Agentes de inteligência artificial estão se infiltrando no coração das operações empresariais, prometendo eficiências sem precedentes e transformando funções como geração de leads, otimização da cadeia de suprimentos e suporte ao cliente. No entanto, essa autonomia crescente também abre portas para um “caos agêntico” se a base de dados subjacente não for sólida, exigindo uma nova abordagem para a gestão de informações.
A transição para empresas impulsionadas por agentes de IA é inegável, com benefícios econômicos significativos que se materializam mais rápido do que o previsto. Contudo, muitas organizações e suas infraestruturas não estão preparadas para essa mudança, enfrentando desafios substanciais para escalar iniciativas de IA.
Pesquisas recentes do Boston Consulting Group (BCG) indicam que, apesar de investimentos pesados em IA, uma parcela significativa das companhias – cerca de 60% – reporta ganhos mínimos de receita e custos. Em contraste, empresas líderes alcançam retornos cinco vezes maiores em receita e três vezes em redução de custos, evidenciando a importância de uma fundação robusta antes de qualquer implantação em larga escala.
O paradoxo da IA: o problema não está nos modelos, mas nos dados
Modelos de inteligência artificial e ferramentas de integração, como o Model Context Protocol (MCP), estão avançando exponencialmente. O custo de inferência, por exemplo, caiu quase 900 vezes em três anos, e a capacidade de realizar tarefas complexas dobra a cada seis meses, enquanto as taxas de alucinação diminuem.
Apesar desses avanços impressionantes, a adoção em larga escala da IA é frequentemente freada, não pela capacidade dos modelos, mas pela qualidade e consistência dos dados. Décadas de “dívida técnica de dados”, gerada por aquisições, sistemas legados e TI sombra, deixaram as informações fragmentadas e inconsistentes em silos corporativos.
Quando agentes são inseridos nesse ambiente desorganizado, eles podem inicialmente performar bem com dados curados. No entanto, ao escalar, as inconsistências se amplificam, com cada agente construindo sua própria “verdade” fragmentada. Isso gera consequências de negócios reais e tangíveis, indo muito além dos debates em dashboards de business intelligence.
Construindo a resiliência: contexto unificado e governança de dados
Para garantir a confiabilidade dos agentes de IA, é crucial considerar um arcabouço de quatro pilares: modelos, ferramentas, contexto e governança. O modelo interpreta a requisição, a ferramenta executa a ação, o contexto personaliza a decisão e a governança valida o resultado.
As falhas frequentemente surgem da falta de um contexto completo e de uma governança eficaz. Agentes de IA precisam compreender o panorama completo do negócio – incluindo histórico de clientes, catálogos de produtos e redes de cadeia de suprimentos – antes de tomar decisões autônomas.
Empresas que investem em capacidades críticas de infraestrutura de dados, como contexto unificado e governança robusta, são as que se destacam como “future-built”. Elas podem implantar milhares de agentes com confiança, garantindo que operem de forma coerente e em conformidade com as regras de negócio e padrões éticos.
A era do caos agêntico é uma realidade iminente, mas não precisa ser um destino de desordem. Ao priorizar a fundação de dados, as organizações podem transformar o vasto potencial da IA em valor tangível e sustentável. Investir em dados é, portanto, investir na inteligência e na resiliência do futuro empresarial, garantindo que a autonomia dos agentes seja uma força para a inovação e não para a desorganização.
