Por Viviane Aily Kokudai*

A ansiedade em torno da Inteligência Artificial (IA) já chegou aos conselhos de administração, às metas corporativas e às agendas dos executivos. Nas conversas com líderes de grandes empresas, a pergunta já não é mais se a IA deve fazer parte da estratégia, mas sim: “qual agente vamos construir agora?”

E é justamente aí que mora um dos erros mais recorrentes do mercado. Partir diretamente para a construção de um agente autônomo de IA sem preparar a organização é como tentar erguer a cobertura de um prédio antes de fazer suas fundações. O agente é a parte visível. A base que realmente sustenta valor está abaixo da superfície: estratégia, processos, governança, integração operacional e cultura.

Para empresas que não querem entrar na estatística dos investimentos em IA que não se convertem em retorno, há um ponto central a entender: o sucesso de um agente não começa no modelo, nem no código. Começa no redesenho do negócio.

A partir dessa experiência prática, há cinco princípios essenciais que deveriam orientar qualquer iniciativa mais ambiciosa de adoção de IA:

1. A IA é meio, não fim

Construir um agente porque a tecnologia parece promissora ou porque o concorrente fez o mesmo é uma decisão cara e, muitas vezes, equivocada.

Agentes exigem investimento em arquitetura, processamento, memória, integração, monitoramento e governança. Se estiverem desconectados de um problema real do negócio, tendem a se tornar apenas mais um experimento sofisticado sem retorno proporcional.

Antes de desenvolver qualquer solução, a pergunta decisiva é outra: qual gargalo estratégico essa IA vai resolver?

Nem todo problema exige um agente. Em muitos casos, uma automação mais simples, bem desenhada e integrada ao processo, entrega resultado semelhante com menor custo, menor risco e maior velocidade de adoção.

2. Automatizar a ineficiência não é inovação

Esse é um dos erros mais comuns na adoção corporativa de IA. Muitas organizações pegam processos burocráticos, lentos, redundantes ou mal desenhados e apenas colocam uma camada de IA sobre eles. O resultado não é transformação. É, no máximo, uma versão mais cara e mais rápida da mesma ineficiência.

Adotar IA com seriedade exige uma mudança de lógica: não olhar para o processo como ele funciona hoje, mas como ele deveria funcionar.

Em vez de replicar o legado, o caminho mais inteligente costuma ser questionar a própria necessidade de etapas, aprovações, controles e fluxos que foram sendo acumulados ao longo do tempo. Em muitos casos, o ganho real não vem de automatizar o processo existente, mas de redesenhá-lo a partir do zero, com a IA já incorporada à sua lógica.

3. Maturidade em IA também é gestão de risco

Outro erro frequente é querer começar pelo caso de uso mais sensível, mais visível ou mais crítico para o negócio. Quando uma empresa ainda está no início da sua jornada com IA, colocar a tecnologia para tomar decisões complexas, interagir de ponta a ponta com clientes estratégicos ou operar em contextos de alto impacto reputacional pode ser um movimento prematuro. Existe uma curva de maturidade que não deve ser ignorada.

Os primeiros projetos deveriam priorizar contextos mais controlados, especialmente em atividades administrativas, analíticas ou de backoffice, onde o risco em caso de erro seja menor e o aprendizado operacional seja maior. Esse tipo de escolha permite testar governança, entender limitações da tecnologia, calibrar supervisão humana e desenvolver confiança interna antes de avançar para aplicações mais críticas.

Em IA, começar pelo básico não é falta de ambição. É estratégia de implementação.

4. O valor cresce quando a IA deixa de ser ferramenta e passa a fazer parte do trabalho

Muitas empresas ainda tratam a IA como um recurso periférico: uma ferramenta reativa, acionada sob demanda, sem conexão real com o fluxo cotidiano da operação. Esse uso já gera algum ganho, mas está longe do verdadeiro ponto de inflexão.

A captura mais consistente de valor acontece quando a IA deixa de ser apenas um apoio eventual e passa a atuar de forma integrada ao trabalho das pessoas, organizando informação, sugerindo próximos passos, executando tarefas delimitadas, antecipando demandas e reduzindo fricções do dia a dia.

A lógica dos agentes se torna poderosa justamente nesse ponto: não quando substitui indiscriminadamente o humano, mas quando opera de forma coordenada com ele, dentro de processos claros, regras bem definidas e objetivos mensuráveis.

IA agêntica não funciona isolada da operação. Funciona quando passa a fazer parte dela.

5. A tecnologia avança até onde a cultura permite

Nenhuma iniciativa de IA se sustenta apenas por mérito técnico. A adoção real depende de comportamento, liderança, incentivos e repertório organizacional. Se líderes continuam cobrando suas equipes com a lógica anterior, se os processos de decisão não mudam e se as pessoas não sabem onde a IA gera valor - ou onde não deveria ser usada -, a tecnologia tende a ficar subutilizada, mal posicionada ou simplesmente esquecida.

Por isso, o maior desafio da implementação raramente está só no código. Está em preparar a organização para trabalhar de outra forma. Capacitar pessoas, redefinir expectativas, revisar papéis e estimular uma nova disciplina de gestão são movimentos tão estratégicos quanto escolher o modelo ou a arquitetura tecnológica. Sem isso, mesmo a melhor solução corre o risco de virar apenas mais uma iniciativa interessante no papel.

O futuro já começou e ele será cada vez mais agêntico

Essa preparação deixa de ser um debate conceitual quando observamos aplicações que já começam a ganhar forma no mercado, como o comércio agêntico.

Nesse novo cenário, a IA deixa de ser apenas um chatbot que responde perguntas e passa a agir em nome do consumidor dentro de limites predefinidos. É o agente que pesquisa opções, compara alternativas, toma decisões parametrizadas e conclui uma transação conectando sistemas, serviços e meios de pagamento com fluidez e segurança. Quando isso acontece, a discussão já não é mais sobre conveniência tecnológica. É sobre prontidão operacional, governança, integração e confiança.

A IA já está se preparando para fazer negócios. A pergunta mais importante, agora, não é quais agentes sua empresa pode construir, mas se sua estrutura, seus processos e suas lideranças estão realmente prontos para capturar valor com eles.

*Viviane Aily Kokudai é diretora de Práticas Digitais, Tecnologia e IA na Visa Consulting & Analytics no Brasil.

As informações, recomendações ou "melhores práticas" aqui contidas são fornecidas "COMO ESTÃO" e a título meramente, sem constituir assessoria de qualquer natureza. Antes de implementar qualquer nova estratégia ou prática, você deve consultar seu assessor jurídico sobre a aplicabilidade das leis e regulamentos pertinentes. Os resultados, custos, economias e benefícios das recomendações podem variar conforme suas necessidades e o contexto específico. A Visa não garante desempenho futuro nem assume responsabilidade por erros, omissões ou falhas decorrentes do uso das informações. A Visa não é responsável pelo uso que você faça da informação aqui contida e não oferece nenhuma garantia, expressa ou implícita, incluindo, mas não se limitando, à adequação para um fim específico, não violação de direitos de propriedade intelectual ou atualidade das informações. Na extensão permitida por lei, a Visa não será responsável perante qualquer terceiro por quaisquer danos ou prejuízos previstos em lei, incluindo, sem limitação, diretos, indiretos, incidentais ou punitivos, incluindo lucros cessantes ou perdas financeiras.

Siga o Future of Money nas redes sociais: Instagram | X | YouTube |  Tik Tok