Agentes de IA: o que muda quando a IA deixa de responder e passa a agir

Durante dois anos, a IA nas empresas foi sobretudo uma janela de conversa: fazia-se uma pergunta, recebia-se um texto e alguém o copiava para outro sistema. Em 2026 a pergunta passou a ser outra: o que consegue a IA fazer sozinha, dentro dos sistemas da empresa. É a isto que se chama um agente.

O que os dados dizem sobre a capacidade

A medição mais citada vem do METR, um instituto independente que avalia modelos de IA. Em vez de perguntar se um modelo acerta numa pergunta, mede a duração das tarefas que consegue completar, expressa no tempo que um profissional humano levaria a fazê-las. A conclusão é clara: há cerca de seis anos que essa duração duplica aproximadamente a cada sete meses (Kwa et al., 2025).

A duração das tarefas que a IA consegue completar tem duplicado a cada cerca de sete meses. A medição usa, no entanto, um limiar de 50% de sucesso.

O pormenor importa. O limiar usado é o de completar a tarefa em metade das tentativas. Um sistema que acerta metade das vezes é impressionante num laboratório e insuficiente numa operação.

O que os dados dizem sobre a fiabilidade

Investigadores da Carnegie Mellon construíram uma empresa de software simulada, com colegas virtuais, documentos, mensagens e ferramentas reais, e puseram agentes a trabalhar lá dentro. O melhor agente testado completou 30% das tarefas de forma autónoma (Xu et al., 2025). As tarefas simples eram muitas vezes resolvidas; as longas e com várias dependências, raramente.

Do lado do mercado, a Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA com agentes sejam cancelados até ao fim de 2027. Aponta três motivos: custos que crescem, valor de negócio pouco claro e controlos de risco insuficientes (Gartner, 2025). É uma previsão de analista, não uma medição, mas descreve bem o que acontece quando um agente é lançado sem âmbito nem regras.

O que isto significa na prática

Juntas, estas três fontes contam uma história coerente. Os agentes evoluem depressa e já fazem trabalho útil de várias etapas. Mas a fiabilidade cai com a duração e a complexidade da tarefa. Daqui resultam três regras de desenho:

1. Tarefas curtas e bem delimitadas primeiro. Por exemplo, conciliar uma guia com uma encomenda, preparar a fatura de uma viagem ou identificar o que falta numa participação. Nestas tarefas a taxa de sucesso é alta e o erro é fácil de detetar.
2. Nas ações sensíveis, decide uma pessoa. O agente reúne a informação e propõe; uma pessoa aprova pagamentos, alterações a contratos e comunicações a clientes.
3. Saber parar. Quando a informação está incompleta ou contraditória, o agente passa o caso a uma pessoa, com o contexto reunido. Um agente que reconhece quando não sabe é mais fácil de supervisionar e merece mais confiança.

A diferença entre responder e agir

Um assistente poupa minutos a quem pergunta. Um agente bem desenhado tira uma tarefa inteira da lista de alguém. O que separa os dois é sobretudo o desenho: o âmbito, as permissões, os pontos de aprovação e o registo de cada passo. Estas decisões respondem também a um dos motivos de cancelamento que a Gartner aponta, os controlos de risco insuficientes.