João Miguel Mesquita
O setor tecnológico antecipa há vários anos um futuro em que agentes de IA automatizam processos de negócio completos. A prática atual está ainda muito distante dessa visão, com a maioria das organizações limitada a experiências controladas e sem modelos consolidados para colaboração entre humanos e sistemas autónomos.
Alguns estudos sobre adoção de IA, indicam que cerca de metade dos decisores de TI afirmam estar a testar agentes de IA. O foco recai sobretudo na automação de processos, na eficiência dos fluxos de trabalho e no apoio ao atendimento ao cliente. Quase todos estes esforços permanecem em fase experimental, sem passagem para ambientes de produção.
A colaboração entre TI e recursos humanos surge como um fator crítico para reduzir disrupções e preparar as organizações para novas funções, processos e estruturas de equipa. A integração responsável de IA exige gestão de mudança, requalificação de pessoas e definição clara de responsabilidades.
Na prática, isso traduz-se na contratação de perfis especializados em automação e dados, com o apoio do RH na sua integração. A Sophos, por exemplo, inclui agentes de IA nos seus organogramas, especialmente na área de marketing, onde estes sistemas passam a constar formalmente como membros das equipas. Tal como os colaboradores humanos, os novos agentes recebem comunicações internas de integração.
Na função de suporte técnico, a empresa introduziu ainda mecanismos de comparação de desempenho entre humanos e agentes digitais, cabendo aos colaboradores validar o trabalho da IA e assegurar o cumprimento das boas práticas.
À medida que a automação avança, as organizações terão de adotar modelos operacionais distintos. A gestão de árvores de decisão e fluxos de trabalho de agentes caberá aos departamentos de TI, com variações significativas consoante a função automatizada.
Num call center, por exemplo, a automação com IA obriga à formação de pessoas capazes de supervisionar agentes, interpretar a intenção das chamadas e definir limites de atuação. Estas competências vão além do perfil tradicional dos operadores, exigindo novas capacidades de gestão de processos em organizações historicamente centradas no trabalho humano.
Desafios semelhantes surgem em vendas, marketing, operações e outras áreas dependentes de sistemas como CRM e plataformas de engagement. Independentemente do caso de uso, o papel do RH será decisivo na comunicação interna e na requalificação das equipas para a nova realidade.
Apesar do potencial, os riscos associados à autonomia excessiva dos agentes são significativos.
Ao contrário de um colaborador júnior, que pode recorrer a colegas mais experientes, os agentes de IA não dispõem de um mecanismo fiável para aceder a conhecimento tácito. Se a fonte de dados ou a “verdade” subjacente for incorreta, toda a cadeia de decisão fica comprometida.
Num sistema multiagente com capacidade para atualizar dezenas de aplicações, os impactos financeiros podem ser relevantes. Uma das abordagens possíveis passa por implementar pontos de controlo na governança, definindo que decisões podem ser tomadas de forma autónoma e quais requerem validação humana.
O equilíbrio é delicado. Pouca autonomia reduz os ganhos de automação; autonomia excessiva aumenta o risco de erros graves. Para mitigar estes riscos, as organizações precisam de objetivos claros, limites bem definidos e dados fiáveis.
As mudanças na dinâmica organizacional são profundas e inevitáveis. TI e RH estarão na linha da frente desta transformação, muitas vezes de forma conjunta. Apesar disso, a maioria das empresas ainda não está preparada para este futuro, embora precise de o considerar desde já no planeamento estratégico.
A transição para modelos de trabalho híbridos, combinando humanos e agentes de IA, será longa e desigual. Algumas organizações investirão fortemente na automação, enquanto outras avançarão de forma mais cautelosa, criando novas assimetrias no mercado. O que é certo é que os desafios da interação entre humanos e máquinas no local de trabalho estão apenas a começar.
