- Modelos: Os sistemas de IA subjacentes que interpretam avisos, geram respostas e fazem previsões
- Ferramentas: A camada de integração que conecta IA a sistemas empresariais, como APIs, protocolos e conectores
- Contexto: Antes de tomar decisões, os agentes de informação precisam compreender o panorama completo do negócio, incluindo históricos de clientes, catálogos de produtos e redes da cadeia de suprimentos.
- Governança: As políticas, controles e processos que garantem a qualidade, segurança e conformidade dos dados
Essa estrutura ajuda a diagnosticar onde surgem lacunas de confiabilidade. Quando um agente corporativo falha, qual quadrante é o problema? O modelo tem intenção de mal-entendido? As ferramentas estão indisponíveis ou quebradas? O contexto está incompleto ou contraditório? Ou não existe nenhum mecanismo para verificar se o agente fez o que deveria fazer?
Por que isso é um problema de dados, não um problema de modelo
A tentação é pensar que a fiabilidade irá simplesmente melhorar à medida que os modelos melhoram. No entanto, a capacidade do modelo está a avançar exponencialmente. O custo da inferência caiu quase 900 vezes em três anos, as taxas de alucinação estão a diminuir e a capacidade da IA para realizar tarefas longas duplica a cada seis meses.
As ferramentas também estão acelerando. Estruturas de integração como o Model Context Protocol (MCP) facilitam drasticamente a conexão de agentes com sistemas corporativos e APIs.
Se os modelos são poderosos e as ferramentas estão amadurecendo, então o que está impedindo a adoção?
Tomando emprestado de James Carville: “São os dados, estúpido”. A causa raiz da maioria dos agentes que se comportam mal são dados desalinhados, inconsistentes ou incompletos.
As empresas acumularam dívidas de dados ao longo de décadas. Aquisições, sistemas personalizados, ferramentas departamentais e shadow IT deixaram dados espalhados em silos que raramente concordam. Os sistemas de apoio não correspondem ao que existe nos sistemas de marketing. Os dados dos fornecedores são duplicados em finanças, compras e logística. Os locais têm múltiplas representações dependendo da fonte.
Coloque alguns agentes nesse ambiente e eles terão um desempenho maravilhoso no início, porque cada um recebe um conjunto selecionado de sistemas para chamar. Adicione mais agentes e as rachaduras aumentam, à medida que cada um constrói seu próprio fragmento de verdade.
Essa dinâmica já aconteceu antes. Quando o business intelligence se tornou self-service, todos começaram a criar dashboards. A produtividade disparou, os relatórios não corresponderam. Agora imagine esse fenômeno não em painéis estáticos, mas em agentes de IA que podem agir. Com os agentes, a inconsistência de dados produz consequências reais para os negócios, e não apenas debates entre departamentos.
