5 fundamentos para trabalhar com agentes de IA e nenhum deles é programação

8 de outubro de 2026 portaldomediopiracicaba@gmail.com Redação

À medida que agentes assumem etapas inteiras de processos, competências como delegação, julgamento e avaliação passam a fazer parte da rotina de profissionais de diferentes níveis

São Paulo, setembro de 2026 – Quando a planilha eletrônica chegou aos escritórios, no fim dos anos 1970, a previsão era de que contadores desapareceriam. O que desapareceu foi a parte do trabalho que consistia em calcular. O valor migrou para quem sabia decidir o que precisava ser calculado e por quê, e essa pessoa passou a ser chamada de analista.

O padrão se repetiu em diferentes camadas de automação desde então, nos mais variados setores. E a expansão dos agentes de IA é o novo estágio dessa transformação em que a tecnologia absorve a execução e devolve ao profissional a responsabilidade de especificar o que deve ser feito. Um estudo conduzido por pesquisadores da UC Berkeley, IBM Research, Stanford e UIUC, com 306 profissionais de 26 domínios, mostra como agentes já estão sendo incorporados a fluxos de trabalho reais e reforça que a interação humana continua fazendo parte da operação.

Como consequência da adesão, os agentes de IA estão levando para executivos de diferentes níveis hierárquicos competências que, até pouco tempo, estavam associadas principalmente a funções de gestão. Agora, saber dar contexto, dividir objetivos em etapas, definir acessos, determinar quando uma pessoa precisa intervir e avaliar resultados passa a fazer parte da rotina de quem trabalha com sistemas capazes de executar sequências de tarefas.

Para Victor Dubugras, CRO da Plati AI, startup brasileira especializada em inteligência artificial aplicada ao WhatsApp, isso significa que atuar com agentes exigirá menos conhecimento de programação e mais capacidade de estruturar o trabalho que será delegado à tecnologia.

“A conversa sobre agentes ainda está muito concentrada em quem os constrói. Só que no mundo corporativo quem vai conviver com eles é praticamente todo mundo. E as competências que essas pessoas precisam não são de programação, são de gestão. É necessário saber orientar o sistema, estabelecer o nível de autonomia que ele pode ter, acompanhar se está entregando o que deveria, decidir onde você entra e avaliar o que voltou. Isso é delegação, e é a primeira vez que a gente vai cobrar delegação de quem nunca gerenciou ninguém”, afirma.

Na avaliação de Dubugras, há cinco fundamentos que formam a base necessária de conhecimento para trabalhar com agentes, independentemente da área ou senioridade. Confira a seguir:

1. Dar o contexto adequado

Um agente precisa saber quais informações são necessárias para executar uma atividade, onde encontrá-las e quais fontes são confiáveis e atualizadas. Na visão do CRO da Plati, a habilidade se aproxima de um bom briefing, mas ganha peso operacional quando a execução passa a ser automatizada. “Um agente com contexto ruim pode produzir uma resposta articulada e ainda assim estar errado simplesmente porque não recebeu as informações necessárias para tomar aquela decisão”, aponta.

2. Dividir objetivos em tarefas

Um objetivo amplo não é necessariamente uma instrução executável. Melhorar a retenção, por exemplo, precisa ser transformado em etapas, critérios e resultados esperados. A capacidade de decompor uma atividade também ajuda o profissional a entender melhor o próprio processo antes de delegá-lo.

“Um dos maiores erros é confundir objetivo com tarefa. ‘Aumentar a retenção’ é um objetivo, descobrir quais dados analisar, quais clientes priorizar e quais ações testar são tarefas. O agente pode ajudar a fazer essa decomposição, mas alguém precisa saber se a sequência proposta realmente faz sentido”, explica Dubugras.

3. Definir ferramentas e acessos

A execução depende dos sistemas aos quais o agente pode chegar, como CRM, ERP, calendário e bases de dados. As permissões precisam estar relacionadas às atividades que serão realizadas, evitando que o agente tenha acesso além do necessário. A definição das autorizações deve vir depois da decomposição do trabalho. Só é possível determinar o que o agente precisa acessar quando se sabe quais etapas ele precisará executar.

“Acesso se define por função, não por competência, e consultar não é o mesmo que alterar. E é só depois de quebrar o objetivo em etapas que você descobre a que sistemas o agente realmente precisa chegar. Quem inverte a ordem conecta tudo primeiro e depois tenta entender o que aconteceu. A autonomia precisa crescer junto com a responsabilidade que o sistema consegue assumir”, alerta o CRO da Plati AI.

4. Definir onde entra o julgamento humano

O estudo da IBM aponta que 68% dos agentes analisados executam no máximo dez etapas antes de uma intervenção, o que indica que a autonomia, na prática, costuma ser delimitada. A questão passa a ser definir em quais momentos uma pessoa precisa revisar, aprovar ou assumir uma decisão. O objetivo não é eliminar a participação humana, mas determinar onde o julgamento profissional agrega mais valor do que a velocidade da máquina.

“O erro é pensar que existem apenas duas opções, deixar o agente fazer tudo ou colocar uma pessoa para acompanhar tudo. O desenho mais eficiente está no meio. O agente pode cuidar da execução e a pessoa entra nos pontos em que existe ambiguidade, risco ou uma decisão que exige um contexto que o sistema não tem”, aponta.

5. Avaliar o resultado

Com a automação, conferir individualmente cada entrega pode eliminar parte do ganho de escala. Por isso, o profissional precisa estabelecer critérios de qualidade, definir o que exige revisão integral e o que pode ser avaliado por amostragem ou por mecanismos de exceção.

“Se o agente consegue fazer cem vezes mais trabalho, não faz sentido aplicar a mesma lógica de controle usada quando uma pessoa fazia dez tarefas. Você precisa definir previamente o que é uma boa entrega e criar critérios para identificar as exceções. A avaliação não deve exigir a revisão de cada execução, mas ajudar a entender se o sistema está cumprindo o que se espera dele”, afirma Dubugras.

A competência muda, mas a tecnologia continua complexa

Os cinco fundamentos, portanto, não são habilidades técnicas em si, mas conhecimentos de gestão aplicados a um novo tipo de sistema. Contextualizar, decompor, decidir e avaliar são capacidades tradicionalmente associadas a pessoas e processos. Com agentes, os profissionais precisarão desenvolvê-las para direcionar a tecnologia, supervisionar sua autonomia e incorporar seus resultados ao trabalho.

“Sempre existiu gente com muita clareza sobre o que precisava ser feito, mas que ficava limitada porque não dominava a ferramenta necessária para executar. Com os agentes de IA, essa barreira diminui. A pessoa consegue descrever o que precisa ser realizado e contar com um sistema capaz de transformar essa orientação em execução. A compreensão do problema continua sendo humana, mas a capacidade de colocá-lo em prática ganhou um novo alcance”, analisa Dubugras.

Isso não significa que trabalhar com agentes dispense conhecimento técnico. A simplicidade da experiência de uso esconde uma camada de engenharia que cresce conforme os sistemas são utilizados em maior escala. Dar contexto, por exemplo, pode envolver recuperação de informação, bases vetoriais e arquitetura de memória. Decompor tarefas pode levar à orquestração de fluxos e sistemas multiagente, enquanto acessos envolvem gestão de identidade e privilégio mínimo. Dessa forma, a profundidade técnica necessária para construir, adaptar e escalar esses sistemas depende de quanto se pretende avançar com os agentes.

“Comece pelos fundamentos, porque eles servem para qualquer pessoa que vá trabalhar com IA, independentemente de sua formação técnica. Mas saiba que cada um deles tem um nível de complexidade maior por trás. Quem quiser construir esses sistemas, e não só operá-los, vai precisar se conectar a uma camada mais profunda de tecnologia”, finaliza o CRO da Plati AI.

Sobre a Plati AI

A Plati AI é uma empresa brasileira que desenvolve infraestrutura de inteligência artificial conversacional para operações de negócio no WhatsApp, com foco em vendas, atendimento e processos.A tecnologia transforma o WhatsApp em um ambiente operacional integrado aos sistemas das empresas. Seus agentes de IA podem consultar estoques, processar pedidos, qualificar leads, acionar propostas e atualizar ERPs e CRMs diretamente pelas conversas, atuando como uma extensão da operação — e não como uma camada de atendimento isolada.

A plataforma também permite implementações autônomas ou no modelo de copiloto, em que a IA trabalha em conjunto com equipes humanas, sugerindo respostas, executando ações e mantendo o contexto dos atendimentos. Com sede em São Paulo, a Plati AI é investida por Canary, Koyamaki e Latitud e atende empresas de setores como energia, imobiliário, alimentação, serviços e mídia.