Por André Renato Ramos*
As empresas que conseguirem avançar das informações genéricas para a integração estratégica serão aquelas que irão se diferenciar. Isso exige investir não apenas na tecnologia, mas também em pessoas capazes de utilizá-la com visão crítica e foco nos objetivos do negócio.
Nos últimos meses, a IA generativa saiu do laboratório e invadiu o dia a dia. Em 2024, 71% das organizações relataram uso regular de GenAI em pelo menos uma função do negócio — um salto em relação a 2023. O dado é da pesquisa global da McKinsey e mostra que “usar” não é mais o diferencial; capturar valor é. McKinsey & Company
O problema é que a maioria ainda não atravessou o “vale” entre “provar conceito” e “escalar impacto”. O Accenture Tech Vision 2025 aponta: só 36% das empresas dizem ter “escalado” soluções de GenAI e apenas 13% atingiram impacto significativo em nível empresarial. A leitura é clara: falta arquitetura, governança e, sobretudo, encaixe com processos-fim.
Por que agentes verticais são o próximo passo lógico
Agentes verticais de IA são sistemas orientados a metas, desenhados para um domínio específico (ex.: cobrança, trade marketing, compras indiretas, compliance fiscal). Eles não apenas “geram conteúdo”, mas percebem contexto, decidem e executam tarefas dentro dos limites e políticas da empresa — definidos e conectados a dados, sistemas e regras de negócio.
O próprio Gartner projeta que, até 2027, mais de 50% dos modelos de GenAI usados por empresas serão específicos de indústria ou função. Isso confirma a virada do “genérico” para o verticalizado, onde a performance cresce porque a solução nasce com o vocabulário, os dados e os objetivos daquele processo.
Ações para se distinguir quem performa de quem fica no hype:
- Definição do problema de negócio antes do modelo: mapeie métricas-chave (ex.: DSO, OTIF, margem por SKU, lead time de compras) e desenhe qual o papel do agente para mover esses ponteiros;
- Uso de dados utilizáveis, não perfeitos: os agentes verticais toleram imperfeição melhor que projetos “big bang”, desde que haja fontes confiáveis, políticas de qualidade e trilhas de auditoria;
- Realização de três integrações que pagam o projeto: a) ERP/CRM (registrar/ler transações), b) sistemas de workflow (orquestrar aprovação), c) repositórios de conhecimento (políticas, contratos, catálogos);
- Adoção de guardrails e responsabilidade – defina o escopo de ação, limiares de confiança, alçadas e rotas de fallback. Governança não é burocracia; é como você escala com segurança;
- Capacitação do time (e novas funções) – além de engenheiros, você precisa de donos de processo e “AI product owners” com visão crítica e foco no resultado — a frase-base desta matéria não é retórica; é plano de execução.
Roadmap vencedor em 90 dias:
- Semanas 1–2: priorize 2–3 casos com ROI mensurável (ex.: automação de propostas, reconciliação de faturas, análise de pedidos atípicos);
- Semanas 3–6: conecte dados e sistemas; implemente guardrails; defina KPIs de negócio;
- Semanas 7–10: pilote com usuários reais; meça impacto; ajuste prompts, ferramentas e políticas;
- Semanas 11–12: empacote como “produto interno” (SLA, observabilidade, catálogo, treinamento).
O que você pode prometer (com responsabilidade)
- Velocidade com controle: decisões repetitivas delegadas ao agente, exceções permanecem com humanos;
- Qualidade consistente: a cada iteração, o agente aprende com regras, feedbacks e resultados;
- ROI rastreável: cada ação do agente é logada, auditável e vinculada a métricas do processo.
Recapitulando: a virada está na aplicação real dos agentes de IA
Em recente artigo vimos que muitas empresas já perceberam que a IA genérica, sozinha, gera mais trabalho do que resultados, e que o jogo vira quando a IA passa a operar junto, com propósito de negócio, dados confiáveis e contexto setorial.
Os agentes de IA verticais não são apenas uma ferramenta a mais, ou um hype. Ela já é a nova maneira de executar tarefas operacionais automatizadas — e, principalmente, de decidir, de gerar valor.
Por isso, a qualidade dos dados é essencial para que os agentes de IA possam entregar o melhor resultado. A integração entre as aplicações empresariais e sistemas de dados são o centro do universo nesta jornada.
Em resumo, a próxima onda de performance virá de agentes verticais integrados aos fluxos críticos. A janela competitiva já abriu — e os números mostram que quem atravessar da prova de conceito para a integração estratégica terá vantagem real.
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*Gestor de Negócios e Parcerias da Magic Software Brasil.
