O que é IA agêntica?

A inteligência artificial (IA) está evoluindo tão rapidamente que parece que vivemos em um filme de ficção científica. Primeiro, havia a IA preditiva que analisa dados e usa algoritmos de aprendizado de máquina para prever resultados futuros. Em seguida, passamos para a IA generativa que cria novos conteúdos, como texto, imagens e música. Agora, chegamos ao estágio da IA agêntica, ela não apenas gera conteúdo, mas também é capaz de ser conversacional e agir e reagir de forma autônoma.

O que diferencia os agentes autônomos de seus antecessores é que eles podem raciocinar não apenas com base nas previsões que fazem a partir de grandes conjuntos de dados, mas também com base na capacidade de perceber o ambiente e, em seguida, realizar ações autônomas e até mesmo aprender com o feedback e se adaptar.

Espera-se que a IA agêntica e os agentes de IA que ajudam a executar tarefas sejam as principais tendências estratégicas de tecnologia . Essa evolução enfatiza a autonomia e a adaptabilidade. A IA agêntica está pronta para transformar setores como saúde, finanças e manufatura, integrando-se perfeitamente às plataformas de dados e ajudando em trabalhos demorados. Imagine uma IA capaz de atuar como um trabalho digital, tomando decisões e se adaptando a novas situações com uma eficiência notável.

• IA agêntica definida
• Como a IA agêntica funciona?
• Vantagens da IA agêntica
• IA agêntica e plataformas de dados: uma parceria fundamental
• Como preparar uma empresa para a era da IA agêntica?
• O que vem por aí para a IA agêntica?

A IA agêntica é a tecnologia que capacita os agentes de IA para que eles possam agir de forma autônoma sem a supervisão humana. Ao servir como uma plataforma abrangente, a IA agêntica facilita a interação perfeita entre agentes de IA e humanos, promovendo um ambiente colaborativo em que ambos podem trabalhar juntos. 

Essa plataforma tem um conjunto de ferramentas e serviços para ajudar os agentes de IA a aprender, se adaptar e colaborar para que possam lidar rapidamente com tarefas complexas e dinâmicas. É a próxima fronteira da IA, conhecida por sua capacidade de operar de forma independente, tomando decisões, adaptando-se a situações dinâmicas, estabelecendo metas e raciocinando.

Um dos recursos de destaque da IA agêntica é que ela pode simplificar o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA, portanto, integrar à IA as operações diárias consome menos recursos. Com essa estrutura, as empresas podem personalizar os agentes de IA para atender às suas necessidades específicas, independentemente dessas necessidades envolverem automatizar tarefas repetitivas, aprimorar o atendimento ao cliente com chatbots ou impulsionar a tomada de decisões estratégicas.

Embora os sistemas de IA tradicionais sejam rígidos e tenham dificuldade de realizar tarefas complexas de várias etapas, a IA agêntica pode ser flexível e adaptável. A flexibilidade e a adaptabilidade da plataforma garantem que os agentes de IA possam ser personalizados para uma ampla variedade de setores e aplicações. Por meio do processamento de linguagem natural (NLP), sistemas de IA agêntica como o Agentforce podem imitar o comportamento humano, tornando-os ideais para lidar com uma ampla variedade de situações complexas e em constante mudança.

Há três características principais que contribuem para a IA agêntica:

• Autonomia: os agentes podem realizar tarefas sozinhos, sem supervisão ou orientação humana.
• Adaptabilidade: eles podem aprender com suas interações, receber feedback e mudar suas decisões com base no que aprenderam.
• Orientação para metas: eles podem realizar tarefas específicas e raciocinar sobre como alcançá-las.

A IA agêntica tem o potencial de mudar a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda seja cedo, as bases estabelecidas hoje apontam para um futuro em que os agentes de IA operem com a autonomia e a adaptabilidade de seus colegas humanos. Esse potencial transformador promete melhorar a eficiência e trazer novas oportunidades de inovação em quase todos os aspectos de nossas vidas.

A IA agêntica opera por meio de uma rede complexa de componentes de software autônomos conhecidos como "agentes", que extraem grandes quantidades de dados e aprendem com o comportamento do usuário para melhorar com o tempo. Cada agente é projetado com objetivos e habilidades específicas, trabalhando em harmonia para realizar tarefas complexas. Essa abordagem inovadora da IA agêntica depende de uma combinação de tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina, NLP e representação de conhecimento, que ajudam os agentes a aprender, se comunicar e raciocinar de forma eficaz.

A arquitetura subjacente da IA agêntica está em uma plataforma de sistemas distribuídos, o que garante escalabilidade e alto desempenho. Essa plataforma permite que vários agentes (ou multiagentes) operem simultaneamente em diferentes servidores para aprimorar a eficiência e a confiabilidade gerais do sistema. Os agentes podem colaborar em tempo real compartilhando informações e coordenando suas ações para interagir de forma mais intuitiva e perfeita com os usuários.

A IA agêntica usa agentes independentes: modelos de IA que concluem tarefas e gerenciam fluxos de trabalho de forma autônoma usando aprendizado de máquina, algoritmos e análises preditivas para tomar decisões em tempo real.

Ela segue um processo de cinco etapas para resolver problemas complexos:

• Perceber: agentes de IA coletam e decodificam informações de fontes como sensores, bancos de dados e interfaces para transformar dados em insights. Eles identificam padrões significativos e extraem o que é mais relevante em seu ambiente.
• Raciocinar: um grande modelo de linguagem (LLM) orienta o processo de raciocínio, entendendo tarefas, criando soluções e coordenando modelos especializados para trabalhos como geração de conteúdo ou análise de imagens.
• Agir: os agentes realizam tarefas conectando-se a sistemas externos por meio de APIs. As proteções integradas garantem segurança e conformidade, como limitar o processamento de reivindicações de seguro para valores específicos antes da análise humana.
• Aprender: os agentes evoluem através de feedback e melhoram a cada interação para refinar decisões e processos. Essa melhoria contínua gera um desempenho mais inteligente e maior eficiência ao longo do tempo.
• Colaborar: as ferramentas do criador de agentes foram projetadas para facilitar a implantação de agentes, reduzindo a barreira de entrada tanto para programadores experientes quanto para iniciantes. A natureza de código aberto das ferramentas de criação de agentes incentiva ainda mais uma comunidade dinâmica de colaboradores que continuamente aprimora a plataforma. Esse esforço colaborativo não apenas acelera o desenvolvimento de novos recursos, mas também garante que a tecnologia permaneça na vanguarda da inovação em IA.

No geral, a mecânica operacional da IA agêntica é projetada para promover autonomia, adaptabilidade e eficiência. Ao usar tecnologias avançadas e uma abordagem colaborativa e de código aberto, a IA agêntica mudará vários setores e funções, melhorando a forma como interagimos com a tecnologia.

Por exemplo, no atendimento ao cliente, agentes autônomos podem aprimorar as interações personalizadas, oferecer um atendimento proativo e lidar com o suporte multicanal. Nas vendas, os agentes de IA podem obter leads e movê-los no pipeline de vendas, agendar reuniões e responder perguntas a qualquer momento. Mesmo em marketing, agentes autônomos podem lidar com campanhas desde a criação até a otimização. Eles podem criar mapas de jornada e também podem analisar métricas de desempenho e recomendar maneiras de melhorar um plano de marketing.

O software de IA agêntica é um tipo de inteligência artificial (IA) que pode operar de forma independente, tomando decisões e executando tarefas sem intervenção humana. Esses sistemas são capazes de aprender com suas interações e se adaptar a novas situações, melhorando seu desempenho ao longo do tempo.

O software agêntico é particularmente útil em ambientes em que as tarefas são complexas, os dados são abundantes e a tomada de decisões em tempo real é crucial. Exemplos de software de agente de IA em ação incluem chatbots de IA que podem lidar com consultas de atendimento ao cliente e sistemas de recomendação que personalizam conteúdo ou produtos.

A IA agêntica representa um avanço na IA que a diferencia de seus sistemas de IA predecessores.

Uma de suas vantagens em destaque é que ela melhora a adaptabilidade e a eficiência dos aplicativos de IA. A IA agêntica pode acelerar significativamente os processos de desenvolvimento automatizando tarefas e tomando decisões de forma independente. Essa autonomia economiza tempo e reduz os custos operacionais. Além disso, os algoritmos complexos que estão no centro da IA agêntica garantem um melhor desempenho geral, tornando-a um ativo em qualquer setor.

Uma das vantagens mais atraentes da IA agêntica é seu potencial de criar interações mais personalizadas e envolventes para os usuários. Ao imitar a tomada de decisão semelhante à humana, a IA agêntica pode oferecer interações intuitivas e perfeitas. Seja no atendimento ao cliente, na área da saúde ou na educação, a capacidade de fornecer suporte personalizado ao cliente pode levar a uma maior satisfação e fidelidade do usuário.

Agentes de IA autônomos processam grandes fluxos de dados em tempo real, fornecendo insights acionáveis para decisões mais inteligentes. Ao detectar padrões e prever resultados, eles permitem escolhas mais rápidas e baseadas em dados com confiança.

A IA agêntica automatiza tarefas repetitivas e simplifica os fluxos de trabalho, liberando equipes humanas para se concentrarem em trabalhos estratégicos e de alto valor. Com a tomada de decisões em tempo real e o aprendizado contínuo, esses agentes concluem as tarefas com mais rapidez e precisão, aumentando a eficiência geral.

Em sua essência, a IA agêntica está revolucionando o trabalho em todos os setores e funções de trabalho ao usar, aprender e desenvolver o conhecimento corporativo para impulsionar a automação do fluxo de trabalho. Agora, com recursos mais avançados para reunir fontes de dados diferentes e diversificadas e disponibilizá-las por meio de uma estrutura de metadados comum que fala a mesma linguagem, as empresas podem usar o valor de todos os seus dados para automatizar tarefas complexas e tomar decisões em tempo real orientadas por dados. Essa integração perfeita melhora a eficiência e abre caminho para novas oportunidades de inovação e crescimento.

A combinação de IA agêntica com o Data 360, aliado à geração aumentada por recuperação (RAG), permite que as empresas usem dados estruturados e não estruturados para atender melhor os clientes.

As ferramentas de dados avançadas do Data 360, combinadas com a tomada de decisões autônoma, funcionam perfeitamente juntas para obter resultados mais inteligentes. Essa colaboração facilita a criação de aplicativos inteligentes para fornecer uma vantagem competitiva ao se adaptar a ambientes de negócios dinâmicos.

Além da capacidade de acessar uma ampla variedade de dados, essa parceria simplifica o processo de implantação, o que melhora a experiência geral do usuário. Como resultado, as empresas podem se concentrar em suas principais competências, enquanto esses recursos avançados de IA impulsionam iniciativas estratégicas. Além disso, a camada de IA agêntica aprende e evolui continuamente à medida que o sistema processa mais dados. Esse ciclo de aprendizado contínuo significa que o sistema de IA pode se adaptar a novos dados para fornecer informações precisas e oferecer uma tomada de decisão mais inteligente em resposta à evolução das condições e demandas.

Com a vantagem de poder acessar totalmente seus dados e combiná-los com a IA, as empresas de finanças, saúde, varejo e manufatura podem simplificar as operações e melhorar o engajamento do cliente em vendas, atendimento, marketing e comércio.

Preparar uma empresa para a era da IA agêntica começa por uma mudança de mentalidade. Diferente da automação tradicional, esta atua de forma autônoma, orientada a objetivos e baseada em contexto. Isso exige que as organizações entendam a IA não apenas como uma ferramenta de apoio, mas como um agente ativo nos processos de negócio, capaz de tomar decisões, executar ações e aprender continuamente. O primeiro passo é alinhar liderança, cultura organizacional e estratégia para esse novo modelo de operação.

Em seguida, é essencial estruturar uma base sólida de dados e integração. A transição para um Empresa Agêntica depende de dados confiáveis, bem organizados e acessíveis em tempo real. Sistemas isolados, informações fragmentadas e processos manuais limitam a atuação dos agentes inteligentes. Por isso, investir em plataformas que unifiquem dados, CRM, canais de comunicação e fluxos operacionais é fundamental para permitir que a IA Agêntica compreenda o contexto completo da empresa e atue com precisão.

Outro ponto crítico é o redesenho dos processos e fluxos de trabalho. Empresas preparadas para a IA agêntica definem claramente objetivos, regras de governança e limites de atuação dos agentes. Isso inclui identificar tarefas repetitivas ou complexas que podem ser delegadas. Treinamento e capacitação das equipes são indispensáveis para garantir colaboração eficiente entre pessoas e agentes inteligentes.

Por fim, a evolução para um Empresa Agêntica deve ser contínua e orientada por aprendizado constante. Monitorar o desempenho dos agentes, ajustar decisões automatizadas e garantir ética, segurança e transparência no uso da IA são práticas essenciais. Empresas que adotam essa abordagem progressiva não apenas se adaptam à era da IA agêntica, mas criam uma vantagem competitiva sustentável, operando de forma mais ágil, inteligente e orientada a resultados.

Leia mais: A IA agêntica vai transformar a forma de trabalhar, aponta estudo da Salesforce - Inforchannel.

• Definição rápida: IA agêntica = agentes autônomos que percebem, raciocinam, agem e aprendem sem supervisão constante.
• O que faz: atua como força de trabalho digital, executando tarefas, tomando decisões e adaptando-se com feedback.
• Diferença-chave: vai além da IA preditiva e generativa — age e resolve fluxos complexos.
• 3 pilares da IA Agêntica: Autonomia · Adaptabilidade · Orientação por metas.
• Fluxo operacional: Perceber → Raciocinar (LLM) → Agir (APIs) → Aprender → Colaborar.
• Benefícios principais: maior eficiência, personalização, decisões em tempo real e ganho de produtividade.
• Onde usar a IA Agêntica: atendimento ao cliente, qualificação de leads, automação de campanhas, otimização de supply chain.

A IA agêntica está bem posicionada para revolucionar o mundo. Sua compatibilidade com sistemas existentes, capacidade de criar experiências do usuário personalizadas e recursos de segurança robustos a tornam uma ferramenta indispensável para o futuro.

Inovações que transformarão setores como vendas, atendimento, marketing e comércio. A Gartner prevê que “até 2028, 15% das decisões de trabalho cotidianas serão tomadas de forma autônoma através da IA agêntica, em comparação a 0% em 2024”.

Leia a matéria completa em: How Intelligent Agents in AI Can Work Alone | Gartner

Imagine um mundo em que os agentes de IA possam lidar perfeitamente com consultas complexas de clientes, adaptar estratégias de marketing em tempo real e otimizar cadeias de suprimentos com eficiência incomparável. O potencial da IA agêntica para agilizar as operações e aprimorar as experiências do cliente é imenso.

Um dos aspectos mais interessantes da IA agêntica é sua capacidade de aprender e melhorar com o tempo. À medida que esses agentes de IA acumulam mais dados e experiência, suas habilidades de tomada de decisão se tornarão cada vez mais sofisticadas. Esse processo de aprendizado contínuo ajudará as empresas a se manterem à frente da concorrência, respondendo rapidamente às mudanças do mercado e às necessidades dos clientes. A integração da IA agêntica com plataformas de dados mudará o jogo, fornecendo acesso contínuo a grandes quantidades de informações e permitindo decisões mais informadas e oportunas.

Além disso, o impacto da IA agêntica se estende além dos setores individuais. Ela tem o potencial de remodelar ecossistemas inteiros, promovendo a colaboração e a inovação em escala global. À medida que mais organizações adotam essa tecnologia, esperamos ver o surgimento de novos modelos de negócios e parcerias que aproveitem ao máximo os recursos exclusivos da IA agêntica. Essa abordagem colaborativa impulsionará o crescimento exponencial e criará novas oportunidades para empresas e consumidores.

O Agentforce, como um exemplo de IA agêntica, é a camada agêntica da Agentforce 360 Platform que ajuda as empresas a fazerem mais, permitindo que os representantes construam melhores relacionamentos com os clientes e servindo como uma força de trabalho digital sempre ativa para o sucesso da IA.

À medida que a IA agêntica começa a sair do campo experimental e passa a ser aplicada em operações reais, empresas e lideranças se veem diante de um novo estágio de maturidade digital, em que agentes inteligentes já atuam de forma autônoma, orientada a objetivos e integrada aos processos de negócio. Entender como essa transformação está acontecendo na prática, quais impactos ela já provoca e o que esperar dos próximos anos é essencial — e esse movimento ganha ainda mais clareza nos debates e anúncios apresentados no Dreamforce 2025, tema explorado em profundidade na reportagem especial da Exame.

O futuro da IA agêntica não depende apenas do que é possível hoje, mas das infinitas possibilidades que estão por vir.