Como identificar os melhores casos de uso para IA agêntica

A IA generativa já mudou o jogo em inúmeros setores, mas e a IA agêntica? Ela traz possibilidades (e pressões) ainda maiores para o aprimoramento dos negócios.

Quando existem casos de uso aparentemente infinitos para a IA agêntica, delimitar as opções para aquelas de maior impacto para a sua empresa é uma tarefa desafiadora, para dizer o mínimo.

Alguns processos parecem pontos fáceis para aplicar IA, mas será que um agente de IA realmente ajudaria a economizar tempo, cortar custos ou aumentar a receita ao ser adicionado? Encontrar o ponto ideal entre níveis de risco, facilidade de implementação e valor de negócio exige estratégia — e as ferramentas certas.

Na Lucid, trabalhamos com equipes de transformação para identificar esses casos de uso de IA de alto valor e resumimos nossos aprendizados em um framework simples. Com este framework, você aprenderá o que procurar ao selecionar casos de uso de IA agêntica para a sua empresa e como reunir os dados necessários para tomar uma decisão.

“A questão não é se, mas onde, quando e como adotar e aplicar a IA.”

—Gartner®, Os Pilares de uma Estratégia de Inteligência Artificial Bem-Sucedida, 16 de setembro de 2025

O que é IA agêntica e onde ela pode oferecer mais valor?

A IA agêntica se refere a sistemas autônomos de IA capazes de alcançar um objetivo, como reservar uma viagem ou emitir um reembolso, com intervenção e supervisão humanas limitadas. Enquanto a IA generativa utiliza LLMs para criação de conteúdo, a IA agêntica utiliza LLMs como motores de raciocínio para interagir com softwares, executar fluxos de trabalho de várias etapas e tomar decisões independentes.

A IA agêntica é mais valiosa para casos de uso que exigem certa lógica e interpretação. Geralmente, são casos de uso abertos onde existe um objetivo claro a ser atingido, mas nenhum caminho fixo ou predefinido para alcançá-lo.

Digamos, por exemplo, que você precise reservar uma viagem de negócios para uma conferência. Você quer chegar no dia anterior ao evento e precisa garantir que os voos não entrem em conflito com a sua agenda. Você deseja que o hotel fique a uma distância que permita ir a pé até a conferência e que haja um restaurante com opções vegetarianas por perto. E você também tem um orçamento de viagem que precisa respeitar.

Há muito a considerar e você não tem tempo para analisar cardápios e comparar voos. Nesse caso, um agente de IA poderia pesquisar voos, verificar conflitos na sua agenda, checar cardápios e localizações de hotéis e, com a sua aprovação, usar seu meio de pagamento salvo para reservar toda a viagem.

IA agêntica vs. automação

Para identificar os casos de uso de maior valor para a IA agêntica, é importante entender a diferença entre IA agêntica e automação. Embora ambas sejam semelhantes por executarem tarefas com direcionamento humano limitado, a forma como executam cada tarefa é completamente diferente.

A automação realiza tarefas seguindo etapas de processo fixas, previsíveis e controladas. Geralmente, são tarefas muito simples do tipo se-então, como configurar regras de notificação e alerta (ex.: se um cliente adicionar um item ao carrinho, mas não concluir a compra, um e-mail de lembrete é enviado após uma hora).

Agentes de IA, por outro lado, são mais bem aplicados a tarefas que exigem tomadas de decisão mais complexas. Em vez de seguir um formato “Se x, então y”, as tarefas de IA agêntica tendem a ser mais parecidas com: “Dado o objetivo z, encontre as melhores opções para x e y.”

Considere o nosso exemplo de viagem de negócios anterior. Pode haver várias opções de voos e hotéis que atendam aos critérios. Um agente de IA precisa raciocinar sobre diferentes cenários e tomar múltiplas decisões para alcançar o objetivo final.

Aqui está um teste simples que você pode usar ao decidir entre automação ou um agente de IA: se você responder à pergunta “Como você alcançaria [um objetivo]?” com “Depende”, você encontrou um caso de uso em que um agente provavelmente é mais adequado do que a automação.

Dica profissional: Fluxos de trabalho reais costumam combinar automação e IA agêntica. Visualizar as etapas dos seus processos (por meio de mapas de processos) pode ajudar a identificar quais partes exigem cada abordagem.

Critérios: O que procurar ao identificar casos de uso de IA

“Só porque você pode adicionar um agente a um caso de uso não significa que você deve. Na era da IA, o foco é fundamental.”

—Birch Eve, gerente de produto de grupo na Lucid

Em teoria, existem inúmeros casos de uso nos quais você poderia aplicar um agente de IA. Mas como saber quais deles trarão o maior benefício para a sua empresa?

Os critérios abaixo foram projetados para ajudar você a encontrar casos de uso de IA que sejam de alto valor, baixo risco e relativamente simples de implementar.

Procure os seguintes sinais ao identificar casos de uso de IA agêntica:

• Monótonas: Jeff Rosenbaugh, diretor sênior de Serviços Profissionais na Lucid, recomenda prestar atenção em locais onde “pessoas inteligentes estão fazendo coisas banais”. Tarefas monótonas, como extrair e resumir dados de várias fontes para relatórios de status, muitas vezes podem ser transferidas para um agente, devolvendo tempo para que as pessoas pensem de forma inovadora.

• Alta frequência: Se uma tarefa for monótona, mas ocorrer apenas uma vez a cada poucos meses, transferi-la para um agente não trará tanto valor. Os melhores casos de uso de IA ocorrem com frequência, seja em vários departamentos ou em uma única equipe.

• Lógica de várias etapas e pontos de decisão: A IA agêntica é exaggerated para um processo que segue uma lógica de ponto único. Se você perceber que uma tarefa é monótona e frequente, mas segue uma lógica simples de se-então, pode usar a automação em vez disso.

• Limites claros com resultados definidos: Casos de uso com um resultado claro e critérios de sucesso definidos tornam possível identificar e corrigir erros. Se não houver como validar o resultado, você corre o risco de alucinações não controladas que podem levar a erros prejudiciais (como pagamentos perdidos ou reembolsos emitidos incorretamente).

• Troca excessiva de ferramentas: Tarefas que exigem alternar entre várias ferramentas consomem muito tempo e, portanto, são fortes candidatas para a IA agêntica. Quando Birch Eve, gerente de produto de grupo na Lucid, notou que estava constantemente alternando entre o Slack, o Google Docs, a Lucid e vários painéis para armazenar e encontrar informações, ele criou um agente para fazer isso por ele. “Agora, com o agente de IA, 90% do meu fluxo de trabalho é ditado. Eu digo o que quero comunicar, pressiono Enter e o agente descobre como indexar e organizar a informação”, explicou Eve.

• Exigem contexto: O contexto pode ser o diferencial definitivo para determinar se um caso de uso é um bom candidato para a IA. Por exemplo, imagine pedir a alguém para gerar seu relatório semanal de status do projeto. Você não entregaria apenas o modelo de relatório; explicaria quais partes interessadas se importam com quais métricas, esclareceria o que "em risco" vs. "fora do prazo" significa para sua equipe e daria orientações sobre o que fazer quando faltarem dados. Um agente precisa dessa mesma camada de raciocínio documentada para funcionar de forma confiável.

Passos para identificar casos de uso de IA agêntica

Agora você já sabe o que procurar, mas como identificar esses sinais de forma rápida e fácil? Siga estes passos para começar a identificar e priorizar casos de uso de alto impacto na sua empresa.

Passo 1: Faça perguntas para identificar pontos de atrito

O melhor lugar para começar é perguntando diretamente às equipes sobre áreas do seu trabalho que sejam monótonas, repetitivas, excessivamente complexas ou demoradas.

Tente evitar sessões de brainstorming focadas em perguntas como “Quais são os casos de uso de IA que poderíamos testar?”. Fazer brainstorming de “casos de uso de IA” é como tentar pensar em ideias de startups bilionárias. Você acabará criando soluções para problemas que talvez nem existam.

Em vez disso, faça perguntas que revelem os pontos de atrito enfrentados pelas equipes, como:

• Em quais tarefas você passa (ou perde) mais tempo a cada semana?

• Quais tarefas, se fossem retiradas da sua rotina, liberariam mais da sua energia?

• Quais tarefas você simplesmente não gosta de fazer?

• Quais decisões complexas estão desacelerando o seu fluxo de trabalho?

Pode ser valioso começar no nível executivo, identificando grandes áreas de problemas antes de se aprofundar. A partir daí, os líderes de equipe podem fazer essas perguntas de forma assíncrona ou em uma sessão de brainstorming ao vivo.

“Você já pode saber onde muitos desses padrões existem”, disse Christopher Bailey, diretor de Serviços de Consultoria na Lucid. “Do que as pessoas estão se queixando? Com o que você está exausto?”. Se as equipes da sua organização realizam retrospectivas frequentes, você já pode ter alguns dados qualitativos sobre os pontos de atrito.

Dica profissional: Ao usar a Lucid para realizar workshops de descoberta, brainstorms ou retrospectivas, você pode usar a IA na Lucid para identificar rapidamente temas recorrentes nas contribuições recebidas.

Passo 2: Mapeie os processos fundamentais

Depois de identificar alguns casos de uso gerais conversando com as equipes, você precisará validar se esses casos de uso são ideais para a IA. Como? Mapeando os seus processos.

Visualizar os seus processos ajuda a identificar:

• Onde as decisões ou aprovações são feitas em um processo

• Quantos sistemas e ferramentas diferentes estão envolvidos em um processo

• Quantas equipes e transferências de tarefas ocorrem em um processo

• Quais cenários de exceção existem dentro de cada processo

Essencialmente, o mapeamento de processos revela a complexidade de um fluxo de trabalho. “Se o seu mapa de processo parece um prato de espaguete — com setas e formas se cruzando na tela de pintura —, provavelmente ele já está complicado demais da forma como está”, disse Eve. Em outras palavras, é um candidato ideal para um agente de IA.

Outro benefício do mapeamento de processos nesta etapa é que você está criando o contexto e a documentação que um agente precisará para executar a tarefa caso decida implementá-la.

“As organizações que avançarão mais rapidamente com a IA agêntica não são as que têm os melhores modelos, mas sim as que têm os processos e procedimentos mais bem documentados.”

—Jeff Rosenbaugh, diretor sênior de Serviços Profissionais na Lucid

Por exemplo, um processo de seleção de candidatos raramente vai direto do currículo para a entrevista. Há muitas etapas intermediárias: verificar o LinkedIn para validação de habilidades, comparar um portfólio com o escopo de um projeto específico e coordenar as agendas de três gestores de contratação. Mapear esse processo cria o contexto para que um agente de IA faça o que sua equipe de recrutamento provavelmente faz de forma natural.

Se não souber por onde começar seu mapa de processo, inicie pelo resultado ideal e faça o caminho inverso pelas etapas necessárias para alcançá-lo.

Passo 3: Priorize e planeje a implementação

Suas etapas de brainstorming e mapeamento de processos podem gerar muitas formas potenciais de aplicar agentes de IA. No entanto, quando estiver apenas começando, o ideal é escolher apenas uma ou duas para testar. Começar aos poucos permite aprender e solucionar falhas antes de uma expansão maior.

Os casos de uso mais valiosos para começar serão aqueles com alto potencial de retorno e que sejam relativamente simples e de baixo risco para implementar.

Usando uma matriz, você pode mapear visualmente os casos de uso por:

• Impacto nos negócios: Quanta "energia criativa" seria devolvida ao ser humano? Quanto tempo você poderia economizar? Quão significativas seriam as reduções de custos? Qual é o potencial de nova receita?

• Esforço e confiabilidade: Quanto trabalho ou salvaguardas adicionais são necessários para realmente preparar um processo para um agente? Qual é o risco se o agente cometer erros?

Depois de identificar um caso de uso para começar, você precisará definir:

• Quem será responsável por implementar o caso de uso e medir o seu sucesso?

• Quais salvaguardas ou pontos de verificação com intervenção humana (human-in-the-loop) precisam existir para executar o caso de uso com segurança?

• Quais habilidades, capacitação ou treinamento as equipes precisam para começar?

• Quais marcos você pretende alcançar?

• Quais métricas você usará para determinar se os casos de uso foram bem-sucedidos?

Exemplos de casos de uso de IA agêntica

Os melhores pontos para aplicar a IA agêntica variam entre as organizações, mas você pode usar os exemplos abaixo como inspiração para começar.

Casos de uso de IA agêntica para RH

As equipes de RH podem usar a IA agêntica para triagem de candidatos ou coordenação de integração (onboarding).

Um agente de integração, por exemplo, pode guiar novos colaboradores por um checklist, fazer perguntas e fornecer feedback.

A integração funciona bem para agentes de IA porque está cheia de momentos do tipo "depende". As necessidades de um novo colaborador variam conforme o departamento, a experiência anterior e o ritmo de aprendizado. Um agente pode adaptar sua abordagem com base no feedback do colaborador, enquanto uma automação padrão continuaria enviando e-mails independentemente de a pessoa estar pronta para eles.

Casos de uso de IA agêntica para vendas

As equipes de vendas podem usar a IA agêntica para pesquisa de pipeline, prospecção ou elaboração de RFPs.

Vamos analisar um agente de prospecção. Os representantes de vendas passam grande parte do dia lendo relatórios anuais, publicações no LinkedIn e artigos de notícias para encontrar um gancho eficaz em suas mensagens de abordagem inicial.

Neste exemplo, você poderia fornecer ao agente de prospecção uma lista de empresas-alvo. Para cada empresa, o agente analisará relatórios anuais recentes (10-K), pesquisará palavras-chave relevantes em notícias recentes e analisará as atividades recentes do CTO nas redes sociais. Em seguida, ele elaborará uma proposta hiperpersonalizada que menciona um desafio de negócios específico enfrentado pela empresa no momento.

Casos de uso de IA agêntica em tecnologia

Equipes de engenharia de software, TI e segurança podem usar a IA agêntica para casos de uso como migração de código legado, identificação e triagem de incidentes ou monitoramento e mitigação de ameaças.

Por exemplo, desenvolvedores de software costumam passar semanas ou meses refatorando manualmente bases de código antigas para atender aos padrões modernos de segurança ou mudar para uma linguagem de programação mais eficiente. Um agente de migração legado pode mapear as dependências da aplicação, definir uma linha de base de seu desempenho atual, reescrever o código na nova linguagem, gerar testes para garantir que a lógica permaneça intacta e depurar iterativamente quaisquer erros encontrados durante o processo de compilação.

Um caso de uso de IA agêntica em cibersegurança, por exemplo, pode envolver a detecção de ameaças, análise do comportamento do usuário e do tráfego de rede, emissão de respostas automatizadas para mitigar ameaças detectadas e refinamento contínuo de suas técnicas de detecção conforme as ameaças evoluem.

Dicas para quem está implementando IA agêntica pela primeira vez

Nossos especialistas compartilharam suas principais dicas para ter em mente quando você estiver apenas começando com a IA agêntica.

Não há problema em começar de forma “simples”

Pode ser tentador procurar os casos de uso mais complexos e impressionantes, mas Rosenbaugh nos lembra que não há problema em testar casos de uso simples com ROI claro e baixo risco: “O sucesso em casos de uso simples e de baixo risco constrói o conhecimento fundamental necessário para implementações mais complexas no futuro.”

Não deixe o medo atrapalhar as oportunidades

Efeitos colaterais negativos, como alucinações, podem impedir as equipes de experimentar. Você deve, é claro, estar atento a esses riscos, mas pode definir barreiras. O que você não pode fazer é caminhar rumo ao futuro com uma perspectiva dominada pelo medo.

“A maioria das pessoas supõe que precisa transformar todo o processo em um fluxo de trabalho agêntico”, disse Eve. “Isso é um equívoco comum. Em vez disso, comece pelas primeiras etapas e deixe o restante como está. Você aprenderá rapidamente e ganhará confiança na IA agêntica.”

Crie diretrizes de uso claras

“Nada reduzirá mais rápido o entusiasmo de um funcionário em relação a uma nova tecnologia do que a impossibilidade de experimentar ou testar suas ideias por não ter acesso a uma ferramenta, por ela não estar aprovada ou por falta de diretrizes”, disse Eve. “Isso destrói a curiosidade, que é a resposta humana mais natural a uma nova tecnologia.”

De acordo com a pesquisa de preparação para IA da Lucid, 42% dos trabalhadores estão um pouco preocupados com o uso incorreto da IA devido a diretrizes pouco claras, e 27% estão muito ou extremamente preocupados. Crie confiança dedicando um tempo para esclarecer quais ferramentas estão aprovadas e para que cada uma pode ser usada. Ao permitir que as pessoas brinquem e sejam curiosas, você dá permissão para que resolvam problemas de formas únicas.

E não assuma que um único modelo de IA (como Gemini ou Claude) seja o melhor para todas as tarefas. Modelos diferentes se destacam em funções diferentes, como codificação versus síntese criativa. Explore suas opções e busque contribuições das equipes que utilizam as ferramentas sempre que possível.

Não ignore a gestão de mudanças

“A gestão de mudanças em IA falha mais no topo da empresa do que na base”, disse Rosenbaugh. “Os líderes precisam fazer mais do que simplesmente ‘apoiar’ a adoção da IA.”

Para liderar a mudança de forma eficaz, os líderes devem servir de exemplo para os comportamentos que desejam ver, assumir as decisões de governança e comunicar o valor da IA desde o início. Como a gerência intermediária é responsável pelos resultados, os executivos devem definir prioridades e incentivos adequados para que os gerentes intermediários tenham autonomia para impulsionar esses esforços.

A partir daí, os líderes de departamento ou de equipe podem tomar medidas para aumentar a adoção no nível da equipe, como criar redes para compartilhar o que está funcionando. “Se você criar estruturas de compartilhamento logo no início, poderá aproveitar experimentos bem-sucedidos, inspirar outras pessoas e replicar o sucesso entre as equipes”, disse Bailey.

Prepare-se para manter a IA

A IA agêntica, independentemente dos casos de uso por onde você começar, não é algo que possa ser “configurado e esquecido”. A tecnologia está em constante evolução, assim como seus processos e sistemas; portanto, é importante definir frequências e estratégias para revisar e atualizar os fluxos de trabalho agênticos.

Uma das estratégias de manutenção mais eficazes é manter a documentação oficial dos seus processos de negócios centralizada e atualizada. Dessa forma, você não perderá visibilidade quando um fluxo de trabalho de IA falhar ou uma ferramenta for alterada.

A Lucid facilita não apenas a documentação dos seus processos, mas também a sua atualização contínua. Com o Process Accelerator, você pode criar repositórios pesquisáveis para documentos oficiais de processos e usar fluxos de trabalho de aprovação integrados para garantir que quaisquer alterações feitas em um documento sigam as diretrizes de governança definidas.

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