Gartner projeta que agentes de IA especializados podem gerar 80% do retorno da tecnologia até 2028

Agentes de IA especializados prometem maior retorno para empresas até 2028.

Um agente capaz de executar tarefas específicas é visto como uma solução promissora para as empresas. Uma recente análise da Gartner indica que esses agentes de IA especializados têm um potencial de retorno significativamente maior, projetando que serão responsáveis por 80% do retorno tangível da tecnologia até 2028.

Embora essa porcentagem seja uma projeção, e não um resultado já alcançado, a análise examinou 107 implementações de IA agêntica em diversos setores. A consultoria concluiu que o valor gerado depende da adequação do grau de autonomia do agente à complexidade do problema que ele deve resolver.

Os agentes de IA especializados são projetados para desempenhar funções delimitadas, com acesso às informações, ferramentas e regras necessárias para a execução de suas tarefas. Eles podem analisar solicitações, verificar critérios, atualizar sistemas e encaminhar exceções a profissionais, mostrando-se eficazes em processos específicos sem a necessidade de um modelo exclusivo de inteligência artificial.

Por que agentes de IA especializados podem gerar mais retorno?

Um exemplo destacado na análise é de uma prestadora de serviços industriais que automatizou o pedido de peças, resultando em um retorno anual de US$ 3 milhões e a liberação de 90 mil horas de trabalho dos técnicos. Esse caso ilustra como a execução de atividades definidas dentro da operação permite medir resultados de forma clara.

No campo da Comunicação e Marketing, aplicar o mesmo princípio pode ser benéfico. Em vez de atribuir uma missão ampla a um agente, as equipes podem focar em tarefas específicas, como verificar se um briefing contém todas as informações necessárias ou adaptar peças aprovadas a formatos definidos. Essas aplicações, embora não apresentem dados de retorno específicos na análise da Gartner, demonstram o potencial de otimização.

Definir funções também ajuda a identificar quais decisões devem ser mantidas sob responsabilidade humana. Por exemplo, um agente pode gerar alternativas de texto conforme as diretrizes da marca, enquanto decisões sobre posicionamentos institucionais e temas sensíveis devem passar por um fluxo de aprovação. Isso permite conectar diferentes funções sem concentrar todo o processo em um único sistema.

Como medir o resultado de um agente de IA

Antes da implementação da tecnologia, é crucial que a empresa defina o que considera uma tarefa concluída com qualidade. Apenas contar o número de textos produzidos por um agente não é suficiente para avaliar seu desempenho; é necessário analisar se houve redução de retrabalho e se os materiais atendem aos critérios editoriais. No atendimento, métricas como a resolução de demandas e correções posteriores fornecem uma visão mais útil do desempenho.

A análise também sugere que agentes especializados com resultados comprovados podem ser expandidos para fluxos entre diferentes áreas. Em operações que conectam Marketing, Vendas e Atendimento, essa expansão requer uma definição clara das responsabilidades de cada etapa e das informações que devem acompanhar as solicitações. Sem essa clareza, aumentar o número de agentes pode complicar a identificação de erros e a passagem de trabalho.

Seis obstáculos são frequentemente identificados como barreiras ao retorno: a apresentação de assistentes simples como autônomos, o uso de dados ou arquiteturas frágeis, a falta de supervisão, o controle inadequado dos custos de processamento, a superestimação da confiabilidade das respostas e a ampliação de projetos sem preparar as equipes. Assim, ter uma função especializada não garante que o agente conseguirá executá-la com eficácia.

Um agente encarregado de responder dúvidas sobre produtos, por exemplo, pode continuar suscetível a erros se consultar documentos desatualizados ou informações conflitantes. O desempenho do agente depende de uma base de conhecimento robusta, com fontes selecionadas e atualizadas, além de permissões de acesso bem definidas. É fundamental estabelecer até onde o agente pode agir autonomamente, especialmente quando suas respostas impactam clientes ou a reputação da marca.

A projeção da Gartner serve como um guia para priorizar investimentos em agentes de IA: começar por processos que a empresa já conhece, consegue documentar e medir. Quando as tarefas e resultados esperados são vagos, a automação pode intensificar essa indefinição. Por outro lado, com clareza, torna-se mais fácil avaliar se o agente resolveu um problema concreto e se sua utilização deve ser ampliada.