Agentes de IA podem crescer 25 vezes até 2030; como se preparar para a nova realidade

Há tecnologias que chegam ao trabalho como um novo recurso dentro de uma tarefa já conhecida. Outras começam a alterar a própria maneira como a tarefa é realizada. Os agentes de IA pertencem à segunda categoria.

Um estudo da Blip estima que o mercado global de IA agêntica passe de US$ 7,9 bilhões em 2025 para US$ 196 bilhões em 2030. Isso representa um crescimento de mais de 25 vezes, com uma taxa média anual de 70,2%.

A expansão ajuda a explicar por que empresas estão olhando para uma tecnologia capaz de receber um objetivo, definir etapas e executar ações em diferentes ferramentas, em vez de apenas produzir uma resposta.

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O que muda quando a IA começa a executar

Um chatbot pode responder a uma pergunta sobre o estoque de uma empresa. Um agente, conectado aos sistemas adequados, pode consultar os dados, identificar o que precisa ser reposto e iniciar as etapas seguintes de um processo.

A diferença está na autonomia. O agente pode encadear ações para chegar a um resultado, enquanto a pessoa deixa de conduzir manualmente cada etapa.

Ou seja, abre espaço para aplicações em atendimento, vendas, compras, análise de dados e outras atividades compostas por várias tarefas.

Comece pelas tarefas, não pela tecnologia

Uma forma prática de se preparar é observar a própria rotina. Processos repetitivos, que exigem consultar informações, comparar opções e executar várias etapas, podem ser bons candidatos à utilização de agentes.

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Antes de automatizar, porém, vale mapear como a atividade funciona hoje. Quais informações são necessárias? Quais sistemas precisam ser acessados? Onde uma pessoa precisa tomar uma decisão? O que acontece quando algo foge do padrão?

Responder a essas perguntas ajuda a separar uma tarefa adequada para delegação de outra que ainda depende de julgamento humano.

As habilidades que ganham importância

Com mais atividades operacionais sendo delegadas, algumas capacidades tendem a ganhar espaço.

Saber definir objetivos com clareza é uma delas. Outra é conseguir avaliar se o resultado produzido está correto e identificar quando uma decisão precisa voltar para uma pessoa.

Conhecimento do próprio negócio ou área de atuação também pesa. Quem entende processos, dados e critérios de qualidade consegue supervisionar melhor o trabalho executado por agentes.

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Autonomia exige controle

Quanto mais liberdade um agente recebe, maior é a necessidade de definir limites. Um sistema autorizado a consultar dados é diferente de outro que pode alterar registros, enviar mensagens ou movimentar dinheiro.

Identidade, autorização e responsabilidade estão entre os desafios que acompanham a expansão dos agentes. Se uma ação for executada em nome de uma pessoa ou empresa, será necessário saber quem autorizou aquela operação e quais limites foram estabelecidos.

A projeção de crescimento até 2030 indica que a tecnologia deve ganhar espaço rapidamente.

Para quem está no mercado de trabalho, a preparação começa antes de entregar tarefas à IA: passa por entender o próprio trabalho o suficiente para saber o que delegar, o que supervisionar e o que continua exigindo decisão humana.