O que os gestores precisam de saber sobre a próxima vaga de IA

Os agentes autónomos de IA representam a próxima evolução significativa na inteligência artificial.  São agentes que vão além da simples interação verbal ou textual e que utilizam a IA para raciocinar, planear e concluir tarefas em conjunto com – ou em nome de – humanos.

O uso de agentes autónomos está a consolidar-se rapidamente e a ser rapidamente adotado pelas empresas, graças a modelos fundacionais de custo acessível e com capacidades de raciocínio avançadas, infraestrutura de dados segura e ao surgimento de ferramentas de desenvolvimento. Mas, enquanto estes agentes de IA passam de tecnologia experimental para infraestrutura central do negócio, os líderes empresariais enfrentam enormes oportunidades e desafios organizacionais.

A autonomia destes agentes não é um conceito único, mas sim um espetro. Vai da simples automação de processos robóticos (RPA), baseada em regras, até sistemas parcialmente autónomos que planeiam e executam tarefas com supervisão mínima, culminando em agentes totalmente autónomos, capazes de definir os seus próprios objetivos. O que distingue os agentes verdadeiramente autónomos é a sua capacidade de raciocinar, avaliar resultados, adaptar planos e perseguir metas sem intervenção humana contínua.

Este potencial traduz-se em projeções económicas impressionantes. Com base em estimativas da McKinsey, prevê-se que a IA generativa (GenAI) contribua anualmente com um valor entre 2,6 e 4,4 mil milhões de dólares para o PIB global. Isto está a concretizar-se com o uso de agentes autónomos, com a Gartner a projetar que, até 2028, pelo menos 15% das decisões de trabalho serão tomadas autonomamente por IA agentiva, em comparação com 0% em 2024. Espera-se que o próprio mercado de agentes de IA cresça para 52,6 mil milhões de dólares até 2030, refletindo uma taxa de crescimento anual composta de cerca de 45%. As empresas estão a progredir para além das fases experimentais, com a implementação destas soluções no mundo real, com benefícios tangíveis.

Por exemplo, empresas como a Genentech (empresa de biotecnologia norte-americana), já utilizam agentes para automatizar a, antes lenta, pesquisa de biomarcadores, o que está a acelerar a inovação na descoberta de medicamentos. Noutro setor, a fintech Rocket Mortgage desenvolveu um sistema de apoio com IA que agrega petabytes de dados para fornecer recomendações de crédito habitação personalizadas, e que melhoraram significativamente a experiência do cliente.

Mas os agentes autónomos representam uma transformação mais profunda na forma como o trabalho é estruturado, que vai além das projeções económicas. No centro desta mudança está a parceria humano-IA. Humanos e agentes são capazes de gerar ideias e tomar decisões, mas fazem-no de maneiras fundamentalmente diferentes. Os humanos trazem experiência, raciocínio moral e criatividade intuitiva; os agentes, por sua vez, destacam-se pela execução incansável, reconhecimento de padrões e autonomia em escala.

A questão que emerge é: são os agentes autónomos meras ferramentas ou estão a evoluir para colegas de equipa? Funcionalmente, a sua capacidade de agir de forma autónoma e de se coordenarem com outros agentes introduz uma nova realidade operacional na qual se comportam como tal. Onde é que os humanos ainda acrescentam valor insubstituível? Em domínios de alto risco como a saúde ou a interpretação jurídica, onde o julgamento humano, a empatia e o raciocínio ético permanecem insubstituíveis. Ou na logística ou na automação de TI, em que a supervisão e o design de sistemas continuarão a depender da perícia humana.

Vamos assistir a um reequilíbrio de funções, em que os humanos se concentram na supervisão de fluxos de trabalho complexos e na garantia de resultados responsáveis. O sucesso no local de trabalho dependerá cada vez mais da ‘literacia em agentes’ — na capacidade de supervisionar e dirigir estrategicamente equipas de agentes, tal como hoje se faz com equipas humanas.

Contudo, esta nova colaboração levanta questões fundamentais que exigem uma atenção deliberada à governação e à ética. Com a IA a assumir mais responsabilidades, as organizações devem estabelecer diretrizes claras, especialmente porque os utilizadores, enquanto aceitam a imperfeição nos humanos, tendem a exigir perfeição da tecnologia. A transparência do seu funcionamento e a compreensão dos seus resultados são cruciais para colmatar este desfasamento.

Há dois aspetos críticos: a responsabilização e a privacidade. A responsabilidade não será eliminada, mas sim redistribuída. As empresas vão necessitar de uma estrutura de responsabilidade partilhada, onde cada interveniente é responsável pela parte do sistema que controla. A privacidade, por sua vez, exige mais do que controlos de acesso estáticos; o comportamento dinâmico dos agentes obriga à implementação de guardrails, regras e limites de segurança, que se adaptem ao contexto e a uma capacidade de monotorização das suas atividades, que garantam que os mesmos atuam dentro dos limites regulamentares, como o RGPD.

Neste complexo cenário, enquanto os agentes de IA esbatem as fronteiras entre ferramentas e colegas de equipa, as empresas terão de repensar a sua gestão. Nesta transição, o Chief Information Officer (CIO) está numa posição única para evoluir para o principal orquestrador de valor da empresa.

O papel do CIO torna-se crítico — não como um guardião, mas como um facilitador da inovação descentralizada. Para isso, os CIO devem desenvolver um planeamento estratégico liderado pelo negócio, e posicionando-se como o maestro da colaboração entre humano e IA: estabelecendo controlos de segurança e privacidade fortes e adaptados à natureza dinâmica destes agentes. O desafio final será equilibrar a inovação com o controlo; permitir que os departamentos inovem de forma autónoma, mas dentro de padrões e guardrails consistentes que garantam a integridade e a segurança em toda a organização.