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CONFIANÇA DIGITAL

A pergunta de bilhões de dólares: quem tem a rede de agentes de IA mais confiável?

A confiança não estará mais em um único modelo, mas na governança que sustenta redes de agentes autônomos

Peter Kreslins

1 de outubro de 2025 e atualizado em 29 de outubro de 2025

8 min de leitura

Agentes de IA? Inteligência artificial? Assistentes? Quem trabalha com tecnologia sabe que, durante décadas, integrar sistemas foi um desafio essencialmente técnico. Um problema de engenharia, resolvido com linhas de código, conectores e protocolos bem definidos. Um obstáculo nada simples, mas que pertencia ao mundo das exatas: bastava projetar a arquitetura correta, seguir regras e fazer os sistemas conversarem entre si. Essa lógica fez sentido por muito tempo, mas o cenário.

Por um lado, com a ascensão da inteligência artificial (IA), nunca houve tanta disponibilidade de soluções. Por outro, nunca tivemos tanto desperdício. Pilotos são lançados, orçamentos investidos, expectativas criadas, mas a transformação não acontece. Uma pesquisa recente do Massachusetts Institute of Technology (MIT) mostra que 95% dos projetos com IA generativa ainda não trazem resultados efetivos.

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Nos próximos anos, essa ineficiência pode permanecer igual ou até aumentar com o advento dos agentes de IA – sistemas capazes de conversar com os usuários e tomar decisões por conta própria. Sem preparo, as empresas podem virar grandes emaranhados.

O motivo é simples: o problema das integrações está deixando de ser um paradigma exclusivo das exatas, aproximando-se também das humanas. Ao falarmos de milhares de agentes interagindo, acessando sistemas legados e colaborando com pessoas, a discussão não é mais sobre protocolos, mas sobre governança.

Assim como sociedades precisam de instituições sólidas para funcionar, como uma constituição e um poder judiciário independente, as empresas precisarão de novas estruturas para gerir a autonomia desses agentes.

É aqui que surge o conceito de trusted autonomy (autonomia confiável, em tradução livre). Ele representa a transição inevitável da técnica para a política – e pode ser o passo mais decisivo para que a IA transforme os negócios.

Passado e presente das integrações

Por muito tempo, integrar sistemas era um problema que envolvia tempo e dinheiro das equipes de TI. Para reduzir o custo, muitas organizações apostavam em soluções frágeis e pontuais, como gambiarras tecnológicas.

Algumas rupturas mudaram esse cenário. Primeiro, vieram os Enterprise Service Bus (ESBs, na sigla em inglês, ou barramento de serviços corporativos, em português), as APIs e as plataformas de integração, trazendo padronização. Depois, o low-code simplificou um campo antes dominado por ferramentas pesadas. Mas, apesar de democratizar, ainda dependia de humanos para desenhar e manter conexões.

Na sequência, surgiram os assistentes de IA, que aceleraram o trabalho ao automatizar tarefas repetitivas, como documentação e mapeamentos. O ganho de produtividade foi enorme, mas a decisão final permanecia com os humanos.

Agentes de IA: quando a integração vira política

Diferentemente dos assistentes, os agentes têm a capacidade de trabalhar em conjunto. Eles dividem responsabilidades, trocam informações, negociam prioridades e coordenam tarefas complexas que atravessam diferentes sistemas da empresa. Mais do que isso, têm autonomia para operar.

Imagine uma operação de cadeia de fornecimento em que um agente cuida do estoque, outro da logística e outro da previsão de demanda. Nenhum gera valor sozinho; é a cooperação que traz eficiência. Mas quem decide quando há um conflito?

É nesse ponto que o desafio da integração passa da técnica à política. Com agentes de IA, integrar passa a ser equivalente a criar instituições digitais capazes de mediar interesses, negociar prioridades, resolver conflitos e garantir alinhamento.

Agentes não são rígidos: eles interpretam contexto, adaptam decisões e, muitas vezes, competem por recursos (dados, prioridades, tempo de processamento). Como garantir que essa multiplicidade de vozes autônomas atue de forma consistente com os valores e objetivos da empresa?

Assim como sociedades inventaram parlamentos, tribunais e sistemas de freios e contrapesos, as empresas precisarão desenhar estruturas que permitam a convivência entre milhares de agentes digitais.

O valor da IA, afinal, não está em ganhos marginais, mas em produtividade em escala. Empresas só colherão transformação real quando multiplicarem sua capacidade de entrega em 20, 50 ou até 100 vezes – algo impossível com pilotos isolados. Essa escala só virá com a governança correta para ecossistemas de agentes autônomos.

Pesos e contrapesos

Autonomia confiável significa delegar tarefas a agentes de IA sabendo que eles agirão de forma alinhada, segura e transparente.

A mudança, portanto, não é apenas técnica, mas também cultural e semântica – e, para isso, é importante ter noção de cada parte para chegar ao todo. De forma esquemática, podemos imaginar dois tipos de “governos”:

• Modo ao vivo: para tarefas de baixo risco e que permitam improviso;
  
• Modo governado: para tarefas críticas e auditáveis, em que falhas não são opção.
  

Os dois regimes não são antagônicos. Melhor será se coexistirem. De um lado, o modo ao vivo representa a democracia da improvisação: flexível, adaptável, adequado para tarefas de baixo risco, como responder dúvidas ou ajustar campanhas em tempo real.

Já o modo governado funciona como uma constituição rígida, necessária para processos críticos, como concessão de crédito ou operações financeiras. Aqui, cada decisão deve ser auditável, previsível e protegida contra erros. O futuro das integrações estará justamente em saber alternar entre a liberdade e o controle.

Nesse cenário, a questão central não será mais “quem tem o assistente mais esperto”. A pergunta de bilhões de dólares será “quem tem a rede de agentes mais confiável?”. Em breve, tarefas complexas não dependerão de um único modelo, mas da colaboração entre múltiplos agentes especializados, conectados a sistemas legados e a processos humanos.

Trusted autonomy é, portanto, a próxima “instituição digital”. As organizações que souberem construí-la garantirão que agentes atuem sob regras claras, respeitando políticas, segurança e objetivos estratégicos — e permitirão que humanos foquem no que importa: estratégia e inovação.

Escalando: Agentes de IA, da técnica à governança

Esse novo paradigma é inevitável. Sem mecanismos de governança, as empresas não conseguirão escalar a adoção de IA. Seus projetos continuarão presos em silos, desperdiçando recursos e tempo.

A história mostra que sociedades que prosperaram foram aquelas capazes de criar instituições confiáveis para gerir interesses, conflitos e complexidades. Com a tecnologia, não será diferente — e já há empresas brasileiras contratando linguistas, filósofos, psicólogos e cientistas sociais para lidar com as ambiguidades da IA.

O amanhã das integrações não será apenas técnico, mas político. Quem entender isso primeiro estará melhor preparado para colher os frutos dessa nova fase, com agentes capazes de atuar com autonomia. Se isso acontecer, não precisaremos mais construir o futuro das integrações: ele será construído por conta própria.