A IA agentica representa a próxima evolução da inteligência artificial. Ao contrário dos sistemas tradicionais que apenas respondem a comandos, estes agentes autónomos iniciam ações de forma proativa e ligam tarefas a intenções. Funcionam essencialmente como chatbots com acesso a ferramentas empresariais, permitindo-lhes realizar trabalho significativo e orientado para objetivos com intervenção humana mínima.
À medida que avançamos em 2025, as tendências da IA agentica estão a remodelar a forma como as empresas abordam a automação, a tomada de decisões e o envolvimento com o cliente. Isto marca uma mudança fundamental rumo a uma automação verdadeiramente inteligente. Vários fatores convergentes posicionaram 2025 como o ano de viragem para a adoção, incluindo capacidades de raciocínio melhoradas em modelos modernos de IA como Claude 3.5, GPT-4 e Gemini 2.0, que agora demonstram aptidões sofisticadas de raciocínio, permitindo decisões autónomas em cenários empresariais complexos.
Os principais fornecedores de cloud estão a investir fortemente nesta área. A Amazon Web Services anunciou recentemente o Amazon Bedrock AgentCore, permitindo às organizações implementar e operar agentes de IA seguros à escala empresarial. A AWS lançou também novas ofertas no seu Marketplace para ajudar as empresas a encontrar, adquirir e implementar agentes e ferramentas de IA de fornecedores líderes. A empresa planeia investir mais 100 milhões de dólares no seu Generative AI Innovation Center para impulsionar o desenvolvimento e a implementação de IA agentica.
As aplicações no mundo real já demonstram resultados impressionantes. A Genentech, uma empresa de biotecnologia sediada nos EUA, construiu uma solução agentica que automatiza processos manuais demorados de pesquisa, permitindo que os seus cientistas se concentrem em investigação de alto impacto e acelerem a descoberta de medicamentos. O sistema utiliza agentes autónomos capazes de decompor tarefas de investigação complexas em fluxos de trabalho dinâmicos e multi-etapas. Ao contrário dos sistemas tradicionais de automação, que seguem caminhos pré-definidos, estes agentes adaptam a sua abordagem com base na informação recolhida em cada etapa.
As organizações que implementam otimização autónoma de processos reportam melhorias de 40-60% na eficiência operacional e uma redução de 25% nos custos operacionais. Agentes de tomada de decisão em tempo real reduzem os tempos de resposta em 90% e melhoram a precisão das decisões em 40%. Em setores específicos, organizações de saúde que utilizam IA agentica reportam uma redução de 25% nos custos administrativos e uma melhoria de 30% nos índices de satisfação dos pacientes, enquanto instituições financeiras alcançam tempos de processamento de crédito 40% mais rápidos e uma redução de 50% em transações fraudulentas. No retalho, as organizações reportam um aumento de 45% nas taxas de conversão e uma melhoria de 30% na retenção de clientes.
No entanto, os especialistas alertam para os riscos de uma implementação apressada sem as devidas salvaguardas. "Estamos no início desta mudança, mas está a avançar rapidamente. Os orquestradores de IA podem facilmente tornar-se a espinha dorsal dos sistemas de IA empresariais este ano—ligando múltiplos agentes, otimizando fluxos de trabalho de IA e gerindo dados multilingues e multimédia", observa Vyoma Gajjar, especialista em IA da IBM. Ela alerta que "escalar estes sistemas exigirá quadros de conformidade robustos para manter tudo a funcionar sem sacrificar a responsabilização" e sublinha que as organizações devem dedicar-se com igual empenho à governação de dados e IA como à adoção das mais recentes inovações.