Agentes de IA: como empresas estão transformando dados em resultados estratégicos

O hype da inteligência artificial continua. E, com ele, os debates dentro das empresas. Investir ou não? Como escolher o modelo certo? Como garantir segurança e conformidade? E, se antes a opção das organizações eram soluções de IA analítica ou generativa, há algum tempo outra categoria vem se destacando: agentes de IA.

Capazes de assumir tarefas rotineiras com autonomia limitada e, em alguns casos, executar fluxos de trabalho complexos de ponta a ponta, eles já começam a influenciar produtividade, qualidade e competitividade.

Para entender como as empresas estão se preparando para esse movimento de adoção da IA, seja generativa ou na forma de agentes, conversamos com Marcelo Lamounier (Diretor de Expansão - Data & AI) e Maurício Sotero (Diretor de Operações), da MG Info, que compartilharam sua visão sobre ganhos, desafios e a importância da maturidade de dados nessa jornada.

O papel dos agentes de IA nas estratégias empresariais

De acordo com Marcelo, a adoção dos agentes causa impacto imediato quando os fluxos são simples. Para processos mais complexos, o potencial oferecido é ainda maior. Contudo, por outro lado, também exigem mais maturidade de dados.

E quando o assunto é maturidade de dados, qual é o nível mínimo que permite que a implantação da IA seja viável e gere retorno? O Diretor explica que o nível deve ser proporcional à complexidade das tarefas. Ou seja, quanto mais simples a tarefa, menor a exigência.

“Mas para que agentes colaborem de forma orquestrada, como a IA agêntica, é fundamental ter governança estruturada, integração eficiente entre sistemas e dados de qualidade capazes de suportar desafios mais complexos”, ressalta.

Para acelerar o amadurecimento da base de dados das organizações, a MG Info oferece um apoio estratégico completo, que combina ação imediata com planejamento de longo prazo. “Inicialmente, ajudamos a definir oque utilizar, onde iniciar e como priorizar, para garantir ganhos rápidos e concretos. Ao mesmo tempo, mantemos o foco na sustentabilidade da jornada mapeando os ganhos esperados no curto, médio e longo prazo”.

Esse trabalho se apoia em três dimensões principais: governança de dados, integração e qualidade, e cultura data driven e capacitação. “Esse tripé permite acelerar resultados com assertividade e, ao mesmo tempo, construir uma base forte e escalável para adoção futura de IA com autonomia”, afirma Marcelo.

O que vem antes da IA

Nenhum projeto de inteligência artificial começa, de fato, pela IA. Antes, há um trabalho invisível, mas essencial: organizar e preparar os dados. Maurício conta que essa fase inclui o mapeamento das fontes de dados, avaliação da qualidade, aplicação de regras de governança, integração em uma arquitetura centralizada (data lake/warehouse) e a estruturação os modelos para consumo analítico.

É possível que as organizações realizem esse fluxo internamente? Sim, mas não sem riscos. Maurício alerta que erros comuns podem comprometer os projetos, como dados dispersos em silos, ausência de padrões e a tentativa de aplicar IA diretamente sobre bases desorganizadas.

Um exemplo: em um cliente do setor de logística, o projeto de previsão de turnover só foi bem-sucedido depois da consolidação de dados de RH que estavam espalhados em planilhas e sistemas. “Com a base organizada e padronizada, o modelo de IA conseguiu identificar padrões de risco de saída de colaboradores com alta precisão. Antes disso, as análises eram inconsistentes e pouco úteis para apoiar decisões de retenção”, explica.

Para evitar possíveis contratempos com a implantação de IA, as recomendações são claras: “defina objetivos claros de negócio, garanta qualidade e governança de dados, escolha casos de uso viáveis, evolva as áreas de negócio desde o início e comece pequeno, com entregas rápidas de valor”, finaliza Maurício.

O que muda para a liderança

Com o avanço das soluções orientadas por dados, os líderes passam a ter um papel fundamental na quebra de paradigmas e na condução da mudança cultural.

“Cabe à liderança criar um ambiente em que os times possam repensar seus fluxos de trabalho de forma mais inteligente e menos operacional. Também é essencial incentivar o uso responsável da IA, garantindo que ela seja aplicada de maneira ética e humanizada, para ampliar capacidades humanas em vez de substituí-las”, destacam os especialistas.

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