Se você lidera tecnologia hoje, já percebeu: os agentes de IA estão deixando de ser “novidade legal” para virar parte prática do dia a dia das empresas. Eles já atendem clientes, analisam dados, executam fluxos inteiros de operação e até tomam decisões dentro de limites bem definidos. Mas será que eles podem substituir a inteligência humana? Como delegar ao smart agent?
Os números mostram por que esse debate está em voga nas rodas de TI. Segundo levantamentos da McKinsey, empresas que adotam automação inteligente reduzem de 20% a 30% o tempo gasto em tarefas repetitivas e conseguem acelerar em até 40% a resolução de tickets internos. E isso não é só teoria. Quer ver só?
O e-commerce Shopify, por exemplo, implementou agentes para atendimento para fazer os primeiros diálogos com o cliente e o que aconteceu? A empresa reduziu o tempo de resposta em 14%.
Portanto, chegamos a um ponto de virada. A discussão deixou de ser “devemos usar?” e passou a ser “como usar do jeito certo?”. É isso que vamos aprofundar nos próximos parágrafos, começando por entender quais processos podem ser delegados com tranquilidade e quais precisam continuar sob o olhar humano. Confira!
Processos e funções que podem ser “delegados” com segurança aos agentes de IA
Quando falamos em agentes inteligentes, o ponto de partida ideal são as tarefas de alto volume e baixa complexidade — aquelas que consomem tempo do time, não exigem julgamento sofisticado e seguem regras bem definidas. E, mesmo quando falamos de decisões, os agentes não assumem o comando — mas são ótimos copilotos. Eles analisam grandes volumes de dados, conectam pontos e sugerem ações.
É por isso que áreas como atendimento ao cliente têm sido as primeiras a ver impacto real do uso dessa tecnologia. A Klarna, fintech sueca, por exemplo, já usa agentes autônomos que equivalem ao trabalho de 700 agentes em tempo integral.
Mas o potencial desses novos colegas virtuais de trabalho vai além do atendimento. É isso mesmo! Segundo estudos do Fórum Econômico Mundial os AI agents estão preparados para automatizar 70% das tarefas de escritório até 2030.
No entanto, como a adoção dos agentes inteligentes ainda é tímida em muitas indústrias, há poucos casos de sucesso para além da área de customer services. Mas podemos já citar também pelo menos duas outros segmentos:
- Operações internas: orquestração de tarefas repetitivas, atualização de sistemas, leitura e consolidação de dados entre plataformas. Muitas empresas relatam reduções de 30% no tempo gasto com processos administrativos depois da adoção de agentes;
- Gestão de TI e resposta a incidentes: agentes monitoram ambientes 24/7, abrem tickets automaticamente, sugerem correções e acompanham o incidente de ponta a ponta.
O que não pode (ou não deve) ser delegado ainda
Apesar do avanço, existem fronteiras claras que ainda pertencem aos humanos. Tarefas que envolvem julgamento ético, conversas sensíveis, empatia, criatividade ou decisões estratégicas não são delegáveis aos agentes de IA. Mesmo empresas altamente avançadas em IA, como a OpenAI e players do setor financeiro, reforçam a necessidade de supervisão humana em decisões de alto impacto.
Outro ponto crítico é o risco do overtrust, em bom português a super confiança nos agentes, ou seja, deixá-los trabalhando sozinhos sem qualquer revisão. Um case de um banco europeu mostrou isso: o agente começou a aprovar solicitações duplicadas por erro de interpretação, mas ninguém revisou os alertas iniciais. O problema não foi técnico, foi humano: faltou supervisão.
Por isso, mesmo empresas altamente avançadas em IA têm adotado modelos híbridos, nos quais:
- os agentes executam;
- os humanos supervisionam;
- e decisões de alto impacto passam sempre por revisão humana.
Esse equilíbrio mantém velocidade sem abrir mão da supervisão e decisão humana.
Como começar: critérios para adoção de Agentes de IA
Antes de pensar em arquitetura ou ferramentas, vale olhar para onde os agentes podem gerar ganhos imediatos. A maior parte das empresas começa olhando para processos:
- de alto volume;
- baixo risco;
- com regras claras.
Um bom exemplo são tarefas de suporte, conciliação de dados, rotinas administrativas e workflows simples de DevOps. Elas seguem regras claras, têm padrões bem definidos e normalmente geram retorno visível em pouquíssimo tempo. É o tipo de terreno onde agentes de IA brilham
Depois, é importante avaliar a maturidade da sua base de dados, das integrações e da arquitetura. Um agente só entrega valor quando tem informação confiável e acesso controlado. Não à toa, estudos apontam que o sucesso na adoção de agentes depende de fundações sólidas de dados e governança.
E essa supervisão pode assumir diferentes formas:
- human-in-the-loop: para as decisões mais sensíveis (como um diagnóstico médico, sentenças judiciais assistidas por IA), o sistema de IA atua como um conselheiro, mas a decisão final é sempre de um especialista humano;
- human-on-the-loop: para processos de alta velocidade (como moderação de conteúdo, detecção de fraude), o sistema opera de forma autônoma, mas um humano supervisiona o desempenho geral, revisa decisões de baixa confiança e pode intervir a qualquer momento para corrigir o curso do sistema.
Além dessa supervisão operacional, é importante estabelecer uma estrutura de governança ética no nível organizacional. Isso significa criar um “conselho de revisão de IA”, porém verdadeiramente multifuncional, com membros da área de tecnologia, negócios, jurídico, ética e, idealmente, representantes externos.
O futuro é híbrido: máquinas e humanos trabalhando no mesmo ambiente
Como observado, estamos em um ponto decisivo. À medida que os agentes inteligentes passam a ocupar algumas funções operacionais dentro das empresas, ganhamos velocidade e eficiência — mas também corremos o risco de construir uma nova burocracia digital: silenciosa, opaca e difícil de auditar. A automação deixou de ser apenas suporte e começou a influenciar decisões, fluxos e prioridades de um jeito que, muitas vezes, nem percebemos.
Esse risco não nasce da tecnologia, e sim da ausência de liderança intencional. A diferença entre empresas maduras e vulneráveis não está no modelo de IA que elas usam, mas na clareza com que tratam responsabilidade, supervisão e governança. Não basta delegar tarefas a agentes; é preciso garantir que cada decisão automatizada esteja ancorada em critérios humanos, explicáveis e alinhados ao negócio.
E é justamente por isso que o futuro não será nem totalmente automatizado, nem totalmente humano, mas sim híbrido. Um ambiente onde agentes inteligentes cuidam do volume, da repetição e da velocidade, enquanto as pessoas mantêm o julgamento, a criatividade e a responsabilidade ética.
