No Mobile World Congress, a feira do setor de telecomunicações realizada todo mês de março em Barcelona, os agentes de inteligência artificial (IA) estavam por toda parte. Ou melhor, havia placas divulgando os agentes de IA em toda parte. No estande do Google Cloud, os executivos de telecomunicações puderam assistir a demonstrações que mostravam a facilidade com que as empresas podem criar agentes de IA personalizados. No estande da Microsoft, a história era a mesma. O da Qualcomm destacou sua “IA agêntica no dispositivo”.
Foi uma cena semelhante, em janeiro, no Fórum Econômico Mundial, em Davos, na Suíça, onde os cartazes que apresentavam as ofertas de “IA agêntica” das empresas de tecnologia praticamente obscureciam a vista das montanhas cobertas de neve ao redor. Na verdade, quase todos os lugares onde as empresas de tecnologia vão para comercializar seus produtos atualmente se transformam em um festival de agentes de IA.
Simplesmente não há nenhum tópico mais badalado em tecnologia e negócios no momento. Supõe-se que os agentes de IA sejam o que finalmente proporcionará os ganhos de produtividade há muito prometidos pela IA. Ainda é cedo, e as empresas estão sendo cautelosas, em parte porque os agentes de IA apresentam mais riscos do que outros produtos de IA. Porém, se a implantação aumentar rapidamente, como muitos analistas esperam, os agentes de IA poderão transformar radicalmente a forma como as pessoas trabalham e, possivelmente, levar ao corte de milhões de empregos.
Mas o que são agentes de IA e será que o entusiasmo em torno deles é merecido? Para começar, não há uma definição consensual de um agente de IA, o que é conveniente se você quiser afirmar que está vendendo um. Mas, em geral, trata-se de um sistema alimentado por IA que pode concluir tarefas usando outras ferramentas de software. Esses sistemas têm um modelo de IA generativa em seu núcleo, mas podem fazer mais do que o modelo de IA pode fazer isoladamente. Um modelo de IA generativa pode ser capaz de sugerir um itinerário para as próximas férias. Um agente de IA também poderia fazer isso, mas depois fazer as reservas e os agendamentos para você. Obviamente, essa é uma tarefa mais difícil, que envolve várias etapas e o uso da internet - e, para ser bem-sucedida, um pouco de raciocínio.
Esse tipo de automação é um sonho eterno do mundo corporativo. Na última década, as empresas adotaram a “automação de processos robóticos”, ou RPA. Esse era um software capaz de automatizar tarefas repetitivas, como cortar e colar entre programas de banco de dados. No entanto, os sistemas tradicionais de RPA são inflexíveis e incapazes de lidar com exceções e, em geral, podem lidar com apenas uma tarefa específica. A RPA não ofereceu o que as empresas queriam, diz Amit Zavery, presidente da empresa de software empresarial ServiceNow, que está apostando alto nos agentes. Ele diz que a IA agêntica é diferente: “Ela pode ser flexível e se adaptar à forma como as empresas querem operar”.
O mercado americano de agentes de IA deve atingir US$ 7,6 bilhões este ano, de acordo com a Grand View Research, e esse número está crescendo 46% ao ano. Mas esses números provavelmente subestimam o impacto total. Os consultores da McKinsey afirmam que a IA poderia, eventualmente, liberar até US$ 4,4 trilhões em ganhos anuais de produtividade corporativa, sendo que grande parte desse valor vem da IA agêntica.
No momento, entretanto, a adoção permanece incipiente. “A discussão sobre agentes de IA é uma mistura de exagero e progresso técnico real”, diz Ruchir Puri, cientista-chefe da IBM Research. Enquanto isso, Craig Le Clair, analista da empresa de pesquisa Forrester e autor de Random Acts of Automation (Atos aleatórios de automação), um livro sobre o mundo vindouro dos agentes de IA, diz que há muitas ofertas de “agentes”, mas poucos são agentes realmente autônomos que podem ajustar sua abordagem a uma tarefa em tempo real em resposta às mudanças nas condições.
Por enquanto, os agentes estão sendo usados principalmente para atendimento ao cliente e resolução de solicitações internas de suporte de TI. No entanto, eles ainda não são bons o suficiente para automatizar totalmente tarefas como escrever e depurar software, diz Puri.
Como os agentes podem tomar medidas, como gerenciar bancos de dados essenciais e participar de transações financeiras, os riscos são altos se as coisas derem errado. Portanto, as grandes empresas são cautelosas ao adotar a tecnologia.
Ainda assim, os agentes estão se infiltrando em muitos domínios - desde a ajuda na integração de novos funcionários até a assistência a advogados para encontrar e atualizar a linguagem em contratos.
Em um projeto-piloto, a McKinsey criou um agente de IA usando o software Copilot Studio, da Microsoft, que pode monitorar um endereço de e-mail para receber propostas de projetos de clientes em potencial. Quando uma proposta chega à caixa de entrada, o agente avalia automaticamente o trabalho, estimando os requisitos de pessoal, o tempo de conclusão e o orçamento. Ele até sugere quais consultores disponíveis devem fazer o trabalho. Um ser humano ainda precisa verificar o que o agente produz, é claro, mas a tecnologia reduziu o tempo necessário para definir o escopo de um projeto de 20 dias, em média, para apenas dois dias.
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Qual será o impacto dos agentes de IA sobre os trabalhadores? “Acho que será realmente perturbador”, diz Le Clair. Ele conhece o caso de uma seguradora, sediada na Holanda, que tinha 15 prestadores de serviços na Bulgária ajudando a processar e-mails relacionados a sinistros. Os prestadores de serviços determinavam se um e-mail se referia a um novo sinistro ou a um já existente e certificavam-se de que todas as informações, inclusive os anexos, fossem carregadas nos bancos de dados apropriados. Os agentes de IA agora fazem esse trabalho - e a empresa demitiu todos os prestadores de serviços búlgaros.
Mas esses casos podem ser a exceção, pelo menos por enquanto. Um estudo recente realizado por dois consultores sênior do Bank for International Settlements concluiu que os agentes de IA não são nada impressionantes. Embora sejam capazes de executar bem tarefas limitadas, “eles não têm autoconsciência para saber quando erraram e mudar de rumo à luz das evidências”, escreveram os pesquisadores. As pessoas também cometem erros, mas são melhores em identificar e corrigir seus erros.
É claro que as empresas de IA estão correndo para superar essas limitações. A nova onda de modelos de raciocínio de empresas como OpenAI, Anthropic, DeepMind - do Google - e a startup chinesa DeepSeek são excelentes em fazer planos passo a passo e têm alguma capacidade de refletir sobre eles e fazer correções. Adam Evans, vice-presidente executivo que lidera os esforços de IA da Salesforce, diz que seus agentes de IA mais recentes, lançados em março, estão começando a incorporar alguns recursos de raciocínio. A empresa também está trabalhando em maneiras de ajudar as empresas a orquestrar vários agentes para lidar com tarefas mais complexas.
Portanto, embora a maioria de nossos empregos provavelmente esteja segura nos próximos um ou dois anos, é possível que em breve todos nós nos encontremos gritando aquele velho ditado de Hollywood - “Chame meu agente!” - para renegociar nossos contratos de trabalho.
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