A maioria das empresas já utiliza Inteligência Artificial para analisar dados, gerar relatórios e apoiar decisões estratégicas. No entanto, a próxima grande evolução da IA corporativa não está apenas em interpretar informações, mas em agir de forma autônoma dentro dos processos de negócio. É nesse contexto que surge a IA Agente, uma tecnologia capaz de perceber cenários, tomar decisões e executar ações em tempo real.

Diferente da IA tradicional baseada em prompts, a IA Agente opera como um sistema inteligente contínuo. Ela inicia tarefas, acessa APIs, interage com múltiplos sistemas corporativos e executa fluxos complexos sem depender de comandos humanos a cada etapa. Trata-se de uma mudança estrutural na forma como a automação é concebida nas organizações.

Na prática, isso significa que áreas como atendimento ao cliente, operações, TI, supply chain e segurança passam a contar com agentes digitais que monitoram eventos, antecipam falhas e realizam remediações automaticamente. Onde velocidade, contexto e precisão são críticos, a IA Agente se torna um diferencial competitivo.

Estudos de mercado indicam que, até 2029, agentes autônomos serão responsáveis por resolver até 80% dos atendimentos comuns, com redução de custos operacionais na ordem de 30%. A pergunta estratégica para os executivos não é mais se irão adotar IA Agente, mas quando e com qual nível de controle, segurança e retorno.

Automação com raciocínio: quando a IA passa a operar com inteligência de negócio

A IA Agente representa uma evolução natural da IA corporativa. Ela combina modelos de linguagem (LLMs) com ferramentas externas, dados corporativos, APIs e algoritmos especializados para executar objetivos de negócio de forma autônoma. Em vez de apenas responder comandos, esses agentes monitoram ambientes, interpretam cenários e executam ações com base em contexto e prioridade.

Esse modelo permite a automação de processos que exigem raciocínio, tomada de decisão e adaptação contínua. Diferente das automações tradicionais baseadas em regras fixas, a IA Agente aprende com o ambiente, ajusta suas estratégias e evolui conforme os processos corporativos se tornam mais complexos.

Na prática, isso viabiliza automações de alto impacto, como resposta em tempo real a incidentes operacionais, otimização contínua de processos, integração inteligente entre áreas de negócio e redução de gargalos entre times. A operação deixa de ser reativa e passa a ser proativa e preditiva.

Esse modelo é especialmente relevante para ambientes corporativos complexos, onde escala, confiabilidade e integração determinam o sucesso da operação. Porém, para que essa automação funcione de forma sustentável, é fundamental contar com uma arquitetura corporativa bem definida e preparada para IA em produção.

Os desafios da IA Agente: autonomia exige governança, segurança e escala

Toda tecnologia transformadora traz riscos quando adotada sem estratégia. Com a IA Agente, isso se torna ainda mais crítico, pois estamos falando de sistemas capazes de tomar decisões e executar ações automaticamente dentro do core da operação empresarial.

Executivos precisam lidar com desafios como a orquestração de fluxos complexos entre múltiplos sistemas, a governança e a explicabilidade das decisões autônomas, além da necessidade de escalar a infraestrutura com controle de custos, desempenho e segurança. Sem uma abordagem estruturada, a IA pode rapidamente se tornar mais um ponto de complexidade.

Outro fator crítico é a integração com sistemas legados. Grande parte das empresas opera com ambientes híbridos, aplicações monolíticas e arquiteturas distribuídas. Para que a IA Agente funcione corretamente, ela precisa se integrar a esse ecossistema de forma segura, auditável e resiliente.

Organizações maduras tratam IA Agente como uma plataforma corporativa, não como um experimento isolado. Isso garante previsibilidade, conformidade regulatória, governança de dados e retorno sobre o investimento, transformando a inovação em vantagem competitiva sustentável.

Red Hat AI: a base para operar IA Agente em ambientes corporativos

Escalar IA Agente não depende apenas de modelos mais avançados. Depende de infraestrutura, governança, observabilidade e flexibilidade operacional. É exatamente nesse ponto que a plataforma Red Hat AI se posiciona como o alicerce para transformar IA experimental em operação corporativa.

Com o Red Hat OpenShift AI, agentes de IA podem operar em ambientes híbridos e multicloud, com orquestração baseada em Kubernetes, alta disponibilidade, segurança por design e integração nativa com pipelines de dados e aplicações de negócio. Isso permite que a IA opere de forma distribuída, resiliente e altamente escalável.

A plataforma oferece recursos avançados de observabilidade, controle de acesso, auditoria e explicabilidade, permitindo que as empresas mantenham total governança sobre as decisões tomadas pelos agentes. Além disso, a arquitetura aberta garante flexibilidade para integrar diferentes modelos, ferramentas e stacks tecnológicos.

Com o apoio da SManager, as organizações conseguem sair do discurso e operacionalizar IA Agente com foco em valor de negócio.

Da estratégia à arquitetura, da governança à operação, a SManager atua como parceira estratégica para transformar inovação em resultado mensurável. Porque inovação só gera vantagem quando pode ser sustentada em escala.

Quero operacionalizar IA Agente com a SManager.