Agentic AI: o que é e como a agentificação da IA está redefinindo a automação de processos

Agentic AI é o nome dado à próxima geração de sistemas de inteligência artificial. Eles se destacam pela sua capacidade de atuar de forma autônoma. Diferente de um LLM comum que apenas responde perguntas, o Agente de IA planeja ações, usa ferramentas externas e corrige seus erros para alcançar um objetivo complexo.

Ou seja, estamos falando de um software que é um solucionador de problemas.

A Agentificação de IA transforma o paradigma. Isto é, a IA sai da posição de ferramenta passiva, assumindo assume o papel de um agente ativo, orientado por metas. Isso impulsiona a automação de processos para um novo patamar de resiliência e independência.

Agentic AI vs RPA: qual a diferença na agentificação de IA?

Muitos líderes questionam a diferença entre Agentic AI e as tecnologias existentes. Embora ambas busquem a automação, suas naturezas são fundamentalmente distintas.

O RPA (Automação Robótica de Processos) segue um script fixo, copiando passos humanos em interfaces. Se algo no processo muda, o robô RPA quebra. Ele exige intervenção manual para ajuste.

A Agentic AI utiliza o raciocínio. Ela recebe uma meta abstrata, como “resolver este ticket de suporte”. A partir daí, a inteligência artificial planeja todos os passos necessários. Ela escolhe quais ferramentas usar. Se um passo falha, o agente reflete e tenta uma nova abordagem.

A agentificação de IA tem a capacidade de raciocínio orientado por metas. Isso significa que ela pode gerenciar um projeto, não apenas executar uma tarefa. Ela complementa o RPA. O agente pode decidir quando e como acionar um robô RPA em um fluxo maior.

Anatomia de um Agente Autônomo: os componentes chave de Agentificação de IA

A autonomia de um Agente de IA se baseia em um arquitetura complexa. Ela sempre conta com um ciclo de feedback contínuo. Este design modular permite a adaptação e o aprendizado.

LLM (Cerébro): o motor de raciocínio

O LLM é o núcleo do sistema. Ele interpreta a meta inicial do usuário. O LLM faz o motor de raciocínio. Ele desmembra o objetivo complexo em subtarefas lógicas. Por exemplo, transformar “planejar o evento de lançamento” em etapas específicas.

Memória: aprendizado contínuo

A memória é crucial para a Agentic AI. Ela armazena contexto e conhecimento. Inclui a memória de curto prazo para a conversa ou tarefa atual. Também inclui a memória de longo prazo (via bancos de dados vetoriais). Isso permite ao agente registrar falhas e aprendizados importantes. Ele evita que erros se repitam em futuras iterações.

Planejamento e reflexão: a autocrítica

Este é o módulo de tomada de decisão. O agente usa o LLM para “refletir” sobre a validade do plano. Ele autoavalia resultados parciais. Se uma pesquisa for insuficiente, o agente reformula a consulta. Essa capacidade de autocrítica é o diferencial da Agentic AI. Ela confere robustez para lidar com a ambiguidade.

Uso de ferramentas

As ferramentas permitem que o agente interaja com o mundo, podendo ser APIs internas, como sistemas ERP (Sankhya). Além disso, podem ser plataformas de workflow (Zeev), bem como ferramentas de busca na internet. O Agente de IA decide qual ferramenta usará. O agente também decide o melhor momento para usá-la.

Como a Agentificação de IA eleva os processos corporativos

A Agentic AI não se encaixa apenas em tarefas simples. Ela é ideal para os processos de negócio mais complexos, lidando com variabilidade e a incerteza do ambiente.

Automação financeira na prática

Em um cenário de Contas a Pagar, o agente recebe a fatura. Ele usa OCR para extrair dados (tecnologia da Stoque), verificando a conformidade fiscal automaticamente. O agente simula a regra de negócio no sistema. Se estiver tudo correto, o agente inicia o pagamento no ERP. Por outro lado, se as regras falharem, ele imediatamente notifica o gestor via workflow (Zeev). A Agentificação de IA transforma o processo em uma gestão de exceções.

Números e crescimento

O mercado de IA Agente está em franca ascensão. Pesquisas apontam que o mercado global de IA deve crescer exponencialmente. A aplicação em automação de processos (Intelligent Process Automation) deve atingir US$23,2 bilhões até 2025 (Fonte: Grand View Research). Essa projeção ressalta a importância de tecnologias como a Agentificação de IA para capturar valor.

O desafio da governança na Agentificação de IA

À medida que os agentes de IA ganham autonomia, surgem desafios críticos. O principal é garantir a governança e o compliance.

O Agente toma decisões de alto impacto. Ele pode aprovar um pedido grande ou alterar um registro. Por isso, a empresa deve manter trilhas de auditoria rigorosas. Sistemas de BPM, como o Zeev, por exemplo, são essenciais. Eles registram cada passo e a decisão do agente.

Outro ponto é a segurança. O agente deve ter apenas as permissões necessárias. Esse é o Princípio do Menor Privilégio. A Agentificação de IA só será implementada com sucesso se for segura e auditável.

O futuro da automação na era da Agentificação de IA

A Agentic AI marca a transição da automação robótica para a automação autônoma. Ela oferece resiliência e adaptabilidade. Soluções como a hiperautomação da Stoque e a plataforma low-code Zeev, por exemplo, são potencializadas. Elas ganham uma camada de inteligência orquestradora.

O futuro não é sobre substituir, mas sobre libertar. A Agentificação de IA liberta os colaboradores. Eles podem focar em criatividade e estratégia. Por fim, as empresas que abraçarem a Agentic AI rapidamente serão as líderes. Elas garantirão uma produtividade sustentável e inteligente.

Perguntas frequentes