Um agente capaz de executar qualquer tarefa parece uma solução atraente para as empresas. Uma análise recente da Gartner, porém, aponta maior potencial de retorno nos agentes de IA especializados, desenvolvidos para atuar em processos específicos. Após examinar 107 implementações de IA agêntica, a consultoria projetou que esses sistemas serão responsáveis por 80% do retorno tangível da tecnologia até 2028.
O percentual é uma projeção, não um resultado já alcançado pelas empresas analisadas. Na análise ‘Mastering Agentic AI: Multimillion-Dollar ROI Lessons’, a Gartner comparou exemplos de aplicações divulgados publicamente em diferentes setores e concluiu que o valor depende, entre outros fatores, de adequar o grau de autonomia do agente à complexidade do problema que ele deve resolver.
Um agente de IA especializado recebe uma função delimitada e acesso às informações, ferramentas e regras necessárias para cumpri-la. Pode analisar uma solicitação, conferir critérios, atualizar um sistema e encaminhar exceções a um profissional. Sua especialização está no processo que executa e no contexto em que trabalha; ela não exige, necessariamente, um modelo de inteligência artificial exclusivo.
Por que agentes de IA especializados podem gerar mais retorno?
Entre os casos apresentados pela Gartner está o de uma prestadora de serviços industriais que automatizou pedidos de peças. Segundo a consultoria, a aplicação gerou retorno anual de US$ 3 milhões e liberou 90 mil horas de trabalho dos técnicos. Embora pertença a outro setor, o exemplo mostra uma característica importante: o agente executa uma atividade definida dentro da operação, cujo resultado pode ser medido.
Para Comunicação e Marketing, o mesmo critério pode ajudar a selecionar projetos. Em vez de atribuir a um agente a missão ampla de “fazer campanhas”, uma equipe pode avaliar tarefas como conferir se um briefing contém as informações necessárias, adaptar uma peça aprovada a formatos definidos ou reunir indicadores de diferentes canais. São possibilidades de aplicação, e o estudo da Gartner não apresenta dados de retorno para esses exemplos.
Delimitar a função também permite identificar as decisões que precisam continuar com profissionais. Um agente pode preparar alternativas de texto conforme as diretrizes da marca, enquanto posicionamentos institucionais, temas sensíveis e publicação seguem um fluxo de aprovação. Em esteiras de agentes de IA na Comunicação, diferentes funções podem ser conectadas sem concentrar todo o processo em um único sistema.
Como medir o resultado de um agente de IA
Antes de implantar a tecnologia, a empresa precisa definir o que considera uma tarefa concluída com qualidade. Contar quantos textos um agente produziu informa o volume de atividade, mas não revela se houve menos retrabalho ou se os materiais atenderam aos critérios editoriais. No atendimento, resolução da demanda, transferências para uma pessoa e correções posteriores podem oferecer uma visão mais útil do desempenho.
A Gartner aponta que agentes especializados com resultados comprovados podem ser ampliados para fluxos entre áreas. Em uma operação que conecta Marketing, Vendas e Atendimento, essa expansão exige determinar onde termina a responsabilidade de cada etapa e quais informações devem acompanhar a solicitação. Sem essa definição, aumentar o número de agentes pode multiplicar passagens de trabalho e dificultar a identificação de erros.
A consultoria identifica seis obstáculos frequentes ao retorno: apresentar assistentes simples como agentes autônomos, trabalhar com dados ou arquiteturas frágeis, espalhar agentes sem supervisão, perder o controle dos custos de processamento, superestimar a confiabilidade das respostas e ampliar projetos sem preparar as equipes. Ter uma função especializada, portanto, não garante que o agente conseguirá executá-la bem.
Um agente encarregado de responder dúvidas sobre produtos continuará vulnerável a erros se consultar documentos vencidos ou informações conflitantes. Seu desempenho depende de uma base de conhecimento para IA com fontes selecionadas, atualização e permissões de acesso. Também é necessário definir até onde ele pode agir sozinho quando uma resposta afeta um cliente ou a reputação da marca.
A projeção da Gartner oferece um critério para priorizar investimentos em agentes de IA: começar por um processo que a empresa conhece, consegue documentar e sabe medir. Quando a tarefa, as exceções e o resultado esperado permanecem vagos para a própria equipe, a automação amplia essa indefinição. Quando estão claros, fica mais fácil avaliar se o agente resolveu um problema concreto e se vale expandir seu uso.
Para conhecer as tecnologias que apoiam estratégias como esta, acesse o Mapa de Martech da ColetivaTech, que reúne soluções brasileiras e referências internacionais organizadas por áreas de atuação.
