O que é IA agêntica? Entenda tudo sobre essa tendência que veio para ficar

A inteligência artificial já faz parte da rotina de muitas empresas, seja na análise de dados, no atendimento ou na automação de tarefas. O próximo passo é a ampliação da capacidade dessa tecnologia para a tomada de decisões e execução de ações autônomas.

É nesse contexto que a IA agêntica, ou Agentic AI, ganha espaço. Diferentemente de uma IA utilizada apenas para responder perguntas ou gerar conteúdo, ela pode analisar um cenário, definir as próximas etapas e utilizar as ferramentas disponíveis no ambiente para executar tarefas com menor necessidade de intervenção humana.

A adoção dessa tecnologia é questão de tempo para se popularizar, já que, segundo levantamento da Bain & Company, 95% das empresas brasileiras já utilizam IA. Como a grande maioria já explora essa tecnologia, o desafio agora é alcançar resultados concretos e mensuráveis para o negócio.

Neste artigo, vamos discutir o que é IA agêntica, quais são as diferenças em relação à IA tradicional e aos workflows e como essa tecnologia pode ajudar as organizações de todos os setores em diversas etapas do gerenciamento de TI.

IA generativa e IA agêntica: qual é a diferença?  

A principal diferença entre elas está no papel que a inteligência artificial irá desempenhar em um processo. Uma IA generativa pode analisar informações, responder a uma pergunta ou recomendar uma ação. Já a IA agêntica vai além, podendo utilizar essas informações para planejar e realmente executar as ações necessárias para alcançar um objetivo.

Isso não significa que a IA agêntica vai substituir os modelos anteriores e estes deixarão de existir. Ela pode combinar inteligência artificial generativa, machine learning, dados corporativos e integrações com outros sistemas para realizar tarefas consideradas mais complexas.

Também é importante entender que nem toda IA que executa uma ação é necessariamente agêntica. A diferença está na capacidade dela de avaliar o contexto, planejar etapas e adaptar a execução dentro dos limites estabelecidos pelos técnicos.

IA agêntica é diferente de um workflow?  

Embora as duas abordagens possam trabalhar juntas, existe uma diferença importante entre elas.

Um workflow tradicional executa uma sequência de etapas previamente configuradas por um técnico. Imagine que um servidor pare de responder: o workflow pode identificar a falha, enviar um alerta, abrir um chamado e executar uma ação de contingência definida pela equipe para aquele caso em específico.

Já na IA agêntica, o agente pode analisar os dados disponíveis, consultar o histórico de incidentes e avaliar quais ações são mais adequadas para aquele cenário. Em vez de apenas seguir etapas pré-definidas, ele tem autonomia para adaptar o caminho conforme as informações encontradas.

Isso não significa que o agente tenha liberdade ilimitada para modificar sistemas. Ele depende das ferramentas disponíveis, das permissões concedidas e das regras definidas pela equipe.

Na prática, as duas abordagens podem se complementar: a IA investiga o problema e determina uma ação possível, enquanto um workflow executa a correção prevista para aquele cenário.

O papel da IA Agêntica dentro das organizações e seus desafios para implementação

Um dos principais destaques está na redução do trabalho necessário para transformar informações em decisões em ambientes corporativos que dependiam de várias etapas manuais dos técnicos. Trabalhos manuais são passíveis de erros, portanto, a automação reduz a possibilidade de erro humano.

O interesse por essa tecnologia, porém, não significa que sua implementação seja simples. Uma reportagem publicada pela Exame em setembro de 2026 mostrou essa diferença entre experimentação e operação: a pesquisa da PwC citada pela matéria aponta que 79% dos executivos afirmam que suas empresas já adotam agentes de IA, enquanto outro levantamento, compilado pela BvLogic, indica que 31% das empresas possuem ao menos um agente em produção.

Integração com sistemas internos, qualidade dos dados, governança, conformidade e avaliação dos resultados estão entre os desafios para levar os agentes dos testes à aplicação. Por isso, a autonomia precisa ser acompanhada de regras que definam quais informações podem ser acessadas e quais ações podem ser executadas pelo agente de IA.

Automatizando o atendimento de TI com agentes de IA

No atendimento de TI, a tecnologia pode ajudar a automatizar etapas da triagem e da resolução de solicitações.

Quando um usuário abre um chamado, um agente pode analisar a descrição do problema, consultar a base de conhecimento e identificar informações relevantes para o atendimento. Dependendo da configuração, também pode classificar a solicitação, encaminhá-la ao time adequado e enviar uma resposta inicial padronizada ao usuário.

O ServiceDesk Plus, solução completa de gerenciamento de serviços de TI e corporativos da ManageEngine, oferece os Agentes da Zia: agentes de IA que podem ser criados do zero ou configurados com auxílio de IA por meio do Agent Studio. É possível conectá-los a fontes de conhecimento e ferramentas, além de definir limites para suas ações.

Esses agentes podem ser acionados por uma solicitação direta ou configurados para atuar em determinados pontos do processo de atendimento. Assim, tarefas como analisar chamados, consultar informações e preparar respostas podem ser executadas com menos intervenção manual da equipe de técnicos.

O objetivo não é apenas enviar uma resposta padronizada ao usuário, mas permitir que a IA participe da execução de atividades do help desk, respeitando as regras e permissões pré-definidas pela equipe.

Como a IA agêntica pode apoiar a análise de dados?  

Outra aplicação está na identificação de padrões e na investigação de indicadores de negócio.

Imagine uma empresa que precisa acompanhar a quantidade de chamados do help desk de uma região durante seis meses. Se o volume ultrapassar determinado limite, a equipe deve receber um alerta. A análise pode ir além de identificar que o número aumentou, correlacionando esse crescimento a outros indicadores, como falhas em dispositivos de rede ou aumento no volume de usuários atendidos.

O Analytics Plus, solução de análise avançada e inteligência de dados de TI da ManageEngine, permite integrar dados de diferentes aplicações e transformá-los em relatórios e dashboards em um único console centralizado. Seus recursos de análise ajudam a identificar tendências, acompanhar métricas e investigar relações entre diferentes indicadores.

Com o recurso dos agentes de IA, esse processo pode avançar ainda mais ao realizar uma investigação orientada por objetivos, utilizando os dados disponíveis para encontrar explicações e tomar decisões. O resultado vai depender das fontes integradas e da qualidade das informações disponibilizadas ao agente.

Identificação da causa raiz de incidentes com apoio da IA Agêntica

Nas operações de TI, uma falha pode gerar vários alertas em sequência. Quando um servidor para de responder, por exemplo, as aplicações dependentes apresentam erros e a equipe começa a receber notificações de diferentes componentes. O desafio é entender quais eventos estão relacionados e identificar a causa raiz.

No Site24x7, solução de observabilidade full-stack em cloud da ManageEngine, os recursos de IA podem auxiliar na análise de eventos e na investigação de incidentes. Com os Agentes da Zia, é possível ampliar esse processo para que o agente correlacione informações disponíveis, investigue o contexto e formule uma análise de causa raiz, indicando o que aconteceu, o possível impacto e as ações recomendadas.

Se houver uma automação configurada e autorizada para aquele cenário, o agente pode ainda acionar o workflow correspondente. Isso permite combinar a análise contextual da IA com ações de correção previamente definidas.

A autonomia dos agentes precisa de controle  

A IA agêntica amplia as possibilidades de automação, mas sua implementação exige um planejamento cuidadoso. Antes de colocar um agente em operação, é necessário definir seu objetivo, as fontes de informação que ele poderá consultar, as ferramentas e integrações disponíveis e os limites de suas ações autônomas.

Também é importante avaliar os possíveis cenários e seus resultados para estabelecer quais situações exigem aprovação humana. Uma tarefa de baixo risco pode permitir maior autonomia, enquanto mudanças mais críticas podem exigir validação da equipe técnica antes da execução.

Para as equipes de TI, a tendência da IA Agêntica representa uma oportunidade de reduzir o tempo gasto em tarefas repetitivas, análises manuais e investigações iniciais, além da diminuição de erros humanos.

A adoção da tecnologia traz entusiasmo, mas o desafio está em integrá-la aos processos e garantir que suas decisões sejam úteis, seguras e alinhadas às necessidades de cada empresa. Não existe uma fórmula mágica que possa ser replicada sem contexto e, principalmente, controle.

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