Agentic AI: um novo motor da transformação dos processos empresariais

O que é Agentic AI: da resposta à ação autónoma

O conceito de Agentic AI refere-se a sistemas de inteligência artificial dotados de agency, ou seja, da capacidade de agir de forma autónoma em direção a um objetivo, executando sequências de ações em ambientes dinâmicos e complexos.

Ao contrário dos modelos tradicionais de IA, que se limitam a respostas reativas a pedidos pontuais, os agentes autónomos de IA caracterizam-se por três traços fundamentais:

• Autonomia: capacidade de operar de forma independente, sem necessidade de intervenção constante do utilizador.

• Memória contextual: retenção do histórico de interações, estados e informações relevantes para aprender e adaptar-se ao longo do tempo.

• Exploração: capacidade de lidar com situações incertas ou desconhecidas, formulando estratégias de resposta autónomas.

Esta abordagem representa uma mudança radical de paradigma, passando do simples prompting (em que o utilizador interage manualmente com um Large Language Model) para a delegação inteligente, onde um objetivo é atribuído ao agente, que o persegue de forma iterativa e adaptativa.

Entre os frameworks de referência neste domínio destaca-se o ReAct (reasoning and acting), que permite ao agente alternar entre raciocínio e ação para resolver uma tarefa.

Aplicações da Agentic AI nos processos industriais

No contexto industrial, os agentes operacionais de IA já estão a ser aplicados em várias áreas para apoiar o desenvolvimento de processos mais adaptativos e personalizados. Eis os principais casos de uso:

• Manutenção preditiva
  Agentes de IA capazes de processar dados de sensores IoT, detetar padrões anómalos e sugerir intervenções de manutenção preventiva.

• Apoio avançado ao cliente
  Assistentes inteligentes que consultam documentação técnica e históricos de interação para fornecer respostas personalizadas e contextuais aos clientes.

• Otimização logística
  Agentes de IA que analisam cenários complexos para propor cronogramas de entrega dinâmicos ou estratégias de abastecimento mais eficientes.

Um caso B2B: Agentic AI no processo comercial

Um exemplo concreto ajuda a clarificar o potencial operacional da Agentic AI em ambientes industriais.
Imaginemos atribuir o seguinte objetivo a um agente inteligente: otimizar as propostas comerciais para os 10 principais clientes italianos no próximo trimestre.

• Autonomia | O agente de IA gere autonomamente várias etapas do processo. Acede às bases de dados da empresa para extrair dados atualizados dos clientes, cruza esta informação com tabelas de preços e promoções em vigor e prepara propostas comerciais preliminares. Uma vez prontas, as propostas são automaticamente submetidas ao contacto comercial responsável para validação ou aprovação final, eliminando a necessidade de intervenção manual em cada fase.

• Memória contextual | Ao redigir as propostas, o agente revê o histórico de negociações de cada cliente: frequência de compra, volumes médios, margens anteriores, problemas passados e resposta a campanhas promocionais. Isto permite-lhe sugerir soluções alinhadas com as expectativas do cliente e com a trajetória da relação comercial.

• Exploração | Além de replicar lógicas conhecidas, o agente pode experimentar novas configurações de oferta. Por exemplo, pode propor descontos direcionados quando deteta uma quebra de encomendas, ou testar diferentes estratégias de bundling e preços para determinar quais são mais eficazes para segmentos semelhantes de clientes. Tudo isto é feito de forma controlada e rastreável, otimizando o desempenho sem comprometer a relação comercial.

Agentic AI e a democratização da tecnologia

A adoção de agentes empresariais de IA já não é domínio exclusivo dos grandes players digitais. Recentemente, a Agentic AI tem ganho força graças à democratização das ferramentas de desenvolvimento, viabilizada por plataformas no-code e low-code como Microsoft Copilot Studio e Salesforce Einstein 1 Studio.

Estes ambientes de design oferecem interfaces visuais intuitivas que permitem até a utilizadores não técnicos criar e gerir agentes de IA personalizados. Com estas ferramentas é possível:

• Definir o comportamento do agente com base em objetivos claros.

• Estruturar os fluxos de decisão para diferentes cenários operacionais.

• Ligar o agente a fontes de informação da empresa como bases de dados, documentação e sistemas CRM.

• Configurar regras, restrições e lógicas de intervenção adaptadas ao contexto.

Um agente de IA eficaz e fiável assenta numa combinação bem orquestrada de Large Language Models, técnicas de Retrieval Augmented Generation (RAG), memória contextual para garantir coerência e conectores capazes de integrar com os sistemas empresariais existentes (ERP, software de gestão, CRM, etc.). A sua evolução depende, em grande parte, de três fatores-chave: a qualidade dos prompts desenvolvidos, a clareza das regras operacionais iniciais e a capacidade de aprender iterativamente com os resultados no terreno.

Governação e responsabilidade: aspetos críticos da adoção

Tal como em qualquer transformação tecnológica significativa, a adoção alargada de agentes autónomos de IA levanta questões cruciais de governação. As empresas devem definir com clareza os limites operacionais destes agentes, estabelecendo quem é responsável pelas suas ações, como intervir em caso de erro e quais os mecanismos de supervisão durante o processo de tomada de decisão.

É, por isso, essencial garantir que as decisões tomadas autonomamente por um agente sejam rastreáveis, explicáveis e sujeitas a supervisão — especialmente quando estes sistemas estão profundamente integrados nos processos nucleares do negócio.

A governação consciente da Agentic AI deve ser considerada uma condição prévia para minimizar riscos éticos, legais e reputacionais, promovendo um equilíbrio saudável entre automação e intervenção humana.