forma de trabalhar, aquilo a que chamamos um futuro do trabalho orientado para as redes.

Isto não dá origem a bons comunicados de imprensa. Mas distingue os 14% que têm soluções implementadas dos 38% que estão presos em projetos-piloto.

A pergunta a que tem de responder agora

A arquitetura agentiva não está a chegar. Já está aqui.

40% das aplicações empresariais integrarão agentes de IA específicos para determinadas tarefas até ao final de 2026, contra menos de 5% em 2025.

À medida que a adoção de agentes aumenta, a pergunta a que todas as empresas têm de responder resume-se a saber se conseguem cumprir o que o desafio dos agentes exige. Não se trata apenas de capacidade técnica, mas também de preparação organizacional. Isto significa:

• As pessoas certas na sala.
• A infraestrutura necessária para apoiar decisões autónomas.
• A governação necessária para detetar falhas antes de estas se agravarem.
• A qualidade dos dados necessária para tomar decisões conscientes do contexto.
• A vontade de investir nas pessoas tanto quanto se investe na tecnologia.

A maioria das organizações vai errar neste processo. Tratará a IA agentiva como uma atualização técnica, em vez de uma reformulação organizacional.

Fará parte dos 40% de projetos de IA agentiva que, segundo as previsões da Gartner, serão cancelados até ao final de 2027 devido ao aumento dos custos, ao valor empresarial pouco claro ou a controlos de risco inadequados.

As organizações que fizerem isto corretamente reconhecerão que a arquitetura agentiva exige mais do que engenheiros. Exige a experiência vivida das pessoas cujo trabalho se pretende amplificar.

E criarão sistemas que respeitem essa realidade.