LEARN · AGENTIC AI · 01
O que é Agentic Work?
Uma nova forma de organizar o trabalho na qual pessoas, agentes de IA e sistemas corporativos colaboram para alcançar objetivos.
8 min de leituraSoftware está deixando de apenas responder.
Durante décadas, software corporativo foi construído para esperar uma instrução: uma pessoa clica, preenche, consulta ou executa um comando e o sistema responde.
A IA generativa adicionou uma nova interface. Copilots passaram a interpretar linguagem, gerar conteúdo e sugerir próximos passos. Agentic Work representa uma mudança adicional: sistemas de IA passam a perseguir objetivos, utilizar ferramentas, acessar contexto e executar ações dentro de limites definidos.
A evolução do trabalho com software
O software executa comandos explícitos.
A IA auxilia, mas o humano continua conduzindo cada passo.
O agente coordena capacidades para perseguir um objetivo, com supervisão humana quando necessária.
Nossa definição
Agentic Work é uma forma de organizar o trabalho na qual pessoas definem objetivos, contexto e limites enquanto agentes de IA coordenam modelos, dados, memória e ferramentas para executar partes do trabalho.
Não adicione agentes ao trabalho. Redesenhe o trabalho para agentes.
Adicionar um agente sobre um processo existente pode gerar eficiência. O potencial maior aparece quando redesenhamos o próprio processo considerando que agentes podem executar, coordenar e acompanhar parte do trabalho.
Se esse processo fosse criado hoje, sabendo que agentes de IA podem executar parte do trabalho, como ele seria desenhado?
Agentic não significa LLM-only.
LLMs são uma capacidade importante, mas empresas já utilizam outros modelos de IA para previsão, fraude, crédito, recomendação e classificação. Em uma arquitetura agêntica, esses modelos podem continuar fazendo aquilo em que são melhores — e ser utilizados pelo agente como capacidades especializadas.
Agentes não substituem a IA tradicional. Eles a orquestram.
O que muda na empresa?
De executores de cada etapa para definidores de objetivos, supervisores e tomadores de decisão.
De fluxos desenhados apenas para humanos e sistemas determinísticos para fluxos que incorporam autonomia controlada.
De aplicações isoladas para agentes capazes de coordenar LLMs, APIs, MCP, dados e modelos de ML.
Identidade, permissões, observabilidade, auditoria e human-in-the-loop tornam-se parte da arquitetura.