Licensed for Distribution
This research note is restricted to the personal use of ().Principais tendências tecnológicas estratégicas para 2025: IA agêntica
21 de outubro de 2024 — ID G00818765 — Leitura de 12 minutos
Por: Tom Coshow, Arnold Gao, Lawrence Pingree, Anushree Verma, Don Scheibenreif, Haritha Khandabattu, Gary Olliffe
A IA agêntica introduzirá uma força de trabalho digital orientada por metas que faz planos e age de forma autônoma, uma extensão da força de trabalho que não necessita de férias ou de outros benefícios. Esta pesquisa descreve as oportunidades e os perigos do emprego de IA agêntica para líderes de TI e explica como se preparar.
Visão geral
Oportunidades
-
A IA agêntica proporciona novos níveis de agência à IA (a capacidade de selecionar quais ações adotar para atingir resultados específicos). Isso proporcionará uma oportunidade significativa em ganho de desempenho que aumentará gradativamente à medida que os sistemas evoluírem para atingir suas metas com mais eficácia.
-
Os sistemas de agentes mudarão o futuro dos processos decisórios. Eles podem analisar rapidamente conjuntos de dados complexos, identificar padrões e agir. Isso vai evitar trabalhosas modelagens de dados, aperfeiçoar a resolução de problemas, reduzir o tempo de ação e propiciar novos conceitos de escala.
-
A IA agêntica aprimorará consideravelmente as aptidões de trabalhadores e equipes, possibilitando que gerenciem processos, projetos e iniciativas complexos por meio de linguagem natural. No entanto, a orquestração e a governança de entidades de software de atuação autônoma requerem ferramentas avançadas e proteções rigorosas.
Recomendações
-
Integre a IA agêntica ao planejamento estratégico. Defina os níveis de agência que você permitirá em cada ambiente e fluxo de trabalho.
-
Projete soluções de IA agêntica para conectar diferentes aplicativos e dados, priorizando a experiência e a eficiência aprimoradas do usuário. Mapeie decisões e ações que podem ser automatizadas entre dados e processos anteriormente isolados.
-
Estabeleça uma implementação clara e proteções operacionais para IA agêntica, inclusive diretrizes legais e éticas sobre autonomia, responsabilidade, segurança e privacidade de dados. Garanta que os recursos de identidade, segurança e monitoramento de IA sejam robustos o suficiente para proteger sua organização, funcionários e clientes.
Hipóteses para planejamento estratégico
Até 2028, 33% dos aplicativos de software empresariais incluirão IA agêntica, em comparação com menos de 1% em 2024.
Até 2028, os clientes-máquina de IA agêntica substituirão 20% das interações em lojas digitais legíveis por humanos.
Até 2028, pelo menos 15% das decisões cotidianas no trabalho serão tomadas de forma autônoma por meio de IA agêntica, em comparação com 0% em 2024.
O que você precisa saber
Esta pesquisa faz parte das Principais tendências tecnológicas estratégicas para 2025 da Gartner.
Até agora, modelos de inteligência artificial (IA) — como modelos de linguagem de grande escala (LLM) — têm realizado tarefas como gerar textos e resumir documentos, mas não conseguiram agir sozinhos por sua própria “iniciativa”. Em vez disso, eles agem segundo o que lhes é solicitado.
A IA agêntica está mudando isso.
Estão sendo construídas ferramentas para proporcionar mais agência a sistemas como LLMs, ou a capacidade de agir de forma autônoma com supervisão humana mínima, adaptar-se a seu contexto e executar metas em ambientes complexos. Isso aumentará drasticamente o potencial da IA. Por exemplo, a IA agêntica pode examinar dados, realizar pesquisas, compilar tarefas para concluir e, em seguida, realizar essas ações no mundo digital ou físico por meio de interfaces de programação de aplicativos (API) ou sistemas robóticos.
A IA agêntica é um espectro. Em um ponto, os sistemas tradicionais com agência limitada executam tarefas específicas sob condições estritamente definidas. Já os futuros sistemas de IA agêntica com agência completa vão aprender com seu ambiente, tomar decisões e executar tarefas de forma independente. Existe uma grande lacuna entre os assistentes atuais baseados em LLM e os agentes de IA completos (consulte a Figura 1). Essa lacuna será fechada primeiro para atividades com escopo restrito. No entanto, o escopo e a sofisticação das soluções de agentes expandirão à medida que aprendermos como construir, governar e confiar em soluções de IA agêntica.
Perfil: IA agêntica
Descrição
O termo IA agêntica se refere a entidades de software orientadas por metas que receberam direitos da organização para agir em seu nome para tomar decisões e agir de forma autônoma. Essas entidades empregam técnicas de IA — combinadas com componentes como memória, planejamento, detecção, ferramentas e grades de proteção — para realizar tarefas e atingir objetivos.
Diferentemente da automação robótica de processos, a IA agêntica não requer entradas explícitas e não produz saídas predeterminadas. As entidades de IA agêntica podem receber instruções de metas, iterar e delegar tarefas, e gerar variáveis e informações dinâmicas, complementando frequentemente o trabalho do usuário.
São exemplos de IA agêntica:
-
Agentes de IA;
-
Clientes-máquina;
-
Sistemas multiagentes.
A IA agêntica será incorporada a assistentes de IA e a softwares, plataformas de software como serviço (SaaS), dispositivos de Internet das Coisas e soluções robóticas. Quando os assistentes de IA começarem a planejar, tomar decisões e agir por você, a IA agêntica estará presente e atuante. Ela estará em todos os lugares e poderá estender as plataformas de gestão de trabalho colaborativo para além do monitoramento de tarefas para abranger o planejamento e a execução de tarefas.
Por que é uma tendência
A IA agêntica (consulte a Observação 1 para obter uma lista de fornecedores representativos) é importante agora porque aprimora as habilidades das tecnologias de IA, como LLMs. Muitas startups já estão se promovendo no mercado como plataformas de criação de agentes de IA, e algumas incluem agentes de IA que ajudam a criar agentes de IA dos usuários a partir de fluxos de trabalho de linguagem natural escritos por proprietários de linhas de negócios. Os hiperescaladores estão adicionando IA agêntica a seus assistentes de IA.
Com sua capacidade de agir de maneira autônoma ou semiautônoma, a IA agêntica poderá ajudar os CIOs a colocar em prática sua visão de inteligência artificial generativa (GenAI) para aumentar a produtividade em toda a organização (veja a Figura 2).
Mais organizações usam clientes-máquina avançadas, um subconjunto da IA agêntica. A tecnologia de gêmeos digitais utiliza IA agêntica para simular cenários a partir de dados sintéticos e desencadeia ações ou fluxos de trabalho com base na meta estabelecida. Estão sendo desenvolvidas plataformas que gerenciam a interseção de técnicas, dados, memória, linguagem, ferramentas de software e autocrítica automatizada (a capacidade da IA agêntica de criticar seu próprio trabalho) de IA.
Não é de hoje que as organizações desejam promover equipes de alto desempenho, aprimorar a colaboração multifuncional e coordenar problemas entre redes de equipes. O potencial de desempenho da IA agêntica é o mesmo de um colega de equipe extremamente competente ao fornecer insights a partir de eventos derivados que, em geral, não são visíveis para os demais integrantes humanos.
Implicações
A IA agêntica superará alguma desilusão com a IA ao lhe proporcionar agência que lhe permitirá resolver problemas que exigem ação em vez de mera geração de conteúdo.
Esse avanço vai aumentar a quantidade de tarefas e fluxos de trabalho passíveis de automatização e expandir o uso do modelo de colaboração, como soluções de usuário no circuito. Isso permitirá a colaboração e a comunicação de:
-
Humanos com agentes;
-
Agentes com agentes;
-
Agentes com humanos.
A IA agêntica pode capacitar significativamente os trabalhadores. Ela permitirá que eles desenvolvam e gerenciem projetos técnicos complexos — sejam microautomações ou projetos maiores — por meio de linguagem natural.
Um sistema de IA agêntica pode automatizar as experiências dos clientes utilizando análises de dados para tomar decisões altamente calculadas em cada etapa. Por exemplo, depois que um cliente adquire um produto, a IA examina o histórico de pedidos, analisa as comunicações, define uma ação de acompanhamento com base na análise de comportamento específica do cliente e identifica uma oportunidade de venda adicional. Em seguida, ela compõe e envia um e-mail personalizado para agradecer ao cliente, solicitar feedback e sugerir o upsell no momento ideal do dia para maximizar o engajamento. Embora seja projetado por humanos, esse fluxo de trabalho pode ou não ter uma pessoa no circuito.
O potencial que a IA agêntica tem de analisar constantemente o desempenho de interações personalizadas ultrapassa os recursos humanos, garantindo um envolvimento mais preciso e eficaz do cliente. Os desenvolvedores de software provavelmente serão alguns dos primeiros afetados, pois os assistentes de codificação de IA existentes adquirem maturidade, e os agentes de IA fornecem o próximo conjunto de benefícios incrementais.
A IA agêntica vai transformar o processo decisório e aprimorar a consciência situacional nas organizações por meio de análises de dados mais ágeis e inteligência preditiva. Enquanto você dorme, a IA agêntica poderia cuidar de cinco dos sistemas de sua empresa, analisar muito mais dados do que você conseguiria e decidir as ações necessárias. Ao fazer login pela manhã, em vez de receber a mensagem “Você deve corrigir estes seis problemas”, você receberia a mensagem “Enquanto você dormia, eu solucionei estes quatro problemas, e você precisa avaliar estes dois”.
A IA agêntica poderia decidir durante a noite quais ajustes uma grande empresa deve fazer em uma campanha publicitária. Ela poderia tomar decisões sobre os gastos com publicidade da empresa, além de criar e publicar conteúdo, aumentando muito a velocidade e a eficiência.
A IA agêntica eliminará a necessidade de interagir com sites e aplicativos. Por que se preocupar quando seu agente de IA pode fazer isso por você?
Os fluxos de trabalho serão projetados para IA agêntica, com humanos adicionados em pontos de alto valor.
Sistemas multiagentes compostos por vários agentes independentes e em interação — cada um capaz de perceber seu ambiente e tomar medidas — trabalharão direcionados a uma meta comum que irá além da capacidade de agentes individuais. Esses sistemas lidarão com tarefas complexas que os agentes individuais não conseguem, criando ao mesmo tempo soluções mais adaptáveis, escaláveis e robustas. Eles criarão insights antes impossíveis e poderão funcionar em ambientes que exigirão decisões descentralizadas.
Contudo, não se trata apenas de autonomia: algumas atividades ainda exigirão decisões humanas, e a IA agêntica nem sempre funcionará sozinha. Ela ajudará em situações nas quais haja dificuldade de colaboração, tomada de decisão, conscientização situacional e sincronização da equipe. O impacto da IA agêntica na colaboração interorganizacional pode ser ainda mais transformadora do que seu impacto na produtividade individual. A IA agêntica será um colega de trabalho, um membro valioso da equipe.
A IA agêntica também vai:
-
Integrar e automatizar atividades que abrangem aplicativos corporativos e fontes de dados, transformando padrões e requisitos de uso de aplicativos;
-
Automatizar as experiências dos clientes, fazendo com que eles avancem em sua jornada ao realizar ações significativas;
-
Habilitar sistemas de segurança aprimorados que monitoram, relatam e agem;
-
Fornecer inteligência de vendas mais proativa, as próximas melhores ações e alcance;
-
Automatizar cadeias de suprimentos e o planejamento;
-
Criar mais oportunidades de comercialização de clientes-máquina.
A IA agêntica também apresenta desafios e perigos
Além de oportunidades, a IA agêntica apresenta desafios. Existe o perigo de repetir o problema de automação robótica de processos: as organizações criaram milhares de bots, mas agora ninguém se lembra do que esses bots fazem ou por que foram criados. Além disso, os funcionários podem implantar sua própria IA agêntica de código reduzido dentro de sua pilha de TI, o que talvez não atenda a seus padrões de segurança ou qualidade.
A IA agêntica tomará decisões com base na análise dos dados de sua organização, fazendo planos baseados nessa análise. A partir daí, ela agirá de acordo com esses planos. Isso será perigoso, a menos que você invista em aptidões, práticas e tecnologias para oferecer agentes de IA confiáveis. Os dados de sua organização podem ser de baixa qualidade, o que aumenta ainda mais os riscos. Além de criar riscos, a deficiência na qualidade e na arquitetura de dados também inibirão o desenvolvimento da IA agêntica.
Embora tenha como função ajudar o cliente, a IA agêntica também pode aliená-los se a experiência for mal projetada, e é aí que a inteligência humana é necessária. As pessoas devem criar mapas de jornada do cliente para projetar a experiência ideal nessa área e definir proteções antes de passar aos agentes de IA para a execução. Será um processo de tentativa e erro ajustar as configurações dos agentes para atingir resultados ideais.
Como sempre ocorre com a automação, alguns funcionários provavelmente se ressentirão da IA agêntica, pois ainda sentirão a necessidade de estar no controle. Isso é algo compreensível; talvez eles fiquem preocupados com a segurança no trabalho e o valor percebido de suas contribuições.
A IA agêntica impulsionará ataques cibernéticos avançados que originam “malwares inteligentes”. Isso exigirá inovações para enfrentar os riscos e ameaças específicos de sistemas que dependem de LLMs e GenAI. A IA agêntica estará em risco devido a inserções de prompts, jailbreaks, ataques de segurança de dados e ataques cibernéticos, inclusive ataques criados e executados por outros agentes de IA.
O crescimento contínuo da IA agêntica também suscitará sérias preocupações de governança para sua organização à medida que você tenta controlar uma tecnologia que operará de forma autônoma. Orquestração e governança exigirão ferramentas avançadas e proteções rigorosas.
Ações
-
Planeje adicionar IA agêntica a fluxos de trabalho em que haja demanda significativa por escala e eficiência. Repense fluxos de trabalho inteiros em silos a partir de uma perspectiva apenas de automação e, depois, adicione pessoas de volta a novos fluxos de trabalho em pontos estratégicos. Comece em pequena escala em casos de uso nos quais haja dados de alta qualidade acessíveis.
-
Trate agentes de IA como colegas digitais de Nível 1 ou como funcionários digitais aos quais você delega trabalho. Repense modelos de colaboração, fluxos de trabalho e estratégias de equipe para maximizar o benefício de membros da equipe capazes de descobrir e fornecer percepções de eventos derivados que os colegas humanos talvez não notem.
-
Implemente proteções para assegurar que a IA agêntica se restrinja a uma função e um conjunto de recursos definidos. Faça isso para evitar que ela adote medidas incorretas e prejudiciais.
Sobre as principais tendências estratégicas de tecnologia para 2025 da Gartner
Esta tendência é uma de nossas Principais tendências estratégicas de tecnologia para 2025. Nossas 10 tendências (veja a Figura 3) ajudarão você a moldar o futuro com inovação responsável. Elas são as tendências que consideramos mais relevantes e impactantes, e para as quais você deve começar a se preparar.
Nossas tendências se enquadram em três temas principais:
Os imperativos e riscos da IA:
-
O número e o uso de agentes de IA aumentarão para atender às demandas de produtividade, o que exigirá avanços na tecnologia de governança de IA.
-
Os efeitos da desinformação colocarão as organizações e a sociedade em risco, criando a necessidade de tecnologia defensiva.
Novas fronteiras da computação:
-
A computação quântica ameaça quebrar a criptologia atual, tornando necessária uma nova criptologia.
-
Marcadores e sensores sem fio de custo ultrabaixo tornarão a marcação, o rastreamento e a detecção em larga escala e em tempo real acessíveis, o que possibilitará novos modelos de negócios e ecossistemas.
-
Novos modelos de computação com eficiência energética serão criados para atender à crescente demanda por computação e sustentabilidade.
-
As organizações integrarão e orquestrarão o crescente número de novos modelos de computação com os diversos modelos já existentes para otimizar seu uso.
Sinergia entre seres humanos e máquinas:
-
A criação de interações de próximo nível entre experiências físicas e virtuais vai continuar.
-
Robôs que desempenhem mais de uma função se integrarão ao trabalho diário e à vida doméstica das pessoas.
-
A capacidade de acessar e melhorar diretamente pensamentos e emoções pode melhorar a cognição e o desempenho humanos.
Trabalhe com outros executivos para avaliar os impactos e benefícios de nossas tendências. Isso permitirá que você determine quais tendências únicas — ou combinação estratégica — terão o impacto mais significativo em sua organização e no ecossistema em que ela opera. Examine o potencial relativo das tendências para a situação específica da organização, leve cada detalhe em consideração no planejamento estratégico para os próximos anos e ajuste os modelos de negócios e as operações adequadamente.
Pesquisa com CIOs sobre IA generativa da Gartner de 2024. Pesquisa com CIOs sobre IA generativa da Gartner de 2024. Esta pesquisa foi realizada on-line de 30 de janeiro a 12 de fevereiro de 2024 para examinar como os CIOs estão pensando sobre a IA generativa e o papel atual do CIO nas iniciativas de IA generativa. Ela serve como uma atualização da Pesquisa com CIOs sobre IA generativa da Gartner de 2023. No total, participaram 83 CIOs membros do Research Circle da Gartner. Membros da América do Norte (n = 42), EMEA (n = 29), Ásia/Pacífico (n = 7) e América Latina (n = 5) responderam (os membros do CIO Research Circle da Gartner incluem CIOs/CTOs de empresas, CIOs/CTOs de divisões e chefes de escritórios de CIOs, representando uma combinação de diferentes setores e portes de organização). Isenção de responsabilidade: os resultados dessa pesquisa não representam achados globais ou o mercado como um todo, mas refletem a perspectiva dos entrevistados e das empresas pesquisadas.
Observação 1: Fornecedores de destaque
Seguem alguns exemplos de fornecedores de IA agêntica:
AIXplain, AutoGen, AWS Bedrock, Cognigy, CrewAI, Databricks, Google Vertex, OneReachAI, Sema4 e Superface.
© 2025 Gartner, Inc. e/ou suas afiliadas. Todos os direitos reservados. Gartner é uma marca registrada da Gartner, Inc. ou de suas afiliadas. Esta publicação não pode ser reproduzida nem distribuída de forma alguma sem a permissão prévia por escrito da Gartner. Ela consiste nas opiniões da organização de pesquisa da Gartner e não deve ser interpretada como declarações de fato. Embora as informações contidas nesta publicação tenham sido obtidas por meio de fontes consideradas confiáveis, a Gartner se isenta de todas as garantias quanto à precisão, integridade ou adequação de tais informações. Embora as pesquisas da Gartner possam abordar questões jurídicas e financeiras, a Gartner não fornece consultoria jurídica ou de investimentos, e sua pesquisa não deve ser interpretada nem utilizada como tal. Seu acesso e uso desta publicação são regidos pela Política de uso da Gartner. A Gartner se orgulha de sua reputação de independência e objetividade. Sua pesquisa é produzida de forma independente pela organização de pesquisa sem contribuição ou influência de terceiros. Para obter mais informações, consulte "Guiding Principles on Independence and Objectivity." (Princípios orientadores sobre independência e objetividade). A pesquisa da Gartner não pode ser usada como contribuição, ou em treinamento ou desenvolvimento de inteligência artificial generativa, machine learning, algoritmos, software ou tecnologias relacionadas.
A pesquisa da Gartner neste documento foi traduzida do original em inglês para o idioma acima/contido nele. A Gartner realizou todos os esforços comerciais razoáveis para garantir que a tradução seja a mais precisa e completa possível. No entanto, como em todas as traduções, inevitavelmente pode haver algum grau de discrepância. Em caso de discrepância do conteúdo ou da intenção, o significado conforme estabelecido no original em inglês sempre prevalecerá.
A pesquisa da Gartner neste documento foi traduzida do original em inglês para o idioma acima/contido nele. A Gartner realizou todos os esforços comerciais razoáveis para garantir que a tradução seja a mais precisa e completa possível. No entanto, como em todas as traduções, inevitavelmente pode haver algum grau de discrepância. Em caso de discrepância do conteúdo ou da intenção, o significado conforme estabelecido no original em inglês sempre prevalecerá.