Criar um agente de IA é mais parecido com treinar um colaborador do que instalar um sistema

A corrida pela adoção da inteligência artificial tem levado muitas empresas a enxergarem os agentes de IA como soluções prontas para automatizar processos e aumentar a produtividade. Mas, segundo especialistas da área, a realidade está longe da ideia de que basta instalar uma ferramenta e esperar resultados imediatos. O sucesso da tecnologia depende, cada vez mais, da qualidade das informações, dos processos internos e do treinamento oferecido a esses sistemas.

Para Everton Behenck, profissional que atua com agentes de inteligência artificial desde 2017, existe uma comparação que ajuda a entender melhor o cenário: criar um agente de IA se parece mais com treinar um novo integrante da equipe do que com implantar um software tradicional.

A diferença entre sistemas e colaboradores digitais

Durante décadas, empresas trabalharam com sistemas determinísticos, ou seja, tecnologias que seguem regras pré-definidas e entregam sempre o mesmo resultado diante da mesma solicitação. A chegada da inteligência artificial generativa mudou essa lógica.

Segundo Behenck, os modelos atuais operam por probabilidades e padrões aprendidos a partir de grandes volumes de dados. Isso significa que eles não funcionam exatamente como um programa tradicional, mas de forma mais próxima ao raciocínio humano. "Um sistema você instala. Um colaborador você treina. Com a IA generativa, a lógica se aproxima muito mais da segunda situação", explica.

Essa característica faz com que o desempenho de um agente dependa diretamente da qualidade das informações que recebe. Se a base de conhecimento estiver desatualizada, incompleta ou contraditória, os erros tendem a se multiplicar.

O risco de automatizar a desorganização

Um dos principais desafios apontados pelo especialista está na organização dos dados corporativos. Em muitas empresas, informações semelhantes ficam espalhadas em documentos diferentes, planilhas, apresentações e sistemas distintos.

Quando a inteligência artificial acessa conteúdos conflitantes, ela não necessariamente identifica qual versão está correta. Como resultado, pode reproduzir informações inconsistentes ou gerar respostas imprecisas. "A IA não corrige a desorganização da empresa. Ela amplia o alcance dessa desorganização", observa Behenck.

O alerta encontra respaldo em pesquisas recentes. Um estudo conduzido pela Harvard Business School em parceria com o Boston Consulting Group mostrou que o uso inadequado da IA pode reduzir a precisão das respostas em determinadas tarefas. Por outro lado, quando os sistemas são bem preparados e utilizados dentro de contextos adequados, os ganhos podem ser expressivos.

Treinamento e qualidade dos dados fazem a diferença

O mesmo levantamento identificou que profissionais apoiados por inteligência artificial conseguiram executar determinadas atividades cerca de 25% mais rápido, além de registrar ganhos superiores a 40% na qualidade dos resultados em alguns cenários.

Para Behenck, esses números reforçam uma mudança de mentalidade que as empresas precisam adotar. Em vez de enxergar a IA apenas como uma ferramenta tecnológica, é necessário tratá-la como um recurso que depende de treinamento, supervisão e atualização contínua.

Nesse contexto, a qualidade da base de conhecimento, a organização dos processos internos e a definição clara das informações que devem orientar o sistema tornam-se fatores decisivos.

Mais do que criar agentes em larga escala, o desafio passa a ser preparar inteligências artificiais capazes de compreender corretamente o funcionamento da organização e apoiar as equipes de forma consistente. Afinal, como resume o especialista, o futuro não será definido apenas por quem possui mais agentes de IA, mas por quem consegue treiná-los melhor.