6 Lições de Quem Faz na Prática

A revolução da IA agêntica completa um ano com uma conclusão clara: implementar com sucesso dá trabalho. Enquanto algumas empresas já colhem ganhos inéditos de produtividade, muitas lutam para ver valor, chegando a voltar atrás em investimentos.

Após liderar mais de 50 construções de IA agêntica, a análise da McKinsey destilou seis lições essenciais para transformar potencial em resultado:

1. O foco é o fluxo, não o agente

O maior erro é focar na ferramenta e esquecer o processo. Agentes visualmente impressionantes que não melhoram o fluxo de trabalho geram valor nulo. O segredo é redesenhar o fluxo de trabalho inteiro — pessoas, processos e tecnologia. O agente deve atuar como orquestrador e integrador, aprendendo com o feedback humano dentro do próprio processo.

2. Agentes nem sempre são a resposta

Não use um canhão para matar uma mosca. Líderes devem avaliar a tarefa: processos de baixa variância e alta padronização (como relatórios regulatórios) funcionam melhor com automação baseada em regras. Agentes brilham em cenários de alta variância e complexidade. A chave é saber combinar as ferramentas certas.

3. Evite o "Lixo de IA" e invista em confiança

Saídas de baixa qualidade ("AI Slop") destroem a adoção. Trate a implementação de um agente como a contratação de um funcionário: ele precisa de uma descrição de cargo clara, onboarding e feedback contínuo. Invista pesado em avaliações ("evals") e na codificação do conhecimento de especialistas para treinar e corrigir o modelo constantemente.

4. Rastreabilidade passo a passo

Em sistemas que escalam para centenas de agentes, erros são inevitáveis. Monitorar apenas o resultado final é insuficiente. É vital construir observabilidade em cada etapa do fluxo para identificar exatamente onde a lógica falhou ou onde os dados de entrada foram ruins, permitindo correções rápidas.

5. O melhor uso é o reuso

Criar um agente exclusivo para cada tarefa gera redundância. Muitas ações (extrair, pesquisar, analisar) são repetitivas. Desenvolva componentes modulares e reutilizáveis em uma plataforma centralizada. Isso pode eliminar até 50% do trabalho de desenvolvimento não essencial.

6. Humanos continuam essenciais

O papel das pessoas mudará, mas não desaparecerá. A supervisão, o julgamento de casos complexos e a garantia de compliance tornam-se ainda mais críticos. O design do sistema deve priorizar a colaboração fluido entre humano e máquina, facilitando a validação e o ajuste do trabalho da IA.