Os AI Agents (Agentes de Inteligência Artificial) estão revolucionando a operação das corporações, oferecendo uma promessa clara: fornecer informações relevantes e precisas em tempo recorde, impactando diretamente em métricas essenciais como receita, eficiência operacional e ROI.

De acordo com o relatório FutureScape 2025, da IDC, os gastos globais em tecnologias de suporte à IA devem atingir US$337 bilhões em 2025. Esse crescimento será impulsionado por avanços nos AI Agents, melhoria na infraestrutura de dados e uma abordagem mais robusta de resiliência cibernética.

No entanto, o verdadeiro valor de um AI Agent vai além da execução de tarefas rápidas, ele precisa estar diretamente integrado aos desafios estratégicos e táticos das organizações. Para maximizar seu potencial, é fundamental estabelecer KPIs claros e mensuráveis, garantindo impacto tangível nos resultados do negócio.

Desafios na implementação

Como qualquer ferramenta poderosa, os AI Agents apresentam desafios. Um dos mais comuns é o nivelamento por baixo, que ocorre quando empresas se limitam com implementações superficiais  devido a fatores como:

Pressão por demonstrar inovação sem planejamento estratégico adequado.

Ausência de modelagem adequada para que os agentes operem sem vieses.

Efetividade algorítmica. Há uma confusão entre uso de ferramentas comuns a todos e supremacia de modelos de IA.

Implementações apressadas visando apenas conformidade com tendências de mercado.

AI Agents de alto desempenho

Para que um AI Agent seja considerado estratégico e de alto desempenho, ele deve ir além das funcionalidades básicas e gerar impacto real nos resultados da empresa. Isso significa contribuir diretamente para a geração de receita, redução de custos operacionais e melhora de KPIs relevantes.

Resultados subjetivos, como “melhoria na experiência” sem métricas, ou promessas vagas de inovação, não têm lugar nesse cenário. O foco precisa ser sempre em resultados mensuráveis, sustentáveis e alinhados com a estratégia.

Para serem considerados estratégicos, os AI Agents precisam demonstrar:

Capacidade de processamento, efetividade de análise e comunicação em tempo real.

Integração seamless (modelos de tradução de linguagem) com sistemas legados e novas tecnologias, permitindo o melhor uso de dados de todas as fontes e formas.

Algoritmos auto supervisionados que evoluem com o uso e que alertam seus criadores quando da necessidade de retorno ao laboratório.

Mecanismos robustos de governança, segurança e disciplina.

Dashboards inteligentes, que se auto analisam e fazem monitoramento contínuo de performance.

Criar soluções com IA vai além de simplesmente automatizar boas práticas de mercado ou empiricamente comprovadas, que são a base de sua implementação. Isso seria limitar seu potencial, a IA empurra os limites do que é possível, revelando insights e otimizando processos de formas que somente ela pode alcançar. A verdadeira essência dos AI Agents está em usar o poder da IA para descobrir novos conhecimentos, antecipar padrões ainda não mapeados e criar vantagens competitivas que vão além do senso comum.

Métricas de sucesso

O sucesso de um AI Agent deve ser medido por meio de indicadores concretos e quantificáveis, tais como:

Aumento de vendas por meio da identificação de oportunidades ou comportamentos atípicos.

Maior assertividade nas previsões e análises, otimizando o momento da tomada de decisões.

Aumento da produtividade, medido por ganhos de eficiência. Por exemplo, eficiência logística por meio de orientação de um agente.

ROI claramente demonstrável, justificando o investimento na tecnologia, já que se torna uma consequência das ações anteriores, e pode se tornar de 5 a 8 vezes maior, de acordo com a McKinsey & Company.

Quando bem implementados, os AI Agents deixam de ser meros assistentes digitais para se tornarem aliados estratégicos, capazes de elevar empresas a novos patamares. No entanto, essa evolução exige um compromisso com a excelência, bem como uma busca incessante por resultados objetivos e transformadores. Não basta querer velocidade ou replicar o que já existe — é preciso ousar, pensar além e medir cada passo do impacto gerado. Só assim a IA pode cumprir sua promessa de ser o diferencial competitivo que as empresas tanto buscam.

Portanto, o futuro dos AI Agents nas organizações depende da capacidade de equilibrar inovação tecnológica com resultados práticos. Sua implementação deve seguir uma metodologia estruturada, com foco em valor mensurável e alinhamento estratégico. Apenas através desta abordagem sistemática, as organizações poderão capitalizar completamente o potencial transformador desta ciência.

Ricardo Villaça, CAIO – Diretor de Inteligência Artificial da DRL AI.