Segundo a Gartner, até 2028, 33% dos aplicativos de software empresariais incluirão IA agêntica.
Esse dado pode soar surpreendente, especialmente para quem acredita que já usa agentes autônomos de IA no dia a dia. Embora muitas empresas já sejam apoiadas pela inteligência artificial em diversas operações, o espectro da IA é amplo e abrange modalidades distintas. A IA agêntica representa uma camada adicional de autonomia, capaz de planejar, decidir e agir em nome de sistemas e processos.
Se você deseja se aprofundar no tema, continue a leitura para entender o que caracteriza a IA agêntica, quais vantagens ela oferece e quais desafios devem ser enfrentados para uma adoção responsável.
O que são agentes autônomos de IA? (IA Agêntica)
A IA agêntica é caracterizada pela capacidade de observar o ambiente, tomar decisões e agir de forma autônoma, sem depender de intervenção humana direta. Essa autonomia é o que a diferencia dos chatbots tradicionais, que geralmente apenas seguem roteiros pré-definidos ou conduzem a conversa dentro de limites estabelecidos.
Os agentes de IA podem ser programados para executar tarefas específicas ou até mesmo coordenar com outros agentes para resolver problemas mais complexos.
Esse movimento abre espaço para a chamada tecnologia de multiagentes, em que múltiplos agentes colaboram, compartilham informações e trabalham em conjunto para alcançar objetivos maiores.
Como funciona a tecnologia por trás?
Por trás dos agentes autônomos existe uma arquitetura que combina modelos de linguagem (LLMs) com módulos adicionais de planejamento, memória e uso de ferramentas.
LLM como “cérebro”: é o motor de raciocínio, capaz de interpretar objetivos, gerar planos e decidir próximos passos.
Planejamento: transforma um objetivo amplo em subtarefas lógicas e executáveis.
Memória: guarda informações de curto e longo prazo para manter coerência e aprender com interações passadas.
Uso de ferramentas: conecta o agente ao mundo real (APIs, bancos de dados, sistemas internos), permitindo que ele execute ações em vez de apenas gerar texto.
Ciclo ReAct (Reason + Act): o agente raciocina, age, observa o resultado e ajusta suas próximas ações até alcançar o objetivo.
Essa combinação é o que permite que agentes de IA deixem de ser apenas conversacionais e passem a operar de forma proativa em diferentes contextos.
Desafios no uso de agentes autônomos de IA
Apesar do enorme potencial, a adoção de agentes autônomos de IA traz consigo uma série de desafios que precisam ser considerados para garantir seu uso seguro, eficiente e confiável.
1. Governança
Definir regras claras de uso é essencial. Como os agentes podem agir de forma autônoma, é necessário estabelecer limites, monitorar suas interações e garantir que decisões críticas passem por validação humana. A ausência de governança pode gerar riscos regulatórios, reputacionais e até de segurança cibernética.
2. Qualidade dos Dados
Agentes de IA dependem fortemente dos dados a que têm acesso. Dados incompletos, desatualizados ou enviesados comprometem a capacidade de raciocínio e a efetividade das ações do agente. Garantir pipelines de dados confiáveis e em conformidade com a LGPD é um requisito central.
3. Complexidade de Orquestração
À medida que múltiplos agentes precisam colaborar, a orquestração se torna um desafio. Coordenar fluxos de trabalho, dividir tarefas e gerenciar dependências exige frameworks robustos e bem configurados, evitando redundâncias ou conflitos entre agentes.
4. Explicabilidade
Um dos maiores desafios é entender como e por que o agente tomou determinada decisão. A natureza dos LLMs dificulta a transparência, e isso impacta especialmente setores regulados, como o financeiro, que precisam justificar decisões diante de clientes e reguladores. A criação de mecanismos de auditoria é crucial para aumentar a confiabilidade.
Prompt Banking da Matera e agentes autônomos de IA
O Prompt Banking da Matera representa a oportunidade de ter um sistema de agentes autônomos de IA na sua instituição, com foco em consulta e análise de dados.
Este sistema é multiagente, o que significa que o trabalho é dividido entre vários agentes especializados, como um Agente de SQL que tem autonomia para definir e executar consultas no banco de dados, e um Agente de Gráficos para visualização, entre outros. O assistente de IA principal atua como orquestrador desses agentes.
A base para tudo isso é a camada analítica, que agrega, trata e organiza os dados tornando-os prontos para o consumo pelos agentes de IA.
O principal benefício é empoderar as áreas de negócio, concedendo acesso direto e rápido a dados estratégicos para a tomada de decisões, sem a necessidade de depender da equipe de TI para análises personalizadas. Se você deseja conhecer a ferramenta, fale com um de nossos especialistas.
Conclusão
Os agentes autônomos de IA representam o próximo passo na evolução da inteligência artificial, ao transformar a capacidade de gerar linguagem em ações concretas e orientadas a objetivos. Sua aplicação no setor financeiro promete ganhos significativos em eficiência, personalização e inovação.
No entanto, essa evolução exige atenção redobrada a aspectos de governança, qualidade dos dados, explicabilidade e orquestração. Somente com estruturas sólidas de controle e transparência será possível colher os benefícios dessa tecnologia sem abrir mão da segurança e da confiança.
Assim, mais do que uma tendência tecnológica, os agentes autônomos se tornam um novo paradigma de atuação da IA, capaz de redefinir como empresas e clientes interagem e criam valor no ambiente digital.