Agentes de IA: o que avaliar antes de implementar na sua empresa

04 ago 2026

Nos últimos anos, a inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio e passou a ocupar um papel cada vez mais operacional nas empresas. Agora, o mercado entra em uma nova fase: a ascensão dos agentes de IA, sistemas capazes não só de responder a comandos, mas também de executar tarefas, interpretar contexto, interagir com diferentes plataformas e automatizar fluxos de trabalho de forma mais inteligente.

Segundo a pesquisa The State of AI in 2025, da McKinsey, 62% dos respondentes afirmaram que suas organizações já estavam experimentando agentes de IA, embora a maioria ainda estivesse em estágios iniciais de escala. O mesmo estudo mostra que apenas 39% relataram impacto no EBIT, indicador ligado ao resultado operacional, em nível corporativo.

Esses dados reforçam um ponto importante: adotar uma tecnologia emergente não significa, automaticamente, gerar valor para o negócio. Para que isso aconteça, é preciso ter clareza sobre objetivos, processos, dados, governança e integração com a estrutura já existente.

Na prática, muitas iniciativas de IA ainda enfrentam desafios justamente por não estarem conectadas à realidade operacional das empresas. O relatório The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 indica que 95% das organizações analisadas não obtêm retorno mensurável com iniciativas de IA generativa, principalmente por dificuldades de integração, falta de aprendizado contextual e desalinhamento com os fluxos do dia a dia.

Por isso, critérios como integração com sistemas corporativos, segurança de dados, capacidade de contextualização, governança, monitoramento e geração de valor são determinantes para que um agente de IA se torne uma vantagem competitiva, e não apenas mais uma solução subutilizada.

Em um cenário marcado por tecnologias cada vez mais sofisticadas, entender o que avaliar antes de escolher um agente de IA deixou de ser uma questão apenas técnica. Hoje, essa análise faz parte da estratégia de crescimento, eficiência e inovação das empresas.

Se você está buscando essa orientação, continue a leitura.

Neste conteúdo, vamos abordar:

Cenário dos agentes de IA
Como funcionam os agentes de IA
O que avaliar ao escolher um agente de IA
Checklist para escolher um agente de IA
O que é o Joule;
Benefícios do SAP Joule para as empresas

O que considerar antes de implementar agentes de IA?

Antes de implementar agentes de IA, as empresas devem avaliar integração com sistemas corporativos, segurança de dados, governança, capacidade de contextualização, escalabilidade, monitoramento em tempo real e potencial de geração de valor para o negócio.

Esses critérios ajudam a garantir que a solução seja aplicada de forma estratégica, segura e conectada aos objetivos da organização.

Cenário dos agentes de IA

O crescimento dos agentes de IA está diretamente ligado a uma mudança nas prioridades das empresas. Mais do que automatizar tarefas, elas buscam escalar operações, reduzir atividades repetitivas, aumentar a produtividade e responder com mais velocidade a um mercado cada vez mais orientado por dados.

Esse avanço também acontece em um contexto de maior maturidade tecnológica. As organizações já perceberam que o valor da inteligência artificial não está apenas na adoção da ferramenta, mas na forma como ela se conecta aos processos, dados e sistemas que sustentam a operação.

Isso ajuda a explicar por que tantas iniciativas de IA ainda não alcançam o resultado esperado. Dados desorganizados, sistemas isolados e ausência de uma estrutura clara de governança podem limitar o potencial dessas soluções, mesmo quando a tecnologia utilizada é avançada.

A discussão, portanto, deixa de ser apenas se as empresas devem adotar agentes de IA. A pergunta mais relevante passa a ser: como escolher soluções capazes de gerar resultados sustentáveis e aderentes à realidade do negócio?

Em um mercado com múltiplas ofertas e promessas de eficiência, avaliar os critérios certos é essencial para transformar agentes de IA em uma vantagem competitiva real.

Como funcionam os agentes de IA?

Agentes de IA são sistemas baseados em inteligência artificial capazes de interpretar contexto, executar tarefas, interagir com diferentes sistemas e automatizar etapas de um processo com maior autonomia.

Diferentemente de modelos mais tradicionais de inteligência artificial, os agentes de IA foram desenvolvidos para atuar com maior autonomia. Em vez de depender apenas de comandos pontuais, eles conseguem executar etapas de um processo, analisar informações, tomar decisões com base em contexto e interagir com diferentes sistemas.

Na prática, esses agentes combinam modelos avançados de linguagem, também conhecidos como LLMs, mecanismos de raciocínio, motores de decisão e integrações com plataformas corporativas. LLMs são modelos de inteligência artificial treinados para compreender e gerar linguagem natural, como textos, perguntas e respostas.

Essa combinação permite que os agentes conduzam fluxos mais complexos, conectando dados, regras de negócio e ações em sequência. Com isso, podem apoiar diferentes áreas, como finanças, supply chain, atendimento ao cliente, vendas, marketing, gestão de talentos e operações.

Ao acessar diferentes fontes de informação e sistemas simultaneamente, esses agentes conseguem interpretar demandas, executar ações e ajustar respostas conforme o contexto operacional. É esse potencial que vem impulsionando sua adoção no mercado.

Por isso, os agentes de IA ganham espaço como aliados na automação de processos, no suporte à tomada de decisão, na análise de dados e na criação de operações mais conectadas e eficientes.

O que avaliar ao escolher um agente de IA?

Escolher um agente de IA é uma decisão que vai além da tecnologia. Mais do que analisar funcionalidades isoladas, as empresas precisam entender se a solução será capaz de gerar impacto real, integrar-se aos processos existentes e evoluir conforme novas demandas surgirem.

A eficiência de um agente de IA não depende apenas da sofisticação do modelo utilizado. Ela está diretamente relacionada à capacidade de operar dentro da realidade da organização, considerando seus dados, sistemas, regras, riscos e objetivos estratégicos.

Nesse contexto, alguns critérios devem ser avaliados com atenção.

Integração com os sistemas corporativos

Um dos pontos mais importantes é a capacidade do agente de IA de se conectar aos sistemas já utilizados pela empresa, como ERPs, CRMs, plataformas financeiras, soluções de gestão de talentos e bancos de dados internos.

Quanto maior for essa integração, maior tende a ser a capacidade do agente de oferecer respostas contextualizadas e executar ações com autonomia. Sem acesso aos dados e processos do negócio, a solução pode ficar limitada a interações superficiais, reduzindo seu potencial de geração de valor.

Além disso, agentes de IA que operam de forma isolada podem aumentar silos de informação, retrabalho e dificuldades de alinhamento entre áreas. Por isso, avaliar a integração desde o início é fundamental.

Segurança, privacidade e governança de dados

Como os agentes de IA podem acessar informações estratégicas e sensíveis, é essencial que contem com mecanismos robustos de proteção de dados.

Isso envolve criptografia, controle de acesso, rastreabilidade das ações, conformidade regulatória e políticas claras de governança. Em termos simples, governança de dados é o conjunto de regras, responsabilidades e processos que define como as informações são usadas, protegidas e monitoradas dentro da empresa.

Sem uma estrutura bem definida, o uso da IA pode ampliar riscos operacionais, comprometer informações críticas e gerar desafios relacionados à conformidade.

Capacidade de contextualização

Um bom agente de IA precisa compreender mais do que uma pergunta isolada. Ele deve considerar dados corporativos, histórico de interações, regras internas, particularidades dos processos e objetivos do negócio.

Essa capacidade de contextualização permite gerar respostas mais úteis, recomendações mais assertivas e ações mais confiáveis. Em vez de apenas automatizar tarefas, o agente passa a operar com uma compreensão mais ampla do ambiente em que está inserido.

Na prática, isso permite que a empresa conte com uma solução capaz de apoiar a evolução contínua dos processos, e não apenas executar comandos pontuais.

Escalabilidade e flexibilidade operacional

À medida que uma empresa cresce, suas necessidades também mudam. Novos mercados, novos processos, maior volume de dados e mudanças regulatórias podem exigir que as soluções tecnológicas acompanhem esse movimento.

Por isso, é importante avaliar se o agente de IA possui flexibilidade para incorporar novos fluxos de trabalho, ampliar integrações e lidar com volumes maiores de dados sem perda de desempenho.

Escalabilidade, nesse contexto, significa a capacidade da solução de crescer junto com a operação, mantendo eficiência, segurança e qualidade.

Monitoramento em tempo real

Mesmo sendo uma tecnologia avançada, o agente de IA precisa ser acompanhado de forma contínua. Monitorar decisões, revisar resultados e ajustar comportamentos são práticas importantes para reduzir erros e aumentar a confiabilidade da solução.

Esse acompanhamento também ajuda a identificar desvios, oportunidades de melhoria e pontos em que a supervisão humana continua necessária.

Isso reforça uma ideia importante: agentes de IA não substituem completamente a atuação humana. Eles ampliam a capacidade dos profissionais de atuar de forma mais estratégica, deixando atividades repetitivas e análises operacionais mais simples para a tecnologia.

Geração de valor para o negócio

Por fim, uma das perguntas mais importantes antes de implementar um agente de IA é: como essa solução contribuirá para os objetivos estratégicos da empresa?

Redução de custos, aumento de produtividade, aceleração de processos, melhoria na experiência do cliente e apoio à tomada de decisão são alguns exemplos de indicadores que podem orientar essa escolha.

Sem clareza sobre os resultados esperados, existe o risco de implementar a tecnologia apenas por tendência, sem um caminho real para gerar retorno ao negócio.

Checklist para escolher um agente de IA

Antes de escolher um agente de IA, avalie se a solução:

conecta-se aos sistemas corporativos já utilizados;
protege dados sensíveis e atende às regras de governança;
compreende o contexto dos processos internos;
escala conforme o crescimento da empresa;
permite monitoramento e revisão humana;
gera impacto mensurável para o negócio.

Esse checklist ajuda a transformar a decisão em uma análise mais objetiva, conectando tecnologia, governança e valor de negócio.

O que é o Joule?

Acompanhando o avanço dos agentes de IA no mercado, a SAP lançou, em 2023, o Joule, seu copiloto de IA generativa desenvolvido para apoiar usuários em soluções corporativas da SAP. Segundo a própria SAP, o Joule foi criado para oferecer respostas contextualizadas a partir de dados disponíveis no portfólio SAP e em fontes de terceiros, de forma segura e aderente aos processos de negócio.

O Joule utiliza linguagem natural, ou seja, permite que o usuário faça perguntas ou solicite ações usando frases simples, semelhantes à forma como conversamos no dia a dia. A partir disso, a solução interpreta a intenção da solicitação, consulta informações disponíveis e retorna respostas mais aderentes ao contexto da empresa.

Na prática, o Joule pode apoiar diferentes processos ao transformar dados corporativos em insights mais acessíveis. Isso facilita a análise de informações, a identificação de oportunidades e a tomada de decisão.

A SAP também apresenta o Joule como uma solução que reúne assistentes e agentes de IA em um ambiente unificado, capaz de apoiar fluxos de trabalho em sistemas SAP e não SAP, com foco em segurança, governança e contexto empresarial.

Dessa forma, grandes volumes de dados podem ser transformados em informações mais claras, úteis e conectadas aos objetivos do negócio.

Benefícios do SAP Joule para as empresas

Por ser desenvolvido para atuar de forma integrada aos processos corporativos, o SAP Joule pode trazer benefícios que vão além da automação tradicional.

Entre os principais, destacam-se:

Maior produtividade: o Joule pode reduzir o tempo gasto em atividades operacionais, permitindo que os profissionais concentrem esforços em análises e decisões de maior valor.
Tomada de decisão mais rápida: ao acessar dados e processos integrados ao ecossistema SAP, a solução pode apoiar análises mais contextualizadas e respostas mais ágeis.
Mais conexão entre as áreas: ao trabalhar com dados integrados, o Joule ajuda a reduzir a fragmentação de informações e melhora o alinhamento entre diferentes processos.
Experiência mais intuitiva: em vez de navegar por múltiplos sistemas, os usuários podem interagir com a solução por meio de linguagem natural, tornando a consulta a dados mais simples no dia a dia.
Apoio à governança: construído sobre uma base voltada a segurança, conformidade e controle, o Joule pode apoiar empresas que precisam avançar em IA sem abrir mão da responsabilidade no uso dos dados.

Como avançar com agentes de IA de forma estratégica?

Os agentes de IA estão ajudando a transformar a forma como as empresas operam, analisam dados e tomam decisões. No entanto, para que essa tecnologia gere valor real, é importante avaliar sua aderência aos processos, sua integração com os sistemas existentes e sua capacidade de crescer com o negócio.

Antes de adotar uma solução, contar com o apoio de especialistas pode ajudar a definir prioridades, mapear riscos, estruturar a governança e identificar os casos de uso com maior potencial de retorno.

Com experiência em implementações SAP e atuação global, a delaware apoia empresas na transformação de seus processos por meio de tecnologias avançadas, ajudando a conectar estratégia, dados e operação.

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Perguntas frequentes

O que é um agente de IA e qual a diferença para um chatbot?

Um agente de IA é um sistema capaz de interpretar contexto, executar tarefas, tomar decisões com base em dados disponíveis e interagir com diferentes ferramentas ou sistemas para atingir um objetivo.

Já os chatbots tradicionais costumam seguir fluxos pré-programados e responder a perguntas específicas. Na prática, agentes de IA possuem maior autonomia operacional, podendo automatizar processos mais complexos, acessar informações em tempo real e adaptar respostas conforme o contexto do negócio.

Como escolher o melhor agente de IA para uma empresa?

A escolha depende das necessidades da empresa e dos objetivos que ela pretende alcançar com a solução. Ainda assim, alguns critérios são essenciais: capacidade de integração com sistemas existentes, segurança da informação, governança, escalabilidade, contextualização das respostas e potencial de geração de valor para o negócio.

Também é importante avaliar se o agente de IA consegue operar dentro da realidade da organização, considerando processos, dados, regras internas e indicadores estratégicos.

Quais áreas da empresa podem se beneficiar com agentes de IA?

Agentes de IA podem ser aplicados em diferentes áreas, como atendimento ao cliente, vendas, finanças, marketing, supply chain, gestão de talentos e operações.

Entre os principais benefícios estão a automação de tarefas repetitivas, o aumento de produtividade, a análise mais rápida de dados, o apoio à tomada de decisão e a melhoria da experiência do cliente.

Agentes de IA substituem profissionais?

Não. Agentes de IA não substituem completamente a atuação humana. Eles apoiam a automação de tarefas, análises operacionais e organização de informações, permitindo que profissionais concentrem esforços em decisões mais estratégicas.

Qual é o principal risco ao implementar agentes de IA?

O principal risco é adotar a tecnologia sem clareza de objetivos, integração com sistemas, governança de dados e indicadores de valor. Sem esses elementos, a solução pode ser subutilizada ou gerar riscos operacionais