Empresas precisam provar o retorno dos agentes de inteligência artificial

A diferença entre testar ferramentas e integrá-las ao trabalho aparece em métricas de qualidade, custo e segurança — um desafio que também atinge grandes companhias brasileiras.

A inteligência artificial já entrou em muitas empresas, mas isso não significa que esteja fazendo trabalho completo ou gerando retorno claro. Em artigo publicado no Brazil Journal nesta quinta-feira, 29 de outubro, Lucas Smaira argumenta que o desafio corporativo agora é medir o desempenho dos agentes de IA: o que conseguem executar, com que qualidade e a que custo.

A discussão vai além de contar funcionários com acesso a chatbots ou agentes em uso. Uma ferramenta que sugere uma resposta ainda depende de alguém para concluir a tarefa. Um agente mais autônomo pode percorrer várias etapas — consultar informações, tomar ações em sistemas e encaminhar exceções —, mas cada etapa amplia a necessidade de controle.

Usar IA não é o mesmo que incorporá-la

A diferença entre adoção e resultado aparece em pesquisas empresariais. No levantamento global da McKinsey divulgado em 2025, 88% dos respondentes disseram que suas organizações usam IA regularmente em pelo menos uma função. Ainda assim, quase dois terços afirmaram que suas empresas não começaram a ampliar a tecnologia por toda a organização.

O dado ajuda a entender por que a presença de ferramentas não basta para demonstrar uma transformação. Um teste num departamento pode funcionar sem que a empresa tenha processos, dados ou regras para repetir o resultado em escala. E, quando o agente passa a operar sistemas ou lidar com clientes, uma resposta plausível já não é suficiente: é preciso saber se a tarefa foi concluída corretamente.

Como medir o trabalho de um agente

Uma forma de fazer essa avaliação é criar testes para situações representativas do trabalho real. Em atendimento, por exemplo, a empresa pode acompanhar quantos casos o agente resolve sem erro, quais situações deve encaminhar a uma pessoa e quanto custa cada resolução. Os critérios precisam refletir o risco: um erro ao resumir uma reunião não tem o mesmo peso que uma falha numa transação ou num processo crítico.

Essas avaliações, conhecidas no setor como evals, também ajudam a comparar diferentes combinações de modelos, instruções, dados e ferramentas. Em vez de escolher uma tecnologia só pela reputação ou pelo desempenho em demonstrações, a companhia pode verificar qual configuração atende melhor a uma tarefa específica. Isso torna mais concreto o cálculo de custo, qualidade e tempo.

O ciclo de melhoria é parte do produto

Medir uma versão é apenas o começo. Quando um erro real vira um caso de teste, a equipe consegue conferir se a correção funcionou e se não prejudicou outras tarefas. O tempo entre detectar a falha e disponibilizar uma solução passa, assim, a ser um indicador útil da capacidade de aprimorar a operação.

O processo não equivale a deixar um sistema se modificar sem supervisão. Decisões sobre acesso, segurança, revisão humana e critérios de aprovação continuam sendo responsabilidades da empresa. A melhoria contínua depende justamente de acompanhar resultados e definir limites, não de confiar que o modelo sempre vai acertar.

A vantagem pode estar no aprendizado acumulado

Modelos disponíveis no mercado tendem a ficar mais capazes e podem ser contratados por diferentes organizações. Mais difícil de replicar é o conhecimento que uma empresa constrói ao registrar exceções, erros recorrentes e exemplos de decisões bem-sucedidas em seus próprios processos. Esse histórico pode orientar novas avaliações e ajudar a adaptar sistemas a tarefas específicas.

A McKinsey encontrou também uma distância entre adoção e impacto financeiro: 39% dos respondentes relataram algum efeito da IA sobre o EBIT, mas, entre eles, a maioria indicou impacto inferior a 5%. O número não prova que a tecnologia não gere valor; mostra que resultados expressivos ainda não são relatados pela maior parte das organizações pesquisadas.

A pergunta prática, portanto, deixa de ser apenas quantas pessoas ou agentes usam IA. Para as empresas, passa a ser quanto trabalho é concluído corretamente, com que risco e em quanto tempo a operação aprende com as falhas.

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