Colocar um agente de inteligência artificial para funcionar já não é a parte mais difícil da adoção da tecnologia nas empresas. O desafio aparece quando esses agentes começam a se multiplicar. Criados por diferentes áreas, eles precisam conversar entre si, acessar dados e sistemas, seguir as mesmas regras de segurança e, principalmente, crescer sem levar custos e riscos na mesma direção.
Essa dificuldade ajuda a explicar por que tantas iniciativas ainda não conseguem sair da experimentação. Um estudo do MIT referenciado pela UiPath aponta que 95% dos pilotos corporativos de IA não geram impacto financeiro mensurável, enquanto apenas uma pequena parcela das organizações consegue integrar a tecnologia em larga escala aos fluxos de trabalho e obter resultados sustentáveis.
O problema é um dos pontos analisados no Beyond AI, novo ebook da Smarthis, consultoria brasileira especializada em inteligência artificial, dados e automação. O material olha justamente para o que acontece depois dos primeiros testes, quando agentes deixam de resolver tarefas pontuais e começam a fazer parte da operação das empresas.
Um dos riscos apontados nessa etapa é o chamado Agent Sprawl, a proliferação desordenada de agentes e ferramentas sem uma estrutura comum de controle. Uma área financeira pode usar um agente para conciliar faturas, enquanto atendimento e TI adotam soluções próprias. Separadamente, cada iniciativa pode funcionar bem. A dificuldade aparece quando todas precisam acessar sistemas, compartilhar informações e operar sob as mesmas regras, sem uma visão centralizada de custos e decisões.
A empresa especialista identifica quatro barreiras que costumam surgir nesse caminho: escalabilidade, quando novas dependências técnicas tornam a operação mais difícil de administrar; integração, principalmente entre sistemas legados, APIs e diferentes modelos; governança, com controles fragmentados e menor rastreabilidade; e viabilidade financeira, já que infraestrutura, manutenção e supervisão podem consumir parte do retorno obtido com a automação.
“O verdadeiro ROI da inteligência artificial não reside na capacidade técnica dos modelos isolados, mas na sua orquestração estratégica dentro do ecossistema de negócios”, afirma Rodrigo Ferreira, CTO e fundador da Smarthis.
Escalar IA exige mais do que criar novos agentes
Para evitar que a expansão vire uma coleção de projetos independentes, a Smarthis aponta cinco estruturas necessárias para sustentar operações maiores: governança centralizada, segurança independente do provedor de IA, observabilidade contínua, sustentação por MLOps e modelos operacionais maduros. A ideia é que novos agentes possam aproveitar controles, políticas e mecanismos de monitoramento já existentes, sem reconstruir essa estrutura a cada projeto.
O ROI da IA começa a ganhar novas métricas
Essa nova fase também exige olhar para outros números. Economizar horas de trabalho, reduzir erros e acelerar processos continua relevante, mas esses indicadores não dizem, sozinhos, se uma operação com agentes continuará viável quando ganhar escala.
O ebook propõe acompanhar cinco métricas: custo por transação automatizada, incluindo infraestrutura, inferência e supervisão humana; taxa de execução autônoma, que mostra quantas tarefas são concluídas corretamente sem intervenção; time-to-value, o tempo necessário para levar um novo processo até uma produção estabilizada; frequência e custo de correção do model drift; e Governance Coverage Score, que mede quantos agentes em produção estão cobertos pelas políticas centralizadas de governança.
A discussão, no fim, vai além de colocar mais agentes para trabalhar. Conforme a tecnologia assume uma parcela maior da execução, as empresas também precisam rever como seus processos foram desenhados. A questão deixa de ser quantos agentes estão em produção e passa a ser quanto dessa operação consegue crescer com controle, autonomia e retorno financeiro.