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IA está a entrar numa nova fase nas organizações. Depois da rápida adoção de ferramentas generativas, capazes de criar conteúdos, analisar informação ou apoiar a automatização de processos, a próxima etapa passa por sistemas com maior autonomia: a chamada Agentic AI.

A diferença está na forma como estes sistemas intervêm no trabalho. Em vez de dependerem apenas de instruções pontuais, os agentes de IA podem planear, executar e adaptar tarefas para atingir determinados objetivos, dentro dos parâmetros definidos pela organização.

A evolução abre espaço a ganhos de produtividade e eficiência, mas também coloca novas exigências às empresas. Quanto maior a autonomia dos sistemas, maior é a necessidade de garantir que têm acesso a informação de qualidade, que operam dentro de regras claras e que as pessoas sabem como trabalhar com eles.

Para Artur Amaral, Country Manager da SoftwareOne Portugal, a tecnologia será apenas uma parte da equação. “O impacto real da Agentic AI dependerá da maturidade digital das organizações e o sucesso não estará apenas na disponibilização de novas ferramentas, mas na capacidade das empresas para preparar dados, informar pessoas, rever processos e garantir uma utilização segura, governada e alinhada com os objetivos do negócio.”

A SoftwareOne identifica cinco prioridades para as organizações que se preparam para esta nova fase da inteligência artificial:

Preparar os dados: a eficácia de qualquer solução de IA depende da qualidade, acessibilidade e segurança dos dados utilizados. Antes de avançarem para sistemas mais autónomos, as empresas devem garantir que a informação está organizada, atualizada e protegida. Dados dispersos, desatualizados ou sem critérios claros de acesso podem comprometer os resultados e aumentar os riscos operacionais;
Garantir segurança, conformidade e governance: a maior autonomia dos agentes de IA exige regras claras sobre aquilo que a tecnologia pode ou não fazer. Proteção de dados, permissões de acesso, rastreabilidade, controlo das decisões e cumprimento das obrigações regulatórias devem ser considerados desde o início dos projetos.
Rever os processos antes de os automatizar: a Agentic AI não deve servir apenas para tornar mais rápidas tarefas que já existem. O potencial da tecnologia está também em repensar fluxos de trabalho, eliminar ineficiências e redesenhar funções. Automatizar um processo pouco claro pode apenas acelerar um problema já existente. A identificação das áreas onde a IA pode gerar valor deve, por isso, preceder a automatização;
Preparar as pessoas para trabalhar com agentes digitais: a introdução destes sistemas implica uma mudança na forma como as equipas trabalham. Formação, comunicação interna e gestão da mudança tornam-se essenciais para que os trabalhadores compreendam como utilizar as ferramentas, quais os seus limites e de que forma podem integrá-las nas suas rotinas;
Medir impacto, custos e retorno do investimento: a multiplicação de plataformas, licenças e ambientes cloud torna necessária uma avaliação rigorosa dos custos e benefícios associados à IA. A escolha das ferramentas e a medição do impacto na produtividade serão determinantes para perceber se o investimento está, efetivamente, a criar valor.

A introdução de agentes de IA no trabalho não significa apenas acrescentar uma nova ferramenta às existentes. A possibilidade de estes sistemas executarem várias tarefas de forma autónoma pode levar as empresas a repensar a própria organização do trabalho. Atividades operacionais, repetitivas ou que envolvam grandes volumes de informação estão entre aquelas em que os agentes podem assumir uma maior intervenção, libertando os trabalhadores para tarefas de maior valor acrescentado.

Mas essa mudança também exige uma análise crítica sobre aquilo que deve ser automatizado. Um processo ineficiente não se torna necessariamente melhor por passar a ser executado por uma máquina. A tecnologia pode acelerar uma operação, mas não resolve, por si só, problemas de organização, processos mal desenhados ou falta de clareza sobre responsabilidades.

É neste ponto que a preparação das pessoas ganha particular importância. À medida que os agentes passam a executar tarefas, os trabalhadores terão de saber não apenas utilizar a tecnologia, mas também supervisionar os seus resultados, identificar erros e avaliar quando uma decisão exige intervenção humana.

Mais autonomia, maior responsabilidade

A capacidade de um sistema agir sem uma instrução a cada passo coloca ainda novas questões de segurança e responsabilidade. Se um agente pode aceder a informação, tomar determinadas decisões e desencadear ações, as empresas precisam de definir antecipadamente os seus limites e mecanismos de controlo. A governance deixa, assim, de ser apenas uma preocupação associada à gestão dos dados ou à conformidade tecnológica. Passa a estar ligada também à forma como a própria autonomia dos agentes é enquadrada dentro da organização.

O investimento terá, por outro lado, de ser acompanhado por resultados concretos. Entre múltiplas plataformas, licenças e ambientes tecnológicos, medir o impacto da IA na produtividade e no negócio será essencial para distinguir uma adoção meramente tecnológica de uma transformação efetiva.

Para Artur Amaral, a questão central já não é saber se a tecnologia existe, mas se as organizações conseguem criar as condições para a utilizar de forma eficaz. “Hoje, o maior desafio já não está na tecnologia, mas sim na execução. Ou seja, garantir a qualidade dos dados, do governance, da segurança e, sobretudo, transformar tudo isso em valor de negócio mensurável. A autonomia crescente da inteligência artificial deve ser acompanhada por mecanismos claros de supervisão e responsabilidade.”

“Os agentes de IA poderão assumir tarefas operacionais e apoiar decisões, mas o conhecimento, o sentido crítico e a capacidade de interpretar contextos complexos continuarão a depender das pessoas. O futuro do trabalho será, por isso, construído através de uma colaboração equilibrada entre talento humano e tecnologia”, acrescenta.

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