Pedir algo ao ChatGPT e receber uma resposta em segundos já parece normal. Mas imagine uma inteligência artificial que, em vez de simplesmente explicar como resolver um problema, analisa o objetivo, cria um plano, consulta diferentes ferramentas e começa a executá-lo. Essa é a promessa da chamada IA agêntica, uma evolução que desperta entusiasmo nas empresas e, ao mesmo tempo, acrescenta riscos que não existiam quando as máquinas apenas respondiam perguntas.
A diferença começa quando a IA deixa de esperar pelo próximo comando
A inteligência artificial generativa conquistou milhões de usuários graças à capacidade de produzir textos, imagens, vídeos, códigos e outros conteúdos a partir de instruções relativamente simples.
Sua lógica, entretanto, continua sendo essencialmente reativa.
Você pede um resumo e ela resume. Solicita um e-mail e ela escreve. Pede uma imagem e ela cria. Mesmo quando a tarefa é sofisticada, existe normalmente uma instrução humana que inicia o processo e define aquilo que precisa ser produzido.
A IA agêntica pretende avançar além dessa dinâmica.
Em vez de receber instruções para cada pequena etapa, esses sistemas podem receber um objetivo e determinar quais ações são necessárias para alcançá-lo. Durante esse processo, podem consultar diferentes fontes de informação, utilizar ferramentas externas e recorrer à memória para manter o contexto enquanto avançam de uma etapa para outra.
Bruno Lobo, diretor-geral da Commvault para a América Latina e especialista em cibersegurança ouvido pelo El Colombiano, compara esse tipo de sistema a um colaborador digital. Entre as possíveis aplicações estão atendimento ao cliente, vendas e marketing.
É uma diferença aparentemente pequena, mas fundamental: a IA começa a passar da geração de respostas para a execução de processos.
Um apartamento ajuda a entender por que essa mudança é tão importante
Imagine alguém procurando um apartamento pequeno, localizado em um andar alto, com vista externa e próximo ao centro de uma cidade.
Uma IA generativa tradicional poderia ajudar a escrever a mensagem para uma imobiliária, organizar uma lista de requisitos ou comparar manualmente algumas opções fornecidas pelo usuário.
Um agente de IA poderia receber simplesmente o objetivo.
A partir daí, poderia consultar uma base de imóveis, eliminar aqueles que não atendem aos requisitos, verificar localizações, comparar preços e selecionar automaticamente as alternativas mais adequadas.
Depois disso, a IA generativa ainda poderia entrar em cena para transformar todo o trabalho realizado em uma comparação fácil de entender ou redigir uma mensagem personalizada apresentando os imóveis encontrados.
As duas tecnologias, portanto, não precisam disputar espaço.
A IA generativa pode funcionar como a parte responsável pela criação e comunicação, enquanto a IA agêntica organiza etapas e executa ações. É justamente essa combinação que ajuda a explicar por que empresas enxergam tanto potencial nesses sistemas.
O salto é sair do “faça este texto para mim” para algo mais próximo de “resolva este problema para mim”.
E essa diferença também explica por que surgem novas preocupações.
Quanto mais uma IA pode fazer, maior pode ser o estrago de um erro
Os problemas da inteligência artificial generativa já são relativamente conhecidos.
Um modelo pode apresentar informações incorretas, interpretar mal uma pergunta, reproduzir vieses ou produzir uma resposta extremamente convincente que simplesmente não corresponde à realidade.
Quando a IA apenas gera um texto, existe uma oportunidade relativamente clara para revisar o resultado antes de utilizá-lo.
Com sistemas agênticos, a situação pode ser diferente.
Se uma IA recebe autonomia para utilizar ferramentas e executar ações, uma interpretação incorreta deixa de produzir apenas uma resposta errada. Dependendo das permissões concedidas, ela pode realizar algo que o usuário nunca pretendia autorizar.
Imagine um agente autorizado a acessar sistemas empresariais, bancos de dados, mensagens ou ferramentas comerciais. Uma instrução ambígua, uma falha de interpretação ou permissões excessivamente amplas poderiam gerar consequências muito maiores do que uma frase incorreta na tela.
O risco, portanto, varia conforme três fatores fundamentais: onde o agente opera, quais ferramentas consegue utilizar e quanto controle humano existe sobre suas decisões.
A grande promessa da IA também cria seu maior problema
A autonomia é justamente aquilo que torna a IA agêntica tão atraente.
Se uma pessoa precisa acompanhar cada passo, confirmar cada pequena decisão e explicar continuamente o que deve acontecer em seguida, parte do ganho de produtividade desaparece.
Por outro lado, entregar liberdade demais a um sistema que pode cometer erros cria um problema evidente de segurança.
É por isso que mecanismos de supervisão, limites de acesso, permissões específicas e controles de cibersegurança ganham importância conforme esses agentes assumem tarefas mais complexas.
A transformação já começa a aparecer no discurso empresarial. Em fevereiro de 2026, um relatório da Softtek apontava justamente uma transição da inteligência artificial utilizada como “copiloto” para sistemas capazes de executar atividades de maneira mais autônoma.
Talvez essa seja a melhor maneira de compreender o momento atual.
A primeira grande onda da IA generativa mostrou que máquinas conseguem criar conteúdo impressionante a partir de algumas palavras. A próxima pretende descobrir o que acontece quando elas recebem não apenas uma pergunta, mas também ferramentas e liberdade para perseguir um objetivo.
Nesse cenário, a questão deixa de ser apenas se podemos confiar na resposta produzida por uma inteligência artificial.
Passa a ser algo muito mais delicado: até onde estamos dispostos a deixá-la agir por nós?
[Fonte: El colombiano]
