Precisamos Falar Sobre Agentes

A explosão do termo 'agente' não é só marketing: é o nome que a indústria deu à terceira onda de automação, depois da RPA e da IA generativa básica. Em 2025, com o lançamento do Model Context Protocol (MCP) pela Anthropic e do Project Astra pelo Google, os modelos deixaram de ser meros geradores de texto para se tornarem sistemas capazes de acessar APIs, executar código, tomar decisões sequenciais e manter memória contextual em tempo real. Isso transforma um 'agente' em algo muito mais próximo de um funcionário digital autônomo do que de um assistente chatbot.

O mercado já reage: US$ 5 bilhões em 2024 saltou para US$ 7,84 bilhões em 2025, com projeções de quase US$ 53 bilhões até 2030. Mas esse crescimento acelerado está gerando um problema prático, e urgente, para CIOs e compradores de TI: como avaliar, integrar e governar algo que muda de comportamento conforme o contexto, sem documentação padrão, sem SLA claro e sem interface humana previsível?

Essa confusão não é só conceitual: ela gera riscos operacionais reais. Agentes mal projetados já causaram falhas em cadeias de suprimentos por otimizações não supervisionadas, vazamentos em suporte ao cliente por integração inadequada com bases de dados sensíveis e retrabalho em desenvolvimento por 'alucinações' que geram código funcional mas inseguro. Para empresas brasileiras, a falta de clareza também dificulta a escolha entre soluções locais com suporte jurídico adequado e ferramentas globais com governança fraca no Brasil, um desafio que pode ampliar a dependência tecnológica e expor dados estratégicos.