[Entrevista] Kyndryl revela a IA agentiva: a revolução iminente da inteligência artificial

Enquanto a inteligência artificial está hoje omnipresente nos debates tecnológicos, poucas organizações conseguem ainda integrá-la plenamente em seus processos de negócio. A maioria das empresas, apesar de investimentos em forte crescimento, permanece no estágio de experimentações ou projetos pilotos. É neste contexto que a Kyndryl, um player importante nos serviços tecnológicos, revela um avanço fundamental com a IA agêntica, uma evolução significativa rumo a uma inteligência autônoma capaz de agir e não mais apenas de responder. Esta inovação promete revolucionar os modos de trabalho, a produtividade e o engajamento, introduzindo agentes capazes de realizar cadeias completas de ações com uma autonomia inédita. Habib Messaoudi, Vice President Cloud, Applications, Data & AI na Kyndryl França, compartilha nesta entrevista exclusiva sua análise dos bloqueios atuais para o grande escala do uso da IA, as transformações das profissões futuras, e a forma como a IA agêntica abre uma nova era para as empresas.

Os obstáculos persistentes para a escalabilidade dos projetos de inteligência artificial

Há vários anos, o cenário tecnológico é marcado por uma multiplicação das iniciativas em torno da inteligência artificial. Contudo, apesar de um interesse crescente e de investimentos em alta de cerca de 33 % em um ano segundo o Kyndryl Readiness Report 2025, a transição do estágio piloto para a integração operacional ainda é um grande desafio. Quase 62 % das organizações continuam explorando esta tecnologia sem conseguir implantar de forma duradoura aplicações em grande escala.

Essa dicotomia evidencia desacordos estruturais profundos. Por exemplo, embora 90 % dos líderes reconheçam que suas ferramentas inovadoras fomentam a criatividade, a maioria ressalta que sua infraestrutura tecnológica tem dificuldade para acompanhar o ritmo. Na França, 57 % dos decisores consideram que seus sistemas legados são mais um obstáculo do que um apoio à inovação.

O primeiro obstáculo frequentemente mencionado reside na complexidade das infraestruturas: sistemas antigos, arquiteturas mal concebidas ou compartimentalizadas, e sobretudo uma governança fragmentada com dispositivos de segurança pouco integrados. Essa constatação não é apenas um problema técnico, mas também humano. As competências necessárias continuam insuficientes e mal alinhadas com as evoluções tecnológicas.

Assim, modernizar apenas as ferramentas sem simultaneamente formar e engajar os talentos cria uma ilusão de avanço, enquanto as capacidades humanas e profissionais para explorar plenamente a inteligência artificial ainda faltam gravemente. A IA permanece confinada a demonstrações experimentais, incapaz de gerar um impacto real no coração dos processos de negócio.

Essa situação é ilustrada por inúmeros casos onde um projeto ambicioso acaba como uma simples prova de conceito por falta de acompanhamento transversal das equipes, enquanto a tecnologia teria o potencial de transformar duradouramente a empresa. É precisamente neste contexto que a IA agêntica entra em cena, apresentando uma solução inovadora para ultrapassar esse obstáculo e reconciliar as capacidades técnicas com a adoção organizacional.

Definindo claramente a IA agêntica: uma inteligência atuante e autônoma

No coração desta revolução tecnológica está a IA agêntica, um conceito que ultrapassa as capacidades tradicionais da inteligência artificial. Ao contrário das IAs generativas, que se limitam a produzir conteúdos ou respostas pontuais de acordo com requisições humanas, a IA agêntica desempenha um papel proativo, capaz de planejar, decidir e realizar séries de ações sem intervenção contínua.

Para melhor entender esse avanço, é útil distinguir três grandes categorias de inteligência artificial:

• IA tradicional: analisa e prevê a partir dos dados, facilitando a tomada de decisões pelos humanos.
• IA generativa: cria conteúdo em resposta a uma demanda específica, como textos, imagens ou sons.
• IA agêntica: age de modo autônomo, interagindo diretamente com os sistemas, orquestrando tarefas complexas de ponta a ponta.

A IA agêntica encarna assim uma inteligência ativa, capaz de adaptação contextual dentro de um quadro de governança e segurança rigorosa. A Kyndryl, pioneira na corrida por essa tecnologia, implementou o Kyndryl Agentic AI Framework, um sistema concebido para implantar eficazmente agentes autônomos nas infraestruturas existentes, assegurando ao mesmo tempo integração, segurança e escalabilidade.

Esse avanço marca uma etapa decisiva na maturação da IA para usos profissionais concretos, capazes de automatizar processos inteiros e proporcionar um aumento notável da produtividade.

Funcionamento e benefícios da IA agêntica no trabalho cotidiano

Um agente inteligente, dotado de capacidades de aprendizado e adaptação, pode por exemplo gerir automaticamente incidentes técnicos, tomar decisões corretivas após análise, ou conduzir fluxos de trabalho complexos sem jamais perder o fio de uma situação em evolução.

Combinando automação e inteligência, esse tipo de IA reduz os erros humanos, acelera o tempo de resposta e libera os colaboradores das tarefas repetitivas. Por exemplo, no setor financeiro, agentes IA autônomos podem processar pedidos de crédito com uma eficiência ímpar, assegurando conformidade e reatividade ao mesmo tempo.

Outra vantagem importante é a possibilidade de interrogar esses agentes em linguagem natural enquanto se beneficiam de explicações claras sobre as decisões tomadas. Essa maior qualidade de transparência ajuda a instaurar um clima de confiança que facilita uma adoção mais rápida e ampla.

Transformações profundas das profissões e competências ligadas ao crescimento da IA agêntica

A chegada da IA agêntica promete transformar duradouramente os papéis e responsabilidades dentro das organizações. Segundo os indicadores do Kyndryl Readiness Report 2025, quase 90 % dos decisores antecipam uma reconfiguração importante de suas equipes.

Entretanto, não se trata de uma substituição, mas de um enriquecimento mútuo. Os agentes IA assumem operações de baixo valor agregado, permitindo que os colaboradores se concentrem em tarefas estratégicas, como gestão, criatividade ou tratamento de interações complexas. Essa convivência marca o advento de uma força de trabalho híbrida onde humanos e agentes autônomos colaboram eficientemente.

Para realizar essa transição, a formação e o acompanhamento das equipes são indispensáveis para desenvolver competências adaptadas a esses novos ambientes. O aprendizado contínuo, o domínio das ferramentas de IA e a compreensão dos mecanismos de governança tornam-se pilares para maximizar o valor gerado.

Um exemplo concreto diz respeito às profissões de suporte de TI. Os agentes IA autônomos podem tratar automaticamente incidentes segundo protocolos, enquanto os técnicos aprofundam diagnósticos complexos ou melhoram processos. Essa mudança de paradigma gera uma ascensão qualitativa das competências.

O desafio humano no centro da revolução da IA agêntica

O principal desafio não repousa apenas na tecnologia, mas na vontade de adotar novos modos de colaboração e decisão. Uma mudança cultural é frequentemente necessária, pois quase metade dos líderes ainda lamenta uma falta de agilidade em suas organizações, o que dificulta a inovação.

A transparência e a confiança desempenham um papel fundamental na apropriação desses agentes autônomos. Colocando o humano no centro do ciclo decisório, ao mesmo tempo em que se exploram as forças da automação, as empresas podem cocriar um futuro onde a inteligência artificial agêntica será uma alavanca de inovação duradoura.

Revolução dos fluxos de trabalho e arquiteturas de TI induzidas pela integração de agentes IA

A integração efetiva de agentes inteligentes nos negócios exige uma revisão dos processos e das arquiteturas de sistema. Os fluxos de trabalho devem se tornar fluidos, evitando assim a multiplicação dos silos que retardariam a sinergia entre diferentes serviços ou tecnologias.

Além disso, a robustez das arquiteturas é primordial. Elas devem suportar a escalada inerente ao grande volume de implantação de agentes IA. A Kyndryl aposta notadamente numa infraestrutura resiliente e numa governança do tipo « zero trust », garantindo que cada interação seja segura e rastreável.

Os sistemas também devem favorecer a interoperabilidade com as aplicações de negócio existentes para garantir uma integração nativa. O Kyndryl Agentic AI Framework apoia-se assim em princípios avançados de design para proteger, orquestrar e gerir os agentes em ambientes críticos, como mainframes, onde a continuidade do negócio é crucial.

Esse quadro também evita uma duplicação cansativa dos desenvolvimentos e facilita a rápida escalada de vários agentes autônomos, gerando benefícios operacionais significativos.

Os elementos chave para uma implantação bem-sucedida de agentes IA na empresa

• Integração fluida para evitar silos e assegurar a continuidade dos dados.
• Arquitetura resiliente capaz de administrar grandes cargas e eventuais interrupções.
• Segurança incorporada desde o design com estratégia zero trust e rastreabilidade completa.
• Interoperabilidade com os sistemas existentes e capacidade para evoluções futuras.
• Governança transparente e controles humanos para manter confiança e conformidade.

Medidas concretas dos ganhos de produtividade ligados à IA agêntica

As primeiras implantações de agentes IA exibem resultados tangíveis, superando o âmbito experimental. O Kyndryl Readiness Report 2025 revela que 54 % das empresas constatam um retorno sobre investimento positivo, frequentemente em casos de uso específicos que combinam eficiência e redução de custos.

No setor de seguros, a adoção de agentes autônomos permite reduzir em 40 % o tempo necessário para o processamento de sinistros, enquanto as perdas relacionadas a fraudes diminuem entre 25 e 30 %. Esses números ilustram um impacto muito concreto, possibilitando às companhias melhorar sua competitividade.

Na área financeira, os ganhos são igualmente notáveis, com uma diminuição de até 60 % nos tempos de processamento dos dossiês, uma visibilidade aumentada a 90 % sobre riscos e uma redução de 60 % do trabalho manual. Esses resultados não são isolados, mas traduzem uma forte tendência à aceleração rumo a uma automação inteligente em larga escala.

Setor	Ganho de produtividade	Melhoria específica
Seguros	-40 % tempo de processamento de sinistros	-25 a -30 % perdas relacionadas à fraude
Financeiro	-60 % tempo de processamento	+90 % visibilidade sobre os riscos
TI / Suporte	-50 % intervenção humana	Automatização de incidentes recorrentes

Esses sucessos demonstram que, quando as infraestruturas, a segurança e a governança são corretamente implementadas, a IA agêntica pode ultrapassar o estágio experimental para produzir efeitos mensuráveis e duradouros.

Desafios humanos e organizacionais a superar para o sucesso da adoção da IA agêntica

Apesar desses avanços tecnológicos, a França revela certo atraso na preparação das equipes para integrar essa nova forma de inteligência. Apenas 29 % dos decisores julgam que seus colaboradores dominam as capacidades necessárias para trabalhar com agentes autônomos.

Esse desafio ultrapassa a simples questão técnica. Depende da capacidade das organizações de evoluir cultural e gerencialmente.

A Kyndryl identifica três alavancas principais para o sucesso dessa transformação:

1. Abordagem híbrida: colocar o humano no centro do ciclo decisório para garantir transparência, controle e confiança nos agentes IA.
2. Mudança cultural: melhorar a agilidade organizacional para facilitar a adoção de novos modos de trabalho e acelerar os processos decisórios.
3. Sistemas explicáveis e responsáveis: desenvolver IAs compreensíveis, rastreáveis e conformes às exigências éticas para instaurar uma confiança duradoura.

Só com essas condições reunidas a revolução impulsionada pela IA agêntica poderá desdobrar todo seu potencial em escala industrial, transformando as empresas em atores ágeis, inovadores e resilientes.

Perspectivas e evoluções futuras da inteligência artificial agêntica

Enquanto alguns analistas como o Gartner emitiram reservas qualificando a IA agêntica como uma moda passageira que poderia desaparecer após 2027, os primeiros retornos do campo sugerem ao contrário uma rápida maturidade e uma adoção crescente.

A abordagem proposta pela Kyndryl, graças ao seu Agentic AI Framework, abre caminho para ambientes híbridos onde homem e máquina colaboram harmoniosamente. Essa simbiose deve melhorar não somente a produtividade, mas também a capacidade de inovação das empresas.

O futuro próximo da IA agêntica também se orienta para uma melhor integração em setores críticos, como saúde, indústria ou defesa, onde a necessidade de autonomia, precisão e segurança é primordial.

Pode-se antecipar o surgimento de novos modelos econômicos e organizações profundas que se basearão nessa simbiose entre agentes inteligentes automatizando tarefas pesadas e humanos trazendo sentido, criatividade e supervisão.

Esse avanço abre perspectivas inéditas onde a IA deixa de ser uma simples ferramenta para se tornar verdadeiramente uma parceira no sucesso das organizações.

FAQ sobre a IA agêntica e seus impactos nas organizações

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O que é a IA agêntica?

A IA agêntica é uma forma de inteligência artificial capaz de tomar decisões autônomas e executar tarefas complexas sem intervenção humana constante, ultrapassando simples respostas ou criações de conteúdo.

Como a IA agêntica transforma as profissões?

Ela automatiza ações repetitivas e operacionais, permitindo que os colaboradores se concentrem em tarefas de maior valor agregado, como inovação, supervisão ou tomada de decisão.

Quais são os principais obstáculos à adoção da IA agêntica?

Os grandes obstáculos estão relacionados a infraestruturas antigas, habilidades humanas insuficientes e falta de agilidade organizacional nos processos decisórios.

Que benefícios concretos as empresas podem esperar?

Segundo os primeiros retornos, os ganhos incluem uma redução significativa nos tempos de processamento, melhor gestão de riscos e diminuição de erros e fraudes, conduzindo a uma notável melhoria da produtividade.

Como preparar as equipes para trabalhar com agentes inteligentes?

É essencial investir em formação contínua e promover uma mudança cultural que coloque o humano no ciclo decisório, ao mesmo tempo em que incentiva a confiança nas tecnologias utilizadas.