Da IA generativa à Agentic AI: especialista explica a nova etapa da tecnologia

Da IA generativa à Agentic AI: especialista explica a nova etapa da tecnologia Avanço dos agentes de inteligência artificial inaugura fase em que sistemas deixam de apenas gerar conteúdo ou analisar dados e passam a executar tarefas, tomar decisões e operar processos com maior autonomia A rápida evolução da inteligência artificial tem avançado por etapas cada vez mais complexas. Depois da popularização da chamada IA generativa — capaz de produzir textos, imagens, códigos e análises em poucos segundos — uma nova fase começa a ganhar espaço no debate tecnológico global: a Agentic AI, ou inteligência artificial baseada em agentes. A principal diferença está na forma como esses sistemas operam. Enquanto modelos generativos criam conteúdo ou respondem perguntas com base em dados, os agentes de IA são capazes de conectar sistemas, interpretar contextos e executar tarefas completas de forma coordenada, organizando processos e fluxos de trabalho automaticamente. Essa evolução ocorre em paralelo ao avanço do uso de inteligência artificial em diferentes setores da economia, incluindo o ambiente industrial. Segundo estudo da McKinsey & Company, até 45% das atividades na manufatura apresentam potencial de automação com o uso de tecnologias avançadas de inteligência artificial e automação, especialmente em processos de monitoramento operacional, controle de qualidade, manutenção preditiva e análise de dados produtivos. O movimento aponta para uma transformação gradual na forma como fábricas organizam suas operações e tomam decisões. Para Diego Vieira Nunes, especialista em performance industrial orientada a dados, o avanço dos agentes inteligentes representa uma nova etapa na transformação digital das operações produtivas. “A inteligência artificial vem evoluindo de um papel analítico para um papel operacional. Com sistemas baseados em agentes, a tecnologia passa a não apenas identificar padrões nos dados, mas também executar ações dentro dos processos produtivos, ajudando a otimizar operações e reduzir ineficiências”, afirma. No ambiente industrial, esse avanço está diretamente relacionado ao crescimento de tecnologias que conectam dados de sensores, sistemas de gestão e plataformas analíticas em tempo real. Com isso, torna-se possível antecipar falhas em equipamentos, simular cenários produtivos e ajustar parâmetros de operação com maior agilidade e precisão, ampliando a previsibilidade das operações. “Na indústria, dados sempre existiram, mas muitas vezes não eram utilizados de forma estratégica. O avanço da inteligência artificial permite transformar esse volume de informações em decisões operacionais mais rápidas, criando um modelo produtivo mais preditivo e eficiente”, explica Diego Nunes. Outro movimento esperado está relacionado à governança da própria inteligência artificial. Com sistemas assumindo responsabilidades mais amplas dentro das organizações, cresce a necessidade de estruturas capazes de monitorar desempenho, garantir transparência e assegurar que os algoritmos estejam alinhados aos objetivos de negócio. Nesse cenário, especialistas apontam que áreas tradicionalmente focadas em tecnologia passam a trabalhar de forma mais integrada com lideranças de operações e gestão industrial. Ao mesmo tempo, a expansão da Agentic AI tende a ampliar o papel da tecnologia nas estratégias empresariais. À medida que sistemas inteligentes ganham autonomia para executar tarefas complexas e operar processos em tempo real, empresas passam a estruturar modelos de gestão cada vez mais orientados por dados e automação avançada, consolidando uma transformação na forma como pessoas, tecnologias e processos produtivos se integram nas organizações. Sobre Diego Nunes Diego Vieira Nunes é executivo e advisor de performance industrial orientada a dados, com atuação internacional em transformação digital, analytics industrial avançado e aplicação de inteligência artificial para ganhos reais de eficiência produtiva. Atua como gerente de engenheiros de soluções e conselheiro industrial, liderando iniciativas que conectam dados industriais à tomada de decisão executiva. Possui formação executiva em Gestão Empresarial pela Fundação Getúlio Vargas, além de pós-graduação em Gestão de Projetos e Processos, e graduação em Engenharia de Controle e Automação.

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