Vejo com frequência a fascinação pelo avanço exponencial da inteligência artificial transformar a adoção de agentes autônomos na nova prioridade corporativa. Prometendo orquestrar processos, tomar decisões em tempo real e operar sem supervisão humana constante, essas ferramentas são vistas por muitos executivos com quem converso como a resposta definitiva para ganhos imediatos de eficiência.
No entanto, venho observando que a pressa em adotar a tecnologia pelo simples receio de ficar para trás, o fenômeno conhecido como FOMO corporativo, está levando organizações a cometerem um erro estrutural antigo: priorizar a ferramenta em detrimento da estratégia.
Relatórios do setor já expõem com clareza a lacuna entre a adoção em massa dessas ferramentas e o retorno real sobre os investimentos.
Um estudo global recente conduzido pela Wharton School em parceria com o GBK Collective revelou que, embora 67% das grandes empresas já utilizem agentes de IA em seus fluxos de trabalho, apenas 28% alcançam retornos financeiros expressivos.
Para mim, o levantamento confirma o que constato no mercado: o gargalo não reside na capacidade técnica dos algoritmos, mas na falta de transformação estrutural nos processos e na fixação de métricas focadas apenas em redução de custos, e não em objetivos estratégicos de negócio.
Por isso afirmo, implementar agentes de IA sem um alinhamento estratégico prévio equivale a instalar motores de alta performance em uma estrutura operacional obsoleta ou desorganizada.
Um agente autônomo executa tarefas com base nos fluxos, dados e objetivos que lhe fornecemos; se o processo subjacente for ineficiente ou se as metas operacionais forem nebulosas, a tecnologia apenas otimizará a geração de falhas em maior escala.
Por isso, acredito que a escolha do agente, seja ele focado em atendimento, análise preditiva ou automação de suprimentos, deve ser o último passo de uma jornada que começa, obrigatoriamente, na compreensão profunda das dores da empresa.
A primeira etapa que recomendo é o diagnóstico rigoroso dos problemas operacionais. Antes de discutir qual modelo de linguagem ou arquitetura de agentes utilizar, a organização deve mapear onde estão as ineficiências que geram atrito no cliente ou desperdício de recursos.
A segunda é a definição de indicadores-chave de desempenho, os KPIs, claramente atrelados aos objetivos do negócio. Sem métricas objetivas, como redução do tempo de ciclo, diminuição de custos operacionais ou aumento da taxa de retenção, torna-se impossível avaliar se o agente autônomo cumpriu seu papel ou se tornou apenas uma despesa recorrente de software.
Os agentes de IA são multiplicadores de força extraordinários, contudo, reforço que a direção do vetor continua sendo uma responsabilidade exclusivamente humana e estratégica. As empresas que triunfarem nessa transição não serão as que adotaram a tecnologia mais rápido, mas sim aquelas que souberam exatamente onde e por que aplicá-la.
– Erick Boano é CEO da GEP Brasil, empresa global de tecnologia e consultoria estratégica para procurement e supply chain.
