Em destaque: Inteligência artificial em equipe? Entenda como agentes autônomos trabalham juntos nas empresas

Inteligência artificial em equipe? Entenda como agentes autônomos trabalham juntos nas empresas Em vez de depender de uma única ferramenta, empresas podem distribuir etapas de um processo entre agentes de IA especializados, com supervisão humana e regras de segurança Inteligência artificial em equipe? Entenda como agentes autônomos trabalham juntos nas empresas (Andrey_Popov/Shutterstock)

Priorizar nos meus resultados Google Tudo sobre Acompanhe tudo sobre Pré-MBA em IA Saiba mais A inteligência artificial está ganhando novas aplicações nas empresas com os chamados sistemas multiagentes, arquiteturas que conectam diferentes agentes autônomos para executar tarefas de forma coordenada. Em vez de concentrar todas as etapas em uma única ferramenta, o sistema distribui responsabilidades entre agentes especializados.

Na prática, essa estrutura pode ajudar profissionais de diferentes áreas a organizar informações, analisar dados e automatizar processos que exigem várias etapas. O funcionamento, porém, depende de regras claras, integração entre sistemas e mecanismos de supervisão.

Um sistema multiagente é uma arquitetura em que dois ou mais agentes de IA colaboram para alcançar um objetivo. Cada agente recebe uma função específica, executa tarefas e compartilha resultados com os demais.

Os agentes podem utilizar modelos de linguagem, acessar bases de dados e acionar ferramentas de software. Um componente chamado orquestrador pode coordenar as atividades, distribuir as tarefas e reunir os resultados em uma resposta final.

A diferença em relação a um chatbot tradicional está na divisão do trabalho. Enquanto um assistente convencional costuma responder a uma solicitação, um sistema multiagente pode organizar e executar uma sequência de etapas, conforme as permissões e os recursos disponíveis.

Imagine uma equipe de marketing que precisa preparar uma análise de mercado para orientar uma campanha. Um sistema multiagente pode dividir o trabalho em funções complementares.

Um agente pesquisa informações sobre concorrentes, outro organiza dados sobre o público-alvo e um terceiro identifica tendências relevantes. Um agente coordenador reúne os resultados e estrutura um relatório para revisão do profissional responsável.

Esse modelo também pode ser aplicado a áreas como finanças, atendimento ao cliente, recursos humanos e operações. Na análise financeira, por exemplo, agentes podem organizar demonstrativos, comparar indicadores e elaborar uma síntese para apoiar a avaliação de um analista.

A Microsoft descreveu, em artigo técnico publicado em agosto de 2025, uma arquitetura empresarial baseada em agentes especializados e um componente coordenador para distribuir tarefas e integrar resultados. A proposta é facilitar a execução de fluxos de trabalho que exigem diferentes competências.

A principal possibilidade dos sistemas multiagentes é distribuir tarefas complexas em etapas menores, com agentes dedicados a atividades específicas. Isso pode reduzir o trabalho manual em processos repetitivos e facilitar a integração entre ferramentas.

Para analistas e coordenadores, a tecnologia pode apoiar pesquisas, consolidação de informações e preparação de relatórios. Gerentes e executivos podem utilizá-la para organizar dados de diferentes áreas e estruturar informações para a tomada de decisão.

Os resultados, contudo, dependem da qualidade dos dados, da configuração dos agentes e da clareza dos objetivos definidos. A adoção da tecnologia não garante, por si só, maior produtividade ou decisões mais precisas.

A interação entre agentes cria desafios que vão além dos erros de uma ferramenta isolada. Uma informação incorreta pode ser reproduzida por outros agentes, influenciar etapas seguintes e comprometer o resultado de todo o processo.

Um relatório publicado pelo Departamento de Indústria, Ciência e Recursos da Austrália, com participação do Australian AI Safety Institute, examina riscos como erros em cascata, falhas de coordenação e compartilhamento de informações equivocadas. O estudo também destaca que sistemas formados por agentes individualmente confiáveis não são necessariamente confiáveis quando operam em conjunto.

Para reduzir esses riscos, empresas precisam definir limites de atuação, restringir o acesso a dados sensíveis e registrar as ações realizadas pelos agentes. Processos que envolvam pagamentos, informações confidenciais ou decisões de alto impacto exigem controles adicionais e aprovação humana quando necessário.

O primeiro passo é identificar um processo com várias etapas bem definidas, como organizar documentos, consolidar pesquisas ou classificar solicitações recebidas por uma equipe. Em seguida, é necessário avaliar se a divisão das tarefas entre agentes oferece vantagens em relação a uma ferramenta única ou a uma automação convencional.

Também é importante estabelecer critérios de qualidade, testar o sistema com dados controlados e acompanhar erros, custos e tempo de execução. A supervisão humana deve permanecer prevista, especialmente quando os resultados puderem afetar clientes, funcionários ou decisões de negócio.

A adoção de sistemas multiagentes depende, portanto, de uma combinação de tecnologia, planejamento e governança. Para profissionais e empresas, compreender como os agentes dividem tarefas, compartilham informações e operam sob supervisão é um passo importante para avaliar onde essa arquitetura pode ser útil.

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