Orquestração de agentes de IA: Como Controlar a Dispersão de Agentes nas Empresas

O cenário atual da inteligência artificial nas organizações é marcado por uma corrida para implementar agentes de IA. Entidades que combinam modelos de linguagem (LLMs) com funções operacionais para realizar trabalho, e não apenas gerar texto. No entanto, a adoção acelerada trouxe um desafio crítico, a dispersão de agentes (agent sprawl), onde implementações isoladas criam riscos de conformidade, lógica duplicada e decisões inconsistentes.

A Tensão entre a Flexibilidade do Agente e o Rigor das Regras de Negócio

Tecnicamente, o mecanismo de controle dos agentes é baseado em texto, o que permite lidar com cenários não estruturados, mas introduz a probabilidade de erros. Em sistemas, onde a consistência é inegociável, confiar apenas em sistemas probabilísticos é arriscado.

O objetivo principal para ter agentes de IA escaláveis é se o agente é probabilístico, seus controles operacionais devem ser precisos. Isso exige uma camada de separação entre a solicitação para o agente e a sua execução real, garantindo validações de segurança e conformidade em tempo de execução.

A Convergência para a Orquestração de Agentes

O mercado de automação está convergindo para o que o Gartner define como BOAT (Business Orchestration and Automation Technology). Esta categoria unifica orquestração de processos, conectividade corporativa e automação de agentes de IA em uma única plataforma.

A previsão estratégica é que, até 2030, 70% das empresas migrarão para plataformas consolidadas de BOAT para coordenar o trabalho conjunto entre humanos, sistemas legados e agentes de IA. Como representante exclusiva da Decisions no Brasil, nossa consultoria utiliza essa arquitetura para transformar experimentos isolados em um ecossistema governado.

Pilares Técnicos para uma Arquitetura de IA Robusta

Para evitar o caos operacional, as organizações devem focar em cinco áreas fundamentais de orquestração:

1. Governança Centralizada: Evite que a lógica de governança seja espalhada em silos por departamento. Um plano de controle único permite gerenciar políticas, tom de voz e segurança de forma global, garantindo que todos os agentes (sejam nativos ou de terceiros, como Salesforce ou ServiceNow) sigam as mesmas diretrizes.

2. Motor de Regras Determinístico: Em vez de embutir regras de conformidade dentro dos prompts (que são difíceis de auditar), a lógica deve residir em um motor de regras central. O agente solicita orientação a essa camada para saber o que é permitido ou obrigatório. Isso permite que especialistas de negócio atualizem políticas em um só lugar, refletindo a mudança instantaneamente em todo o ecossistema.

3. Visibilidade e Inteligência de Processo: A IA frequentemente opera como uma "caixa preta". O uso da Inteligência de Processo permite observar o comportamento dos agentes em produção, gerando diagramas que podem ser auditados para entender como decisões foram tomadas e onde ocorrem falhas.

4. Flexibilidade de Modelos: O campo da IA evolui rapidamente. Uma arquitetura eficiente deve permitir a troca de modelos (ex: migrar de GPT-5 para Gemini) sem gerar dívida técnica ou necessidade de reescrever fluxos de trabalho.

5. Orquestração Híbrida: Os agentes atingem seu potencial máximo quando integrados a fluxos que envolvem humanos e sistemas legados. A orquestração garante que a saída de um agente seja validada, armazenada e movida para a próxima etapa do processo de forma estruturada.

Conclusão

A inovação com agentes de IA só gera valor real se for controlada e escalável. Ao adotar uma plataforma BOAT como o Decisions, as empresas eliminam a necessidade de escolher entre velocidade e controle, criando uma base sólida para a automação autônoma do futuro.

O foco das lideranças de TI não deve ser apenas em como construir mais agentes, mas em como construir uma infraestrutura em que possamos confiar.