A adoção de agentes de IA avança rapidamente nas empresas, mas transformar experimentação em resultado concreto ainda é um desafio. Segundo a McKinsey, 62% das organizações já experimentam agentes de inteligência artificial, enquanto apenas 23% afirmam estar escalando sistemas agênticos em pelo menos uma função do negócio. Em áreas específicas, o percentual de empresas que efetivamente escala a tecnologia não passa de 10%.
O problema não parece ser pontual. O Gartner concluiu que em 2025, ao menos 50% dos projetos de IA generativa foram abandonados depois da prova de conceito, principalmente por baixa qualidade dos dados, controles de risco insuficientes, custos crescentes ou falta de clareza sobre o valor para o negócio. Um relatório da RAND também registra estimativas segundo as quais mais de 80% dos projetos de IA falham – uma taxa significativamente superior à observada em projetos tradicionais de TI.
É o cenário conhecido como “cemitério de pilotos”: a tecnologia funciona em um ambiente controlado, mas nunca chega verdadeiramente à operação. Essa situação gera frustração e, em alguns casos, até desconfiança sobre a capacidade da IA agêntica. Mas agentes de IA podem funcionar muito bem. O que normalmente falta não é tecnologia: é estratégia, planejamento e contexto.
Muitas organizações começam procurando onde “colocar IA”, quando deveriam começar entendendo seus processos, gargalos, dados, integrações, riscos e resultados esperados. Por isso, antes de criar AI agents ou integrá-los à operação, existem cinco perguntas fundamentais.
1. Qual problema a IA vai resolver?
É comum uma empresa querer automatizar tudo ao mesmo tempo – ou simplesmente não saber em qual parte da operação a inteligência artificial pode gerar maior impacto.
O primeiro passo deve ser um diagnóstico do negócio. Onde estão os gargalos? Quais atividades consomem tempo excessivo? Onde há tarefas repetitivas, consultas manuais, retrabalho ou decisões que dependem da consolidação de muitas informações?
Um agente pode, por exemplo, atender clientes, qualificar leads, atualizar um CRM, acompanhar pedidos, analisar documentos ou apoiar equipes internas. Mas o ponto de partida não deve ser a tecnologia disponível, e sim um problema que mereça ser resolvido.
Quanto mais clara for essa definição, mais fácil será delimitar o escopo do projeto e calcular posteriormente seu impacto.
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2. Quais dados os agentes podem acessar?
Depois de definir o problema, surge outra questão essencial: que informações o agente precisará conhecer para executar seu trabalho?
Pode ser necessário consultar procedimentos internos, contratos, catálogos de produtos, planilhas de preços, históricos de atendimento, ERP, CRM ou bases de conhecimento.
Mapear as fontes, porém, é apenas uma parte do processo. Também é necessário avaliar a qualidade dos dados. Informações duplicadas, desatualizadas, contraditórias ou distribuídas entre dezenas de documentos comprometem a eficiência de qualquer IA.
Em muitos projetos, portanto, a preparação para a IA exige primeiro consolidar bases, higienizar informações e estabelecer quais fontes devem ser consideradas oficiais. Um agente só consegue trabalhar bem quando recebe contexto confiável.
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3. Quais integrações serão necessárias?
Um agente de IA raramente trabalha sozinho. Para executar uma tarefa de ponta a ponta, ele pode precisar consultar uma plataforma, interpretar aquela informação e depois registrar ou executar uma ação em outro sistema.
Imagine um agente de atendimento que identifica um cliente no WhatsApp, consulta seu contrato no CRM, verifica uma fatura no ERP e abre automaticamente uma solicitação de suporte. Isso depende de integração de sistemas, APIs, conectores e regras bem estruturadas.
Por isso, a arquitetura tecnológica precisa ser mapeada desde o início. É também um ponto em que parceiros especializados podem fazer grande diferença: integrar sistemas não significa apenas conectá-los, mas construir um fluxo no qual a IA tenha contexto suficiente para tomar decisões e executar ações com segurança.
4. Quais permissões conceder aos agentes?
Quanto mais autonomia um agente recebe, mais importante se torna a governança de IA.
Casos de agentes que alteram registros indevidamente, acessam informações sensíveis ou executam ações fora do esperado mostram por que permissões e limites precisam ser definidos antes da implantação.
A empresa deve estabelecer quais informações cada agente pode consultar, quais sistemas pode modificar, quais decisões pode tomar autonomamente e em quais situações será obrigatória uma aprovação humana.
Mais importante ainda: é preciso deixar explícito o que o agente não pode fazer.
Logs, rastreabilidade, níveis de acesso, guardrails e supervisão humana transformam autonomia em autonomia controlada – condição indispensável para levar agentes de IA para processos corporativos críticos.
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5. O que vamos mensurar?
Finalmente, como saber se o agente realmente está funcionando?
Todo projeto precisa nascer com indicadores de sucesso. Dependendo do objetivo, podem ser mensurados tempo médio de resposta, produtividade, redução de tarefas manuais, vendas, conversão, satisfação do cliente, resolução no primeiro contato ou redução de custos.
Não existe um indicador universal. Um agente comercial possui objetivos diferentes de um agente de suporte, financeiro ou RH.
O fundamental é definir uma linha de base antes da implementação e acompanhar sua evolução. É essa mensuração que permite demonstrar o ROI da IA, melhorar continuamente a operação e decidir onde ampliar o uso da tecnologia.
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Agentes de IA precisam de um ecossistema, não apenas de tecnologia
Responder a essas cinco perguntas muda a lógica de implantação. Em vez de começar pela ferramenta, a empresa começa pelo resultado que pretende alcançar e constrói, a partir dele, dados, integrações, governança, indicadores e processos.
Em resumo, não se trata simplesmente de construir um agente de IA, mas de criar um ecossistema de inteligência artificial com contexto para trabalhar.
E esse é justamente um dos maiores desafios da IA corporativa. Por isso, a Matrix Go vai além da entrega de uma tecnologia ou plataforma isolada: estruturamos operações de IA assistidas, começando pelo diagnóstico do potencial de adoção no negócio, passando pelo desenho, estruturação e implementação do ecossistema agêntico e chegando ao acompanhamento dos resultados definidos para cada operação. Com agentes de IA, automação e inteligência aplicada aos processos certos, sua empresa pode reduzir custos, aumentar produtividade e melhorar significativamente o atendimento.
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