Ao entender a IA Agentic corretamente, percebe-se que ela não é apenas uma tecnologia, mas parte de uma estratégia empresarial que automatiza processos além do que humanos podem fazer sozinhos. Este artigo desvenda cinco mitos comuns sobre a IA Agentic que podem atrasar o progresso das organizações.

Começando pelo mito de que a IA Agentic é semelhante ao software convencional, muitas organizações sentem a pressão de iniciar grandes projetos, enquanto começar pequeno pode gerar crescimento escalável. É crucial identificar casos de uso de automação de alto valor e orquestrar sistemas de IA multiagentes para atingir objetivos de forma dinâmica.

Mito #1: IA Agentic é software comum

Com muitos aplicativos incorporando modelos de linguagem em suas interfaces, pode parecer que a IA Agentic se integra facilmente ao software tradicional. Contudo, implementar a IA Agentic requer uma abordagem diferente, começando com a construção rápida ao redor de um caso de uso usando ferramentas de código baixo ou sem código. A IA Agentic trabalha com objetivos, não rotas pré-definidas, revelando surpresas de alto valor por meio de iterações rápidas e testes.

Mito #2: É necessário começar grande

Para adotar a IA Agentic, não é preciso um grande lançamento público. O ideal é pensar grande e começar pequeno, automatizando tarefas internas com a ajuda de quem as conhece bem. Isso permite que as organizações otimizem suas experiências com a IA Agentic antes de expandi-las para os clientes. Exemplos mostram que esse enfoque reduz tempos de resolução e melhora a satisfação do cliente.

Mito #3: Automação melhora fluxos de trabalho existentes

Automatizar fluxos de trabalho humanos existentes pode iniciar o processo, mas o verdadeiro valor está em criar automações que superam as capacidades humanas. Em vez de automatizar processos fragmentados, líderes empresariais buscam melhores formas de atingir objetivos centrais, simplificando sistemas e interfaces.

Mito #4: Bastam alguns Agentes de IA

Os “Agentes de IA” são parte de uma abordagem mais ampla para usar modelos de linguagem como interface conversacional. Eles devem colaborar e orquestrar objetivos, não apenas realizar tarefas individuais. O exemplo da Gestão de Ciclo de Vida de Contratos (CLM) ilustra como agentes múltiplos colaboram em cada etapa do ciclo de vida.

Mito #5: Existe uma plataforma para todos os Agentes de IA

Para dar agência real aos agentes de IA, é necessária uma plataforma de orquestração e automação aberta e flexível. Essa plataforma deve permitir a rápida construção e integração de novos agentes e ferramentas, adaptando-se aos avanços do mercado. O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) e o protocolo Agent2Agent (A2A) da Google são exemplos de como a indústria está caminhando para essa direção.