As empresas estão a progredir mais rapidamente com a IA de agência do que muitos esperavam, não porque as ferramentas estejam maduras, mas porque as empresas perceberam que não podem esperar. Os 10 a 20% das organizações líderes estão avançando, montando “plataformas de agentes” internas que lidam com planejamento, seleção de ferramentas, memória de longa execução, coordenação de fluxo de trabalho e aprovações humanas no circuito. Capacidades que antes presumiam que os copilotos prontos para uso forneceriam. Eles não estão tentando se tornar fornecedores de estruturas de orquestração; eles estão preenchendo lacunas porque as necessidades empresariais de confiabilidade, auditabilidade e aplicação de políticas são maiores do que o ecossistema atual oferece.
No entanto, apesar destas limitações, as empresas estão a fazer progressos operacionais reais e não a fazer afirmações teóricas. Eles estão aprendendo, moldando padrões e validando o que se tornará a espinha dorsal dos sistemas de ação nos próximos anos.
Do código de cola aos padrões repetíveis
O primeiro grande passo é a mudança da improvisação para padrões repetíveis. Os primeiros projetos de agentes eram quase todos “código cola”, cadeias de immediate costuradas com fiação de ferramentas frágeis e hacks de memória desenvolvidos internamente. Cada fluxo de trabalho period um floco de neve. Mas agora, organizações maduras estão criando agentes primitivos compartilhados que as equipes de desenvolvimento podem reutilizar. Um varejista da Fortune 100, por exemplo, substituiu dezenas de agentes de solução de problemas codificados manualmente por uma única interface de ferramenta padronizada e camada de estado compartilhada, permitindo que os agentes colaborassem nas investigações da cadeia de suprimentos. Em vez de reconstruir agentes para cada novo problema de inventário, as equipes usam um módulo de planejamento comum que interpreta tarefas e chama as ferramentas apropriadas de forma consistente. Essa mudança do caos para o padrão marca o momento em que a IA agente deixa de ser um protótipo e começa a se tornar uma plataforma.
O segundo grande avanço é o surgimento de estruturas de governança e segurança de nível empresarial projetadas especificamente para fluxos de trabalho de agentes. A governação tradicional da IA não foi construída para sistemas que realizam ações autónomas, chamam ferramentas, modificam infraestruturas e raciocinam em longas sequências. As empresas estão agora a tratar a governação como um desafio de engenharia de primeira classe. Um banco world construiu recentemente um conjunto de avaliação de ouro com milhares de cenários de teste específicos de domínio, incluindo testes de estresse para etapas de remediação alucinadas, decisões de custos inseguras e violações de limites de políticas. O conjunto é executado automaticamente em qualquer nova atualização de agente e deve ser aprovado antes da implantação. Outra empresa do setor farmacêutico adicionou um mecanismo de política que exige aprovação humana para qualquer ação do agente que afete conjuntos de dados de pesquisa proprietários. Essas estruturas não são barreiras teóricas. São sistemas funcionais que permitem que as organizações adotem IA sem comprometer a segurança ou a conformidade.
Repensando o que é estratégico e o que é encanamento
O terceiro passo é uma mudança filosófica e arquitetónica no native onde as empresas optam por investir. Muitas empresas passaram meses elaborando módulos de planejamento personalizados, camadas de memória, registros de ferramentas e roteadores de agentes, acreditando que estes se tornariam ativos estratégicos. Mas a experiência está provando o contrário. Os fornecedores estão produzindo rapidamente os mesmos produtos primitivos, integrando planejamento, orquestração e aplicação de políticas diretamente em suas plataformas. Uma grande empresa de manufatura que construiu seu próprio mecanismo de roteamento de tarefas descobriu que, após seis meses, o Azure, a AWS e várias estruturas de agentes independentes disponibilizavam recursos de planejamento semelhantes. Em vez de duplicar a orquestração proprietária, a empresa mudou, redirecionando os seus investimentos para ontologias de domínio e gráficos de conhecimento para os dados da sua cadeia de abastecimento. Ativos que permanecerão valiosos independentemente do mecanismo de agente do fornecedor vencer. Esta mudança na estratégia de investimento é um dos sinais mais claros de que as empresas estão a amadurecer. Eles estão aprendendo o que é encanamento temporário e o que é diferenciação de longo prazo.
A ascensão da inteligência de domínio durável
O quarto e mais importante avanço é o movimento em direção à construção de componentes duráveis que serão importantes muito depois que as camadas de orquestração se tornarem comoditizadas. As empresas entendem cada vez mais que sua vantagem competitiva virá da inteligência institucional: esquemas de ferramentas específicas de domínio, conjuntos de dados selecionados, políticas de decisão validadas e integração profunda com seus SDLC existentes, resposta a incidentes e fluxos de trabalho SOC. Por exemplo, uma companhia de seguros world construiu uma ontologia de sinistros de domínio específico que permite aos agentes interpretar a linguagem das políticas, classificar provas e raciocinar sobre diferenças regulamentares entre regiões. Essa ontologia é agora a espinha dorsal de cada fluxo de trabalho de agente que eles implantam, desde copilotos que atendem o cliente até agentes de risco de again workplace. Outro exemplo vem de um fornecedor de logística que construiu uma biblioteca de cenários de avaliação específicos de domínios que representam falhas do mundo actual, anomalias de rota, atrasos alfandegários, remessas com sinalização incorreta. Esses testes são agora a referência inegociável que todo agente deve passar antes de entrar em produção. Esses investimentos durarão mais que os recursos de orquestração de qualquer fornecedor; representam a inteligência diferenciada da empresa.
O que é notável é a enorme quantidade de esforço que as empresas estão investindo hoje nesses agentes primitivos. Eles estão percorrendo ciclos de engenharia não porque queiram construir sua própria versão interna do Azure Copilot ou do mecanismo de orquestração da Anthropic, mas porque o ecossistema ainda é imaturo. Eles estão preenchendo lacunas por necessidade, não por aspiração. Mas o trabalho que produzem, padrões, estruturas de segurança, modelos de domínio, conjuntos de avaliação, orientarão todos os investimentos futuros em IA agente.
E o mais importante é que nenhum deste trabalho é desperdiçado. Esses primeiros adotantes estão descobrindo os verdadeiros modos de falha dos sistemas agentes: desvios de planejamento, uso indevido de ferramentas, explosões de custos, memória frágil, cadeias de ação inseguras e raciocínio opaco. Eles estão aprendendo o que as equipes de operações precisam para confiar em fluxos de trabalho autônomos, o que as equipes de conformidade exigem para aprová-los e o que as equipes de engenharia devem observar para integrá-los à produção. Estas lições tornam-se o modelo para a próxima onda de adoção.
A trajetória agora é visível. Dentro de um ou dois anos, a maioria dos recursos de orquestração de baixo nível que as empresas estão construindo hoje serão substituídos por recursos nativos do fornecedor. Mas o conhecimento do domínio, as ontologias, as políticas e os dados de avaliação que as empresas criaram continuarão a ser a sua vantagem estratégica.
Nesse sentido, as empresas que fazem os maiores avanços na IA de agência não são aquelas que constroem as estruturas de orquestração mais sofisticadas. São eles que entendem o que importará quando a poeira baixar: a inteligência de domínio que só eles possuem, as políticas que regem a automação segura e os dados de avaliação que garantem que os agentes se comportem de maneira previsível na realidade confusa das operações empresariais.
As empresas que acertarem isso não apenas adotarão a IA agente, mas também redefinirão a forma como suas organizações operam em um mundo de automação inteligente.