Agentes de IA: o futuro da automação e eficiência nas empresas

Os agentes de IA (Inteligência Artificial) estão rapidamente se tornando uma das inovações mais importantes nas empresas. 

Ao contrário dos sistemas tradicionais, que respondem a comandos ou inputs diretos, esses agentes possuem autonomia para aprender, tomar decisões e executar tarefas de forma independente. 

Eles são capazes de interagir com o ambiente, processar informações complexas e realizar atividades que antes eram feitas por humanos, com maior eficiência e precisão. 

Em setores como logística, saúde, finanças e varejo, eles estão revolucionando como as empresas operam, gerando ganhos significativos em produtividade e reduzindo custos. 

Neste artigo, vamos explorar o que são esses agentes de IA, como funcionam, os tipos existentes, os benefícios de sua adoção e como as empresas podem integrar essas tecnologias de forma eficaz para alcançar resultados concretos. 

O que são agentes de IA?

Os agentes de IA (agentes inteligentes ou sistemas de IA autônomos) são sistemas autônomos ou semi autônomos que utilizam técnicas avançadas de inteligência artificial para perceber o ambiente ao seu redor, tomar decisões e realizar ações para alcançar metas específicas. 

Diferentemente de sistemas tradicionais, que seguem um roteiro pré-definido, esses agentes são capazes de se adaptar e aprender com o tempo. 

Eles processam dados, interagem com outros sistemas e executam tarefas de maneira inteligente, sem necessidade de intervenção humana direta. 

A pesquisa “The State of AI 2025” da McKinsey aponta que 62% das organizações estão pelo menos experimentando a tecnologia, sendo que o uso de agentes é mais comum no setor de TI (help desk) e gestão do conhecimento (pesquisa).

Com aplicação em diversas áreas, diversas áreas, desde automação de processos repetitivos até a análise preditiva e tomada de decisões complexas, sua implementação está se expandindo rapidamente.

Setores como logística, atendimento ao cliente e gestão de riscos buscam a tecnologia para auxiliarem a aumentar a eficiência e a capacidade de tomar decisões em tempo real.

Recursos de um agente de inteligência artificial

Os agentes de inteligência artificial apresentam alguns recursos principais que os definem, como:

• Raciocínio: é o processo mental de usar lógica e informações disponíveis para chegar a conclusões, fazer inferências e solucionar problemas;
• Ação: é a capacidade de executar ações ou tarefas a partir de decisões, planos ou estímulos externos, permitindo que a IA interaja com o ambiente e cumpra objetivos;
• Colaboração: é a capacidade de atuar em conjunto com outras pessoas ou agentes de IA para atingir uma meta compartilhada, algo cada vez mais crítico em cenários complexos;
• Observação: consiste em coletar dados sobre o ambiente ou situação por meio de percepção ou detecção, permitindo que a IA compreenda o contexto e tome decisões bem informadas;
• Autoaprimoramento: é a habilidade dos sistemas de IA de aprender com a própria experiência, ajustar seu comportamento conforme o feedback e evoluir continuamente em desempenho e funcionalidades;
• Planejamento: é a habilidade de criar uma estratégia para atingir objetivos, definindo etapas, avaliando alternativas de ação e escolhendo o melhor caminho com base nas informações e nos resultados desejados. 

Tipos de agentes de IA

Entender os tipos de agentes de IA ajuda gestores e líderes a identificar qual abordagem tecnológica faz mais sentido para cada necessidade de negócio. Conheça.

Agentes de reflexo simples

Seguem regras pré definidas do tipo “se-então” para tomar decisões imediatas com base nas condições presentes no ambiente, sem considerar experiências passadas ou planejamento futuro. 

Eles são ideais para cenários previsíveis e repetitivos onde ações reativas são suficientes, mas podem falhar em ambientes dinâmicos, pois não se adaptam nem aprendem ao longo do tempo.

Sistemas de controle de temperatura ou sensores automáticos de segurança são bons exemplos.

Agentes reflexivos baseados em modelos

Esses agentes usam um modelo interno do mundo para acompanhar o estado atual do ambiente e entender como as ações anteriores podem ter influenciado aquele estado. 

Essa tecnologia permite que eles tomem decisões mais informadas do que os agentes reflexivos simples. 

Por exemplo, um robô de fábrica pode navegar um ambiente levando em conta obstáculos já vistos e ajustando seu comportamento com base no histórico recente. 

Essa “consciência contextual” torna os agentes mais eficazes em ambientes parcialmente observáveis ou em que a memória de estados anteriores impacta as próximas decisões.

Agentes baseados em objetivos

São agentes que tomam decisões considerando metas definidas, avaliando múltiplas ações possíveis para escolher aquela que mais aproxima o sistema de seu objetivo final. 

Em vez de apenas reagir, eles fazem planejamento e raciocínio antes de agir. 

Por exemplo, em um sistema de roteirização de entregas, um agente pode comparar diferentes caminhos para selecionar o que minimiza tempo, custo ou consumo de combustível. 

Esse tipo de agente equilibra decisões com base em resultados desejados, o que o torna adequado para operações que exigem otimização contínua.

Agentes baseados em utilidade

Vão além de atingir metas simples: eles avaliam o valor de diferentes resultados possíveis e escolhem a ação que maximiza uma função de utilidade. 

Em contextos empresariais complexos, como precificação dinâmica no varejo ou balanceamento entre custo, velocidade e segurança na logística, consideram múltiplos critérios simultaneamente para tomar decisões mais refinadas e equilibradas. 

Essa abordagem é especialmente útil quando há trade‑offs entre objetivos concorrentes e o desafio é encontrar o melhor compromisso entre eles.

Agentes de aprendizado

São os mais sofisticados: eles aprimoram seu desempenho ao longo do tempo, utilizando feedback do ambiente e dados históricos para refinar suas decisões. 

Esse tipo de agente incorpora técnicas como aprendizado supervisionado, aprendizado por reforço e outros métodos que permitem adaptação contínua em ambientes dinâmicos.

Aplicações típicas incluem sistemas que aprendem a prever demandas, detectar padrões de fraude ou ajustar campanhas de marketing automaticamente. 

Por serem capazes de aprender com a experiência, esses agentes são ideais para operações empresariais que lidam com variações constantes e necessitam de decisões autônomas cada vez mais precisas.

Orquestração e sistemas multiagentes

Em aplicações complexas, empresas podem combinar diferentes tipos de agentes em um sistema multiagentes, no qual cada agente desempenha uma função especializada, desde automação reativa até decisões adaptativas e planejadas. 

Isso possibilita que soluções baseadas em IA resolvam problemas em grande escala com eficiência e flexibilidade, coordenando tarefas e recursos de forma inteligente. 

Benefícios do uso de agentes de IA nas empresas

Os sistemas de IA autônomos não só automatizam tarefas, mas também impulsionam resultados mensuráveis nas operações empresariais. 

Uma pesquisa da Zapier, inclusive, traz um dado interessante: o caso de uso mais popular da tecnologia em diversos departamentos é o gerenciamento de dados, com 47% das empresas utilizando-os para tarefas como entrada e extração de dados.

Entender os benefícios concretos dessa tecnologia é essencial para justificar investimentos e orientar estratégias de transformação digital.

Eficiência operacional

A automação inteligente com agentes de IA reduz a necessidade de intervenção humana em tarefas repetitivas, liberando equipes para focar em atividades de maior valor. 

Conforme a Zapier, 30% dos líderes afirmam que veem o maior potencial dos agentes na automação de fluxos de trabalho rotineiros.

Em logística, isso pode significar, por exemplo, processamento automático de ordens, atualização de status de entregas e previsão de gargalos em tempo real, tudo com pouca ou nenhuma supervisão humana. 

Redução de custos

A redução de custos, derivada da redução de risco de erros humanos e da automatização de processos, está entre os principais motivos pelos quais empresas adotam esses agentes. 

Um bom exemplo aparece em pesquisa da Gartner: até 2029, os agentes de inteligência artificial resolverão autonomamente 80% dos problemas comuns de atendimento ao cliente sem intervenção humana, levando a uma redução de 30% nos custos operacionais.

No setor financeiro, por exemplo, esses agentes podem otimizar a análise de crédito, automatizando a verificação de documentos e avaliando riscos com base em grandes volumes de dados, o que elimina a necessidade de análise manual e reduz o tempo de processamento. 

Aumento da inovação

Os agentes de inteligência artificial não apenas aprimoram o que já existe, mas também abrem portas para novas formas de operar e competir. 

Ao processar grandes volumes de dados e fornecer insights preditivos, esses sistemas permitem que empresas reimaginem seus modelos de negócio e criem soluções inéditas.

Na pesquisa da McKinsey, 64% dos respondentes afirmaram que o uso de IA em suas organizações melhorou a inovação, impactando tanto processos internos quanto experiências externas com clientes. 

Essa capacidade de gerar valor por meio da inovação sustentada ajuda as empresas não apenas a otimizar processos existentes, mas também a desenvolver serviços e soluções que aumentam sua competitividade no mercado.

No setor de saúde, por exemplo, agentes de IA podem analisar grandes volumes de dados médicos, como exames de imagem ou históricos de pacientes, para fornecer diagnósticos automatizados e sugerir tratamentos personalizados. 

Exemplos práticos de aplicação de agentes de IA

A adoção de agentes inteligentes está crescendo rapidamente em diversos setores, trazendo soluções inteligentes que melhoram a eficiência, reduzem custos e permitem a inovação. 

Vamos explorar como esses agentes estão sendo aplicados de forma prática em áreas como logística, finanças e saúde.

Setor de logística

No setor de logística, os sistemas de IA autônomos desempenham um papel crucial na otimização das operações diárias. 

Eles podem:

• Automatizar tarefas repetitivas como a roteirização de veículos, levando em conta dados como o tráfego em tempo real, condições meteorológicas e a capacidade de carga de cada veículo;
• Aprimorar a manutenção preditiva, permitindo que empresas monitorem a saúde dos veículos e agendem manutenções antes que problemas críticos aconteçam, o que resulta em menos quebras inesperadas e maior tempo de atividade das frotas;
• Realizar uma gestão inteligente de estoques ao monitorar e analisar o estoque em tempo real, ajustando automaticamente os níveis de reposição e otimizando os fluxos de materiais. Isso evita excessos ou faltas de produtos e reduz custos com armazenagem. 

Leia também: Tendências de logística: operação autônoma, inteligente e integrada

Setor financeiro

O setor de finanças também está sendo aprimorado com os agentes inteligentes, que automatizam e otimizam processos que antes dependiam de análises manuais e demoradas. 

• Otimização de processos fiscais e tributários: conseguem realizar o cálculo e a declaração de impostos, analisando a legislação vigente e garantindo conformidade;
• Análise de crédito: os agentes podem revisar históricos financeiros, analisar padrões de comportamento de pagamento e fornecer uma recomendação sobre a concessão de crédito em uma fração do tempo que levaria um analista humano;
• Prevenção de fraudes: podem identificar padrões de comportamento atípicos, sinalizando transações suspeitas em tempo real e ajudando a prevenir fraudes antes que se concretizem, de modo a aumentar a segurança das operações financeiras.

Leia também: Tendências do Mercado Financeiro: IA, Open Finance e Embedded Finance

Setor de saúde

A IA está transformando o setor de saúde, especialmente no processamento de grandes volumes de dados médicos. Em vez de apenas automatizar diagnósticos, os agentes de IA estão sendo usados para oferecer soluções mais precisas e ágeis.

Eles podem:

• Diagnóstico automatizado: são capazes de analisar grandes volumes de dados clínicos e exames médicos para fornecer diagnósticos rápidos e precisos, reduzindo o tempo de espera para resultados e aumentando a acuracidade;
• Análise preditiva para tratamentos personalizados: utilizando dados históricos de pacientes, esses agentes podem sugerir tratamentos específicos e personalizáveis, levando em consideração a evolução das condições médicas do paciente;
• Gestão e organização de dados clínicos: conseguem organizar e categorizar grandes quantidades de dados médicos, facilitando o acesso e a análise de informações relevantes para médicos e profissionais da saúde, promovendo uma gestão mais eficiente.

Leia também: Tendências do setor de saúde para: inteligência, integração e segurança

Desafios na adoção de agentes de IA

Uma tecnologia transformadora como os sistemas de IA autônomos é benéfico para as organizações, mas também uma série de desafios que os gestores devem enfrentar para alcançar os resultados esperados. 

Além de obstáculos comuns a muitas tecnologias, como custo de implementação, integração com sistemas existentes e qualificação da equipe, destacamos:

• Proteção de dados: a segurança dos dados é uma grande preocupação. Empresas devem implementar controles rigorosos para proteger as informações sensíveis dos clientes e das operações ao adotar agentes;
• Gestão da mudança: adotar essa tecnologia não é apenas implementar novas ferramentas, mas também reestruturar a organização, ajustar modelos operacionais e garantir que os funcionários se adaptem a essas mudanças, promovendo aprendizado contínuo;
• Construção de confiança: a confiança do consumidor é essencial. Muitos clientes ainda preferem interações humanas para suporte, e os agentes de inteligência artificial devem ser rigorosamente testados para evitar erros e “alucinações” em suas respostas, como é o caso de alguns bancos que criam arquiteturas para validar as respostas antes de compartilhá-las.

Esses desafios exigem planejamento estratégico e governança eficiente para garantir que as vantagens da IA sejam alcançadas sem comprometer a confiança ou a segurança.

O papel do LYNN na nova geração de agentes de IA

Os agentes de IA têm ganhado cada vez mais espaço nas empresas, mas, com esse avanço, cresce a necessidade de uma base tecnológica capaz de sustentar escala, governança, segurança e eficiência em ambientes corporativos.

É nesse contexto que surge o LYNN, primeiro foundation de inteligência artificial brasileiro focado no mercado B2B, criado pela TOTVS para viabilizar a nova geração de agentes.

Na prática, ele atua como a camada base sobre a qual agentes inteligentes podem ser criados (tanto pela TOTVS como por parceiros e clientes), orquestrados e governados. 

Para isso, o LYNN traz alguns diferenciais importantes:

• Uso de ANI (Inteligência Artificial Especializada): essa base permite a criação de agentes voltados para contextos específicos, garantindo maior precisão no uso da IA e focando no que realmente importa para a empresa;
• Data flywheel: estrutura proprietária que aprende com dados e interações, permitindo assim melhores resultados ao longo do tempo;
• Governança nativa: base de governança integrada, o que garante maior segurança e confiabilidade na criação de agentes e no uso da IA;
• Agnosticismo de modelos: o LYNN permite a criação de milhares de agentes, com modelos flexíveis (pequenos ou grandes). Isso garante que a TOTVS tenha controle total sobre os custos e evolução da IA. 

O objetivo do LYNN é criar as condições para que empresas estruturem sua própria estratégia de agentes de IA, com escala, segurança e alinhamento aos seus processos críticos.

Como as empresas podem adotar agentes de IA?

Para implementar os agentes de IA, as empresas precisam seguir algumas etapas fundamentais:

1. Mapeamento de necessidades: identificar quais processos ou tarefas podem ser automatizados e como os agentes podem contribuir para a eficiência geral. Isso envolve uma análise detalhada de onde a tecnologia pode ser aplicada;
2. Definição de objetivos: estabelecer metas claras para o uso de agentes, como aumentar a produtividade, reduzir custos ou melhorar a tomada de decisões. É importante que os objetivos sejam mensuráveis e alinhados aos resultados esperados;
3. Análise de viabilidade: avaliar se a empresa possui os dados necessários, infraestrutura tecnológica e recursos para implementar a solução de forma eficiente. A viabilidade financeira e técnica deve ser cuidadosamente analisada antes da adoção;
4. Mensuração dos impactos: para avaliar sua eficácia e justificar o investimento, as empresas devem acompanhar KPIs como produtividade, precisão e redução de custos.

Esse planejamento cuidadoso permite uma implementação mais eficaz e sem surpresas, maximizando os benefícios da tecnologia.

Como a TOTVS pode ajudar na sua jornada de transformação digital com IA?

A TOTVS, a maior empresa de tecnologia do Brasil, oferece a plataforma DTA (Digital Trusted Advisor), uma solução robusta e segura para a adoção de inteligência artificial. 

O DTA oferece diretrizes claras e conformidade com as melhores práticas da TOTVS, facilitando a integração de agentes de IA em todas as fases do processo. 

Desde a escolha do modelo adequado até o controle orçamentário e governança, a plataforma garante segurança e escalabilidade.

A TOTVS também oferece suporte completo na criação desses agentes, tornando o processo mais simples e eficiente. 

Com a evolução constante da plataforma, o DTA já ajudou diversas equipes a aumentarem sua produtividade, com destaque para um aumento de até 80% na produtividade dos desenvolvedores.

Saiba mais sobre como o DTA pode transformar sua empresa e acelerar a inovação!

Conclusão

Os agentes de IA são sistemas autônomos capazes de realizar tarefas, tomar decisões e aprender com o tempo, oferecendo soluções inovadoras e eficientes para as empresas.

A tecnologia está moldando o futuro das empresas, oferecendo soluções mais inteligentes, eficientes e escaláveis para desafios cotidianos. 

Desde a automação de processos repetitivos até a tomada de decisões estratégicas, esses agentes estão revolucionando setores como logística, finanças e saúde, trazendo ganhos de produtividade e inovação. 

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