A discussão sobre inteligência artificial (IA) no ambiente corporativo brasileiro tem se concentrado em um ponto que começa a se tornar obsoleto: a quantidade de usuários. A questão mais pertinente agora é outra: qual o volume de trabalho que a IA consegue executar de forma autônoma, com qualidade verificável e um retorno econômico claro? Essa distinção marca a transição entre fases distintas da adoção tecnológica. Enquanto um chatbot simples pode auxiliar um cliente a iniciar um processo de devolução, um agente de IA mais sofisticado é capaz de localizar o pedido, consultar a política de devolução, emitir a etiqueta de retorno, rastrear a mercadoria e processar o reembolso. No primeiro cenário, a IA atua como uma ferramenta de apoio ao trabalho humano. No segundo, ela assume a execução de parte das tarefas. Muitas companhias brasileiras ainda se esforçam para alcançar essa segunda fase, enquanto os laboratórios de ponta já exploram uma terceira: sistemas que executam tarefas, avaliam o próprio desempenho, identificam falhas e se aprimoram de forma contínua. Essa lógica é conhecida como recursive self-improvement (RSI). Embora ainda não existam agentes capazes de se reescrever indefinidamente sem supervisão humana, a direção tecnológica aponta para essa autonomia crescente. A velocidade com que a tecnologia avança supera a capacidade de incorporação da maioria das empresas.
O Gargalo da Gestão e Confiança
Nas conversas com grandes empresas no Brasil, um padrão emerge consistentemente: o acesso a modelos de IA de ponta deixou de ser o principal obstáculo. O verdadeiro gargalo reside na administração desses sistemas. Uma empresa pode ter dezenas de agentes de IA em operação e, ainda assim, não ter clareza sobre quais deles geram valor real, qual o custo associado a cada um ou onde exatamente eles falham. Essa proliferação de agentes pode criar uma falsa sensação de progresso. O cerne da questão é a confiança. Um erro ocasional pode ser tolerável para um agente que se dedica a resumir reuniões. No entanto, a tolerância a falhas muda drasticemente quando o agente tem a capacidade de alterar pedidos, aprovar transações financeiras ou operar sistemas críticos. Para que a IA possa assumir autonomia real nos negócios, é fundamental que a empresa compreenda com precisão onde o agente opera com sucesso, onde ele falha e qual o custo de cada erro. Por décadas, as organizações desenvolveram sistemas complexos para gerenciar o trabalho humano, definindo metas, KPIs, métricas de produtividade, qualidade e risco. Com os agentes de IA, muitas empresas adotam uma abordagem oposta: conectam um modelo aos dados, concedem acesso a ferramentas, escrevem um prompt e esperam que a inteligência artificial compense a ausência de clareza sobre os resultados esperados. Essa expectativa, no entanto, raramente se concretiza.
Medindo o Desempenho da IA com Rigor
Se os agentes de IA vierem a assumir partes significativas das operações de negócio, seu desempenho deve ser medido com o mesmo rigor aplicado ao trabalho humano. Assim como as empresas utilizam metodologias como OKRs (Objetivos e Resultados-Chave) para definir metas e acompanhar resultados, elas também precisarão de evals — avaliações que mensuram a qualidade, eficiência e confiabilidade do trabalho executado pela IA. Em outras palavras, não é suficiente simplesmente implantar agentes de IA para realizar tarefas; é imperativo saber se eles estão executando essas tarefas de forma satisfatória. Os evals transformam objetivos de negócio em critérios mensuráveis e verificáveis. Por exemplo, não basta afirmar que um agente de atendimento ao cliente está "atendendo bem". É preciso quantificar o percentual de casos que ele resolve corretamente, em quais situações ele deve escalar o atendimento para um profissional humano, quais tipos de erros são considerados inaceitáveis e qual o custo associado a cada resolução bem-sucedida. A implementação dessa camada de avaliação transforma a IA de um experimento em uma disciplina de engenharia e gestão.
A Construção de um Ativo Competitivo
A medição rigorosa do desempenho dos agentes de IA permite que as empresas avancem para a fase crucial: a melhoria contínua de sua performance. Imagine duas empresas que implementam agentes de IA com qualidade inicial semelhante. Na primeira, o processo de identificar uma falha, corrigi-la e validar uma nova versão pode levar seis semanas. Na segunda, as interações de produção alimentam os evals, cada novo erro se torna um caso de teste e regressões são detectadas antes mesmo de a nova versão ser disponibilizada ao cliente. Nesse cenário, o ciclo de melhoria pode ser concluído em apenas dois dias. Após dezenas desses ciclos, as duas empresas terão desenvolvido produtos radicalmente diferentes. Se fosse necessário escolher um único indicador para avaliar a estratégia de IA de uma empresa, seria o tempo que leva para um erro em produção ser transformado em um teste e a correção ser implementada e validada. É nesse ponto que a lógica do recursive self-improvement começa a se materializar na realidade corporativa. O princípio é o mesmo: fechar o ciclo entre execução, avaliação e aprendizado. A operação gera trajetórias de desempenho, as trajetórias revelam falhas, as falhas se convertem em evals e dados de treinamento, novas versões são testadas e as mais eficazes retornam à produção. A colaboração com laboratórios de fronteira demonstra que os modelos de IA avançam mais rapidamente em domínios onde é possível verificar objetivamente o acerto. Programação e matemática são exemplos claros. Nas empresas, é provável que ocorra o mesmo: os processos que puderem ser medidos com precisão serão os primeiros a serem automatizados e verdadeiramente aprimorados. A empresa que constrói esse ciclo de melhoria contínua transforma sua própria operação em um ativo de difícil replicação. Ela aprende onde os modelos falham, quais exceções são críticas e como seus melhores especialistas tomam decisões. Esse ativo é resiliente a mudanças tecnológicas. Modelos de IA se tornam obsoletos rapidamente, mas bons evals e dados proprietários ganham valor com o tempo. Ao surgir um modelo superior, empresas com essa infraestrutura conseguem rapidamente medir os ganhos e as perdas de desempenho. É a partir dessa capacidade que surge a oportunidade de post-training, especializando modelos generalistas para problemas específicos da empresa. O acesso ao melhor modelo dificilmente será uma vantagem competitiva sustentável. O diferencial residirá em quem aprender mais rápido, utilizando evals proprietários, dados gerados pela própria operação e a capacidade de transformar erros em aprimoramentos contínuos. A primeira fase da adoção da IA consistiu em colocar inteligência nas mãos dos funcionários. A segunda é a implantação de agentes na operação. A terceira, e mais transformadora, será a construção de sistemas que aprendem continuamente com a própria operação. Muitas empresas ainda estão focadas em medir a primeira fase, enquanto a fronteira tecnológica já avança na construção da terceira.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Brasil Journal Tech
