Aproveitar o AI autêntico para a transformação da empresa

Philip Tikhanovich

18 de junho de 2025 15 min. de leitura

Há algum tempo atrás, eu estava a trabalhar com um cliente de logística durante a fase de lançamento de um módulo de operações orientado para o AI. O módulo tinha acabado de entrar em funcionamento quando assinalou um problema na cadeia de abastecimento, traçou uma solução alternativa e reencaminhou as operações antes mesmo de alguém da equipa se aperceber do problema. Ninguém lhe tinha dito para fazer aquilo. Ele simplesmente fez.

Foi então que se apercebeu. Já não estamos limitados ao tradicional AI. Podemos construir sistemas que tomam a iniciativa.

E isso muda o jogo.

Os sistemas Agentic AI vão para além da automatização. Estão a desbloquear coisas que não era possível fazer antes. Detectando pontos cegos. Tomar medidas. Tomar decisões mais rapidamente do que os seus concorrentes e, mais importante ainda, atuar sobre elas enquanto os outros ainda estão a elaborar relatórios.

Se estiver a gerir uma empresa, é como ganhar um novo tipo de parceiro de pensamento - um que não precisa de descanso, não tem visão de túnel e não espera por instruções.

Se isto parece um salto, é porque é. Mas as empresas que o fizerem agora? Serão as que os outros estarão a tentar apanhar daqui a dois anos.

Vamos falar sobre como lá chegar.

Principais conclusões

Enquanto os sistemas AI tradicionais reagem, os agentes AI tomam a iniciativa. Permitem a tomada de decisões autónomas. Os agentes AI definem objectivos, agem de forma independente e adaptam-se rapidamente.
É mais adequado para ambientes de decisão pesada e de alta pressão (finanças, retalho, cuidados de saúde) em que os atrasos ou a indecisão custam muito dinheiro.
Não esperes que a magia saia da caixa. Estes sistemas precisam de contexto, dados e tempo para aprender. Mas uma vez ajustados, reduzem o ruído com que as suas equipas lidam diariamente.
Não, não se trata de reduzir o número de funcionários. Trata-se de desviar a atenção - deixar que os humanos lidem com as nuances enquanto o AI lida com o repetitivo ou previsível.
Não precisa de reconstruir a sua empresa para começar. Comece com um ciclo de decisão complicado e crie um protótipo em torno dele. É aí que o valor se torna visível.
É mais do que um projeto tecnológico. Se a liderança o tratar como uma atualização de retaguarda, o processo ficará estagnado. Se a liderança se empenhar desde cedo, torna-se estratégico.

O que é o AI autêntico e porque é que os líderes empresariais se devem preocupar?

O AI agêntico é uma conceção de sistema que permite que o software alimentado por AI persiga objectivos, tome decisões e adapte acções sem esperar pela intervenção humana em cada passo. Em vez de lidar com tarefas isoladas, como responder a avisos ou avaliar riscos, os sistemas agênticos combinam várias capacidades (raciocínio, planeamento, memória e utilização de ferramentas) em algo que pode agir de forma independente para atingir um resultado.

Este design dá às empresas algo novo: AI que pode gerir a complexidade em movimento. Quer se trate de ajustar os preços em tempo real, redirecionar as expedições durante as interrupções de fornecimento ou desencadear verificações de conformidade antes que o risco aumente - os sistemas AI agênticos tratam do que costumava precisar de uma reunião ou de um gestor.

Os líderes empresariais devem prestar muita atenção porque os ganhos são mensuráveis. Reacções mais rápidas, menos estrangulamentos e menos decisões pendentes. As equipas voltam a ter tempo para se concentrarem na estratégia e não na resolução de problemas. E a organização ganha resiliência onde é importante: nas operações, finanças e experiência do cliente.

É exatamente por isso que os agentes AI estão a subir na lista de principais tendências de desenvolvimento de software. Não só porque automatizam mais, mas também porque tomam melhores decisões.

Recentemente, trabalhámos com uma empresa de retalho que enfrentava fricções constantes na sua cadeia de fornecimento: SKUs erradas enviadas para os armazéns errados, atrasos acumulados e sobrecarga dos decisores. Criámos agentes AI que monitorizavam os níveis de stock, os sinais dos fornecedores e até os padrões meteorológicos locais. Quando detectaram uma provável perturbação, não levantaram uma bandeira. Eles agiam. Ajustaram as rotas. Enviaram alertas onde era importante.

O resultado? Menos simulacros de incêndio. A 22% gota em atrasos. Equipas de operações mais felizes.

"Construímos ferramentas orientadas para o AI que podem ser executadas. Agora estamos a construir AI que pode ter intenções. E entre os clientes com quem trabalhamos, o impacto já está a chegar aos balanços"

Dmitry Nazarevich

CTO

Este tipo de capacidade não vem de um software pronto a utilizar. É necessária uma infraestrutura adequada. Dados reais do domínio. Um parceiro que sabe que a integração AI significa alinhar a tecnologia com a forma como a sua empresa realmente funciona.

No Innowise, construímos estes sistemas com uma mistura de Desenvolvimento da AI, ciência dos dados, e aprendizagem automática experiência. Mas o mais importante é que os concebemos para pensarem como a sua empresa pensa - só que mais depressa e sem cansaço.

Como é que o AI agêntico difere do AI tradicional e generativo

AI agêntico vs AI generativo vs AI tradicional é melhor entendida como uma diferença de comportamento e não de arquitetura do modelo. Os sistemas AI tradicionais e generativos respondem a solicitações. Eles prevêem, classificam ou criam. O AI agêntico, por outro lado, toma decisões.

Enquanto os sistemas AI mais antigos se destacam em tarefas isoladas, o AI autêntico orquestra acções entre ferramentas, sistemas e etapas, adaptando-se à medida que as condições mudam.

Vamos agora explicar claramente a diferença.

Tradicional AI

Tomada de decisões: Os sistemas AI tradicionais tratam decisões predefinidas. São bons a pontuar, a ordenar e a classificar, mas esperam sempre por informações ou regras definidas antecipadamente.

Estilo de caso de utilização: pense em deteção de fraudes, previsão de churn ou previsão de demanda. Os sistemas AI tradicionais identificam padrões e assinalam resultados, mas é outra pessoa que decide o que acontece a seguir.

Pontos fortes:

Rápido no reconhecimento de padrões repetitivos
Sólido para a automatização de processos fixos
Baixo risco em ambientes previsíveis

Limites:

Falta de contexto ou de adaptabilidade
Não pode atuar de forma independente
Necessita de uma supervisão constante ou de um ajustamento das regras

Generative AI

Tomada de decisões: Os sistemas generativos AI não decidem, geram. Criam texto, imagens ou código com base na probabilidade, mas não compreendem os objectivos ou os resultados.

Estilo de caso de utilização: desde chatbots de apoio ao cliente a ferramentas criativas, as ferramentas generativas AI respondem a pedidos. Mas não o fazem a menos que alguém lhes diga para o fazer.

Pontos fortes:

Ótimo para a criação de conteúdos
Flexível com avisos
A interface de linguagem natural é intuitiva

Limites:

Sem memória ou planeamento a longo prazo
Não sabe se o que gerou "funcionou"
Necessita de uma pessoa no circuito para relevância e avaliação

IA agêntica

Tomada de decisões: Os sistemas agênticos AI tomam decisões de forma autónoma. É orientado para objectivos. Os agentes do AI podem definir subtarefas, utilizar ferramentas e ajustar o seu comportamento ao longo do tempo para alcançar resultados sem precisarem que lhes digam o que fazer a seguir.

Estilo de caso de utilização: Os sistemas agentic AI gerem fluxos de trabalho de ponta a ponta, por exemplo, identificando um risco na cadeia de fornecimento, planeando uma solução alternativa e accionando actualizações logísticas sem avisos humanos em cada passo.

Pontos fortes:

Age em função dos objectivos da empresa
Reduz os estrangulamentos na tomada de decisões
Coordena automaticamente todos os sistemas

Limites:

Requer uma definição clara dos objectivos
Necessita de restrições e supervisão
Ainda a amadurecer em casos de utilização empresarial

Quais os sectores que mais beneficiam do agentic AI

As empresas de todos os sectores já estão a ver resultados reais com o agentic AI. A Mercedes-Benz integrou o seu assistente virtual MBUX para oferecer uma navegação e apoio mais naturais e reactivos no automóvel. E o fornecedor global de energia AES aproveitou o agentic AI para automatizar auditorias de segurança.

A melhor maneira de compreender a diferença é ver como cada um deles funciona. Vamos dividi-los por domínio:

Banca e finanças

As finanças foram sempre rápidas a adotar o AIA deteção de fraudes, a pontuação de crédito e a modelação de riscos são já bastante comuns. A maioria dos sistemas consegue detetar um problema. Mas detetar não é resolver.

Os agentes AI mudam essa dinâmica. Em vez de se limitarem a assinalar um problema, actuam rapidamente para reduzir os riscos e otimizar as decisões. Por exemplo, em negociação algorítmicaOs agentes AI avaliam continuamente os dados de mercado, executando automaticamente transacções de baixo risco com base em parâmetros pré-definidos e mudanças em tempo real nas condições de mercado.

Este tomada de decisão autónoma reduz o desfasamento que normalmente resulta das intervenções manuais, permitindo às empresas manterem-se à frente das flutuações do mercado.

Alguns bancos privados estão a utilizar o AI agêntico para analisar proactivamente as carteiras dos clientes e sugerir ajustamentos, com base nas preferências dos clientes e em sinais económicos externos, muitas vezes antes de o cliente os solicitar.

Por exemplo, A JP Morgan utiliza agentes AI para simplificar as operações financeiras. Estes sistemas monitorizam autonomamente as transacções, detectam fraudes e ajustam os processos de pagamento em tempo real, reduzindo a supervisão manual e melhorando os tempos de resposta. Ao automatizar as principais decisões, aumentaram a eficiência e melhoraram a prevenção de fraudes.

Retalho e comércio eletrónico

Há anos que os retalhistas se apoiam no AI. No retalho físico, O AI já está a ajudar a otimizar tudo desde o planeamento das prateleiras até à programação do pessoal. E na vertente digital, as plataformas de comércio eletrónico utilizam o AI para recomendar produtos, gerir percursos de clientes e afinar o marketing.

Atualmente, alguns retalhistas já estão a utilizar os agentes AI para observar os dados de vendas em tempo real, os preços da concorrência e os atrasos no cumprimento das encomendas, tudo ao mesmo tempo. Quando as coisas mudam, o AI ajusta as promoções, pausa anúncios ineficazes ou redirecciona as expedições, sem esperar que alguém aprove um plano.

Claro, é rápido. Mas o que o torna poderoso é a forma como liga os pontos entre marketing, inventário e logística. Avança em direção a um objetivo comum sem transformar cada pequena decisão numa reunião.

A Walmart é um caso notável de utilização real do AI autêntico. Conforme descrito no seu Relatório 2025 Retail RewiredA empresa está a implementar agentes AI que tratam de tudo, desde ajustes de inventário a negociações com fornecedores - sem necessidade de intervenção humana. Estes agentes acompanhar dados em tempo real, assinalar perturbações, reordenar stocks e até otimizar a disposição das prateleiras em tempo real. Este tipo de autonomia reduz os atrasos e liberta as pessoas para se concentrarem em decisões mais importantes, em vez de andarem atrás de tarefas de rotina.

Da mesma forma, Nova-Act AI da Amazon Os agentes são concebidos para assumir as tarefas diárias de forma autónoma, tratando de tudo, desde a programação ao processamento de dados. Isto liberta os funcionários para se concentrarem em tarefas de nível superior e aumenta a eficiência operacional global.

Descoberta de medicamentos

Na descoberta de medicamentos, a rapidez não só poupa dinheiro, como também pode salvar vidas. Os investigadores estão a lidar com milhões de combinações de compostos, cada uma com as suas próprias variáveis, dependências e incógnitas. É um trabalho confuso e moroso.

AI já ajudou a acelerar o processo detectando padrões e restringindo os alvos. Mas o agentic AI vai um passo mais além. Em vez de apenas gerar conhecimentos, trabalha para atingir um objetivo. Pode dar prioridade a hipóteses, efetuar simulações e sugerir os passos seguintes sem necessitar de ser sempre pressionado.

Nos ensaios em fase inicial, algumas equipas já observaram 30 a 40% identificação mais rápida do alvo. Não por terem cortado caminho, mas por terem descarregado o ruído. O sistema lida com os intermináveis ciclos de "e se" para que os investigadores se possam concentrar nas ideias que realmente fazem avançar a ciência.

Por exemplo, A Novartis aplicou com êxito os sistemas de AI no seu processo de descoberta de medicamentos. Os agentes AI aceleram a identificação de candidatos viáveis a medicamentos, analisando grandes conjuntos de dados e prevendo resultados mais rapidamente.

Cuidados de saúde e diagnóstico

O AI está a desempenhar um papel importante no diagnóstico, triagem e operações hospitalares.

A maioria dos sistemas de cuidados de saúde lida com dados fragmentados, pessoal reduzido e um fluxo ininterrupto de decisões urgentes. O Agentic AI foi concebido para tomar a iniciativa e realizar tarefas de ponta a ponta.
Em alguns hospitais, os agentes já estão a analisar os registos dos doentes em sistemas desconectados, detectando sinais precoces de deterioração e aumentando automaticamente os casos críticos nas filas de análise, muitas vezes horas antes da intervenção de um médico.

Há também uma utilização crescente no back office. Os sistemas Agentic estão a tratar das pré-aprovações de seguros, a reorganizar as marcações com base na disponibilidade do pessoal e a manter as operações diárias em andamento quando as pessoas simplesmente não têm largura de banda.

Isto não é teórico. Estas ferramentas estão a ser testadas neste momento, em ambientes reais, sob pressão real.

Por exemplo, A Bayer utilizou o AI para prever surtos de gripe e constipação através da análise de tendências de dados, incluindo dados de pesquisa e informações meteorológicas. Isto permite-lhes otimizar o seu alcance e direcionar os clientes de forma mais eficaz com produtos oportunos.

Teste de software e controlo de qualidade

Este é menos chamativo, mas tem um impacto incrível. O AI já está a alterar a forma como as equipas de garantia de qualidade abordam os testes, automatização e análise de riscos.

Com o agentic AI, o sistema aprende o que o produto faz, o que é importante para os utilizadores e quais as alterações que requerem testes. Em configurações avançadas, ele sinaliza áreas de risco, ajusta as prioridades de teste e pode até mesmo reverter compilações se forem detectadas anomalias.

Isso reduz o esforço manual envolvido nos testes e garante que problemas importantes sejam detectados mais cedo no processo de desenvolvimento. Como resultado, os agentes AI ajudam a melhorar a qualidade geral do software e a reduzir o tempo de colocação no mercado.

Por exemplo, A Cognizant está agora a implementar o agentic AI nos seus processos de teste. Neste caso, os agentes AI não se limitam a executar testes ou a gerar resultados. Analisam os resultados dos testes, definem autonomamente as prioridades dos testes que devem ser executados com base em alterações em tempo real e até decidem quando interromper os testes devido a anomalias. Este ajuste dinâmico durante os testes garante que a garantia de qualidade permaneça alinhada com o software em constante evolução.

Tem curiosidade em saber onde é que os agentes AI podem fazer a diferença na sua empresa?

Como tirar partido do AI autêntico para obter vantagens competitivas

Reacções mais rápidas às mudanças do mercado, menos estrangulamentos e a capacidade de se manter à frente da concorrência - tudo isto sem ter de esperar pela aprovação em cada passo - é a verdadeira vitória que os agentes AI trazem.

Não precisa de mais tecnologia. Precisa de menos atrasos, de menos momentos de "vamos ver isso amanhã" e de um sistema que o ajude a parar de lutar contra o fogo e a adiantar-se às coisas. É para esse tipo de confusão que os agentes foram criados.

Então, como pô-lo em prática sem virar toda a empresa do avesso?

Utilize os agentes AI para eliminar os estrangulamentos que atrasam a sua equipa

Toda a gente os tem: cadeias de aprovação, pequenas escaladas, coisas que passam despercebidas. Um sistema agêntico AI não pára para fazer check-in. Mantém a máquina a funcionar sem ter de parar e perguntar de cinco em cinco minutos.

Se um sistema se avariar, é reencaminhado. Se um prazo se atrasa, ajusta automaticamente as prioridades. Este tipo de autonomia não melhora apenas os fluxos de trabalho. Faz com que toda a operação pareça mais leve.

Deixe que os agentes AI tratem dos dados que não tem tempo para tratar

A maioria das equipas tem pilhas de dados valiosos que nunca utilizam porque ninguém tem tempo para os analisar. Os agentes do AI não se limitam a ler os dados. Eles ligam os pontos, encontram padrões e agem de acordo com o que vêem.

Imagine um sistema que assinala a perda de clientes antes de esta ocorrer e lança um plano de retenção enquanto ainda está na sua reunião matinal. É assim que isto se parece em ação.

Actualize os seus bots: dê-lhes cérebro, não apenas scripts

A automação padrão é útil... até que algo estranho aconteça. Depois, avaria-se.

Os sistemas Agentic AI tratam dos casos extremos. Eles entendem o objetivo e se adaptam quando a situação muda. Se uma etapa falhar ou as condições mudarem, os agentes do AI descobrem a próxima melhor jogada, em vez de lançar um erro.

Portanto, sim, continua a ser automação, mas com um impulso.

Limpar a carga mental da sua equipa para que possam pensar mais alto

Ninguém tem ideias inovadoras quando está atolado em trabalho. Quando os agentes AI tomam conta das decisões repetitivas (as actualizações de estado, os empurrões, as chamadas de baixo risco), a sua equipa recupera a largura de banda. É quando a criatividade prospera.

Algumas das melhores ideias de produtos nascem do silêncio que se segue à tempestade. O Agentic AI ajuda a criar esse silêncio.

Que liberdade deve dar ao seu AI (e quando deve intervir)

A questão é a seguinte: o facto de o AI poder decidir não significa que decida sempre deve.

Os sistemas agénticos são inteligentes. Aprendem, adaptam-se e tomam iniciativas. Mas não são imunes a ângulos mortos. Especialmente se os dados que os alimentam são confusos ou distorcidos. É aí que a supervisão humana se torna essencial.

Pense da seguinte forma: não está a entregar o volante. Está a dar ao sistema AI uma carta de condução com um supervisor no lugar do passageiro que intervém quando necessário.

Algumas empresas enganam-se. Ou tratam o AI como um estagiário frágil - dominando todas as decisões - ou dão-lhe demasiado controlo, demasiado cedo. Nenhum dos dois funciona. O ponto ideal é uma estrutura clara:

Em que é que o sistema AI pode atuar a solo?
O que é que precisa de um humano no circuito?
E quando é que se deve parar e perguntar?

Não se trata de microgerir. É uma questão de confiança com barreiras de proteção.

E, a propósito, os melhores sistemas agênticos melhoram com boa supervisão. Cada momento de "ei, não faça isso" torna-se uma nova lição. Com o passar do tempo, as lições tornam-se mais nítidas, mais alinhadas com os seus objectivos comerciais e com um comportamento mais previsível.

Se já foi queimado pela automação antes (bots que quebraram, modelos que entraram em espiral), geralmente é porque eles não foram construídos com o feedback em mente. Os agentes AI mudam isso. Mas eles ainda precisam de contexto. E é aí que entra a sua equipa.

O papel do agente AI: o que os líderes empresariais precisam de saber

Quando se trata de adotar o agentic AI, os líderes empresariais têm de compreender uma coisa: não se trata apenas de ter uma tecnologia mais inteligente. Trata-se de saber o que essa tecnologia faz pelos seus resultados. O potencial ROI é real, e o impacto na sua empresa pode ser imediato.

Eis o que deve esperar:

Redução de custos: A Gartner prevê que, em 2029, o agente AI resolverá de forma autónoma 80% de problemas comuns de serviço ao cliente sem intervenção humana, levando a uma 30% redução dos custos operacionais. Ao automatizar decisões que normalmente exigiriam aprovação ou supervisão humana, o agentic AI ajuda as empresas a reduzir significativamente os custos operacionais.
Melhor aquisição e retenção de clientes: Ao permitir que as empresas respondam mais rapidamente e de forma mais proactiva às necessidades dos clientes, o agentic AI melhora a satisfação do cliente. Por exemplo, os primeiros utilizadores já estão a registar um melhor envolvimento dos clientes identificando os problemas antes que estes se agravem.
Poupança de tempo: Ao assumir tarefas repetitivas e de baixo valor, o AI liberta a sua equipa para se concentrar no que é importante. Para um de nossos clientes, as soluções autênticas do AI economizaram até 20 horas por semana para equipas sobrecarregadas com tarefas administrativas de rotina.

Dito isso, implementar o AI autêntico não é tão simples quanto apertar um botão. Requer investimento na qualidade e no contexto dos dados - o seu AI precisa de ter acesso à informação correta para tomar decisões inteligentes. Além disso, requer um equilíbrio de autonomia e controlo. Não se quer que os agentes AI andem à solta, mas também se quer que tenham a capacidade de tomar decisões sem intervenção humana constante.

No final, os sistemas agentic AI tornarão a sua empresa mais ágil e competitiva. É um investimento que compensa ao eliminar estrangulamentos, poupar tempo e dar-lhe a flexibilidade para tomar decisões mais rapidamente.

Pronto para construir o seu primeiro agente AI e ver resultados reais rapidamente?

Passos para integrar com sucesso o agentic AI na sua organização

A implementação de um sistema AI autêntico não tem de significar uma transformação em grande escala desde o primeiro dia. De facto, a não deve. As empresas mais inteligentes não se apressam, constroem por camadas. Abaixo está um roteiro que realmente funciona no mundo real, não apenas em apresentações de vendas.

1. Identificar os pontos de decisão de elevado atrito

Comece por identificar os pontos em que as decisões são sistematicamente bloqueadas. Procure áreas onde:

O pessoal aguarda as aprovações
Tarefas que circulam entre equipas
Os resultados variam muito, dependendo de quem os está a tratar

Estes são os melhores candidatos para a intervenção de um agente. Se um processo é lento, repetitivo e ainda requer julgamento? Esse é o ponto ideal.

O que fazer:

Entrevistar os líderes operacionais e não apenas os executivos
Acompanhar os fluxos de trabalho (sim, observação à moda antiga)
Documentar 3-5 decisões em que um sistema inteligente poderia assumir o controlo

2. Definir o objetivo dos agentes como se fosse uma função de trabalho

Não comece com dados. Comece pela intenção. Quais são as responsabilidades efectivas dos agentes? Que resultados devem influenciar?

Pensar em termos de:

O que os agentes precisam de decidir
Que contributos irão utilizar (dados, regras, contexto)
Que acções são permitidas (notificações, accionadores, alterações)

Dica profissional: escreva uma descrição de funções para os seus agentes AI. Se parecer vago, não está pronto para construir.

3. Construir um projeto-piloto com limites claros

Trate-o como uma caixa de areia. O objetivo é a aprendizagem, não a perfeição.

Comece com um ciclo de micro-decisão. Algo do género: "Quando o inventário desce abaixo de X e o atraso do fornecedor é superior a Y, reencaminhar o stock de Z."

Crie essa lógica, integre as fontes de dados e deixe-a funcionar. Depois, meça:

Com que frequência actuam os agentes?
A tomada de decisões é lógica?
Como é que os seres humanos reagem a ela?

4. Envolver os seus colaboradores desde o início

Um sistema agêntico AI necessita de um desenvolvimento técnico, mas a adoção organizacional é igualmente crítica.

Não descarregue uma caixa negra na sua equipa de operações e espere pelo melhor. Inclua-os desde o início. Mostre-lhes o que os agentes vêem. Deixe-os influenciar os parâmetros.

As melhores implementações que vimos assemelham-se mais à formação de um novo funcionário do que à instalação de software.

5. Estabelecer o seu modelo de supervisão AI

Estabelecer um ciclo de revisão (semanal ou mensal) para analisar as decisões dos agentes:

Agiram quando deviam ter agido?
Excederam-se?
Os resultados estão a evoluir na direção certa?

Decidir o que precisa de ser escalado, o que não precisa, e quando os humanos precisam de intervir. Este é o seu sistema de proteção e é crucial para a estabilidade a longo prazo.

Dica profissional: documentar tudo. O AI auditável é o AI responsável.

6. Escalar intencionalmente. Não clonar, adaptar

Quando o primeiro projeto-piloto mostrar resultados consistentes e fiáveis, não se limite a copiá-lo para todos os departamentos. Cada função tem variáveis, objectivos e tolerância ao risco diferentes.

Em vez disso:

Ajustar a lógica por caso de utilização
Treinar os agentes com novos dados contextuais
Expandir gradualmente as suas responsabilidades

Nesta altura, está a evoluir a sua estrutura organizacional para trabalhar com AI.

Conclusão: O futuro do AI agêntico na tomada de decisões empresariais

Vamos esquecer o futurismo. O Agentic AI não é um salto de ficção científica à espera de melhor hardware ou regulamentação. Já está nas mãos de empresas que decidiram parar de esperar pela clareza perfeita e começar a experimentar.

E está a mudar a forma como as decisões são tomadas - discretamente, mas de forma fundamental.

Se estiver num cargo de liderança, não precisa de dominar a tecnologia. Mas precisa de compreender o que significa quando um sistema começa a definir prioridades por si próprio. Tem de decidir a quem pertence a iniciativa e o que acontece quando esta não vem de um ser humano.

Essa é a verdadeira mudança.

Não são painéis de controlo. Não são chatbots. Agência.
As empresas que estão a ganhar vantagem? São as que criam agentes que compreendem objectivos, tomam medidas e aprendem com os resultados. E não estão a colocar isso em cima de fluxos de trabalho quebrados, estão a redesenhar em torno disso.

Não há propaganda, apenas alavancagem.

Se há uma parte da empresa que está sempre atrasada ou um ciclo de decisão que nunca funciona, comece por aí. Crie um sistema que não responda apenas, mas que responda com um objetivo.

E se não souberes por onde começar? Nós ajudamo-lo a descobrir isso.

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Philip Tikhanovich

Diretor de Grandes Dados

O Philip dá uma atenção especial a tudo o que diz respeito a dados e IA. É ele que faz as perguntas certas desde o início, define uma forte visão técnica e garante que não estamos apenas a construir sistemas inteligentes - estamos a construir os sistemas certos, para um verdadeiro valor comercial.

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