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A implementação de agentes de IA autônomos avança mais rápido do que a capacidade das empresas de acompanhar as decisões tomadas por eles. Para quem lidera TI e operações em empresas grandes, o problema real está em como controlar esses agentes, não na tecnologia em si.
O retorno de um agente de IA autônomo aparece em três lugares: menos tempo para concluir uma tarefa, menor custo por tarefa e menos erros em processos que antes dependiam de revisão manual.
O Gartner projeta queda de mais de 90% no custo de inferência de IA generativa até 2030, comparado a 2025. Mas Marcello Mussi, sócio-diretor da Peers Consulting + Technology, alerta que o volume de tarefas dos agentes cresce mais rápido do que essa queda de preço. Ou seja, o custo total pode continuar subindo mesmo com o preço unitário caindo, conforme análise da Peers sobre custo de tokens de IA.
Um agente de IA autônomo planeja, decide e executa tarefas em várias etapas, ajustando o próprio caminho conforme o resultado. Ele não segue um roteiro fixo.
O RPA funciona diferente. Ele segue regras pré-definidas e funciona bem em tarefas repetitivas, mas trava quando aparece qualquer variação fora do script. Um artigo da Peers sobre automação de processos financeiros aponta redução superior a 60% no esforço operacional em atividades financeiras rotineiras, como conciliação bancária, com o uso de RPA.
Isso mostra onde o RPA funciona bem: processos com regras claras e alto volume. O agente autônomo entra justamente onde o RPA para, quando é preciso decidir qual caminho seguir no meio do processo.
As três diferenças mais importantes na hora de avaliar qual usar são:
Governança de IA é o conjunto de regras, responsabilidades e controles que define como a inteligência artificial pode ser usada dentro de uma empresa, quem responde pelas decisões tomadas e como isso é acompanhado.
Everton Amorim, IT Managing Director da Peers, e Marcello Mussi, Managing Director e Board Member da Peers, mostram em análise publicada no MIT Technology Review Brasil e replicada no site da Peers que o desafio de CIOs e CTOs hoje é equilibrar a velocidade da adoção de IA com uma base tecnológica sólida o suficiente para sustentar isso no longo prazo. Sem essa base, a governança fica sempre correndo atrás da tecnologia.
A maior barreira para escalar agentes de IA autônomos costuma ser cultural, não técnica. Gestores relutam em delegar decisões a um sistema que eles próprios não conseguem explicar em detalhes para a diretoria.
O ponto contraintuitivo aqui é que empresas mais maduras em governança de dados costumam demorar mais para aprovar agentes autônomos. Isso acontece porque elas entendem melhor o tamanho do risco que estão assumindo, não porque estão atrasadas.
Um cenário discutido em artigo da Peers sobre agentic AI na gestão de terceiros mostra como agentes autônomos podem substituir o modelo de checagem por amostragem por uma auditoria contínua em escala, automatizando a leitura de documentos trabalhistas em Centros de Serviços Compartilhados. É uma análise editorial sobre o potencial da tecnologia, não um case de implementação.
Do lado prático, a Peers já trabalha a base que sustenta esse tipo de evolução. Em um case de transformação de Centro de Serviços Compartilhados em uma plataforma global de GBS, a empresa precisava de mais escala, visibilidade ponta a ponta e governança orientada a dados para sustentar o crescimento sem inflar a operação.
O projeto não usou agentes autônomos, mas estruturou justamente o tipo de governança de dados que costuma ser pré-requisito para dar esse próximo passo com segurança.
A frase que resume o momento atual é direta: quem trata agente de IA autônomo como projeto de TI perde a corrida para quem trata como projeto de governança.
Como a Peers pode ajudar minha empresa com agentes de IA autônomos?
A Peers estrutura a base de dados, governança e analytics necessária para adotar IA com segurança e escala. Conheça a abordagem em Cultura Data Driven e Advanced Analytics para Empresas e fale com o time.
Agentes de IA autônomos substituem RPA?
Não substituem direto. RPA segue regras fixas, enquanto agentes autônomos decidem com base em contexto, o que exige um jeito diferente de governar.
Quais os principais riscos de usar agentes de IA autônomos?
Decisões difíceis de auditar, falhas que se acumulam por falta de supervisão e custo que cresce mais rápido do que o esperado.
Como medir o retorno de um projeto de agentes autônomos?
Pela redução do tempo por tarefa, queda no custo por tarefa e menos erros em processos que antes eram manuais, sempre olhando também o custo de tokens em escala.
Qual o papel do CIO na adoção desses agentes?
Liderar a governança, definir até onde o agente pode decidir sozinho e garantir que cada decisão possa ser explicada depois.