O que é gerenciamento de agentes de IA?

O conceito ganhou atenção à medida que os sistemas de inteligência artificial se tornaram mais autônomos e integrados às operações empresariais. Os primeiros sistemas de IA frequentemente executavam tarefas restritas com supervisão humana direta. Os agentes de IA modernos podem concluir fluxos de trabalho multietapas, interagir com sistemas externos e tomar decisões com intervenção limitada. À medida que as organizações implementam um número maior de agentes em departamentos e plataformas, elas precisam cada vez mais de formas centralizadas para gerenciar a segurança e o controle operacional dos agentes . A Gartner prevê que, até 2028, 33% das aplicações de software empresarial incluirão a IA agêntica, em comparação com menos de 1% em 2024.¹

O gerenciamento de agentes de IA geralmente combina controles técnicos com políticas operacionais. Os controles técnicos podem incluir ferramentas de monitoramento, sistemas de permissão e registros de atividades. As políticas operacionais geralmente definem quem pode implementar agentes, quais tarefas os agentes podem executar e como a avaliação humana deve funcionar. Juntos, esses controles ajudam as organizações a gerenciar riscos e, ao mesmo tempo, permitem que os agentes operem de forma eficiente.

As organizações geralmente abordam o gerenciamento de agentes de IA como uma camada entre os modelos de IA e as operações de negócios. Essa camada de gerenciamento pode coordenar vários agentes, encaminhar tarefas e rastrear o desempenho ao longo do tempo. Também pode ajudar as organizações a padronizar a forma como os agentes acessam sistemas internos ou aplicações externas. Muitas organizações agora conectam essa camada à ideia mais ampla de um painel de controle de agentes, que fornece supervisão centralizada para orquestração de agentes , permissões, gerenciamento de identidade e operações de ciclo de vida. Essa estrutura é compatível com o escalonamento das implementações de agentes com maior visibilidade e consistência operacional.

O campo também reflete uma mudança mais ampla na forma como as empresas pensam sobre a adoção da IA. O software tradicional geralmente segue regras fixas que os desenvolvedores definem com antecedência. Os agentes de IA podem se comportar de forma menos previsível, porque respondem dinamicamente a prompts, dados e ambientes em mudança. Muitos desses sistemas são construídos sobre tecnologias de grandes modelos de linguagem (LLMs) e IA generativa, que podem adaptar respostas no tempo de execução. Essa flexibilidade cria novas oportunidades, mas também introduz desafios de governança de agentes de IA, com os quais muitas práticas de gerenciamento de TI existentes não foram projetadas para lidar.

O gerenciamento de agentes de IA está se tornando essencial para escalar as implementações de IA agêntica. Sem supervisão coordenada, as implementações podem se tornar fragmentadas, inconsistentes com as políticas de governança e ter visibilidade limitada da atividade dos sistemas. Esse problema às vezes é chamado de proliferação de agentes de IA, onde um grande número de agentes desconectados se torna difícil de monitorar, manter ou governar de forma eficaz. Em resposta, os fornecedores estão lançando plataformas dedicadas que reúnem orquestração, governança e observabilidade em uma camada de gerenciamento unificada.

Os agentes de IA estão mudando a forma como as organizações operam. Os clientes da Salesforce relatam que os agentes e assistentes de IA estão entregando um forte ROI em TI, vendas e atendimento ao cliente.² À medida que os agentes assumem responsabilidades mais amplas, as organizações precisam de estruturas mais claras para coordenar suas atividades e gerenciar como interagem com funcionários e sistemas.

A migração para a IA agêntica também muda a forma como as empresas pensam sobre a supervisão operacional. Os sistemas de software tradicionais são previsíveis e têm escopos rígidos. Os agentes de IA operam com mais flexibilidade porque podem interpretar objetivos, fazer recomendações e interagir com várias ferramentas em tempo real. Essa flexibilidade melhora a eficiência e, ao mesmo tempo, introduz complexidade. As organizações precisam de formas centralizadas para monitorar o comportamento, gerenciar permissões e manter a visibilidade em grandes redes de agentes.

Mais empresas estão migrando para sistemas multiagentes. Departamentos diferentes podem implementar agentes especializados para finanças, suporte ao cliente, segurança ou análise de dados. Com o tempo, esses sistemas podem se tornar fragmentados se cada equipe gerenciar os agentes de forma independente. Uma camada de gerenciamento ajuda as organizações a criar modelos de governança consistentes, padrões operacionais compartilhados e supervisão centralizada em todos os departamentos e plataformas.

Os ambientes multiagentes estão gerando novas responsabilidades para as equipes de TI, segurança, conformidade e plataformas. Em algumas organizações, os grupos de governança de IA estão se expandindo para incluir a supervisão da orquestração de agentes, do gerenciamento de identidade e das operações do ciclo de vida. À medida que a adoção cresce, o gerenciamento de agentes de IA está se tornando parte da infraestrutura mais ampla que apoia as operações empresariais e iniciativas de IA de longo prazo.

A importância do gerenciamento de agentes de IA provavelmente aumentará à medida que as organizações integrarem os agentes de IA mais profundamente aos processos de negócios principais. O gerenciamento de agentes de IA ajudará as organizações a manter o controle sobre ecossistemas de agentes cada vez mais complexos, ao mesmo tempo em que apoia esforços mais amplos de transformação de negócios.

Diversos fatores estão impulsionando a adoção do gerenciamento de agentes de IA:

Preocupações com implementações fragmentadas: sem supervisão centralizada, as organizações podem enfrentar dificuldades com agentes desconectados, governança inconsistente e responsabilidade limitada entre as equipes.

Demanda por maior visibilidade: as empresas precisam cada vez mais de insights sobre como os agentes se comportam, quais sistemas eles acessam e como as decisões são tomadas em tempo real.

Expansão de ambientes multiagentes: muitas empresas estão implementando agentes especializados para diferentes funções ou departamentos. As plataformas de gerenciamento ajudam a coordenar esses agentes em um framework operacional compartilhado. Complexidade operacional crescente: os agentes de IA podem interagir com vários sistemas, ferramentas e fluxos de trabalho simultaneamente. As organizações precisam de coordenação centralizada à medida que esses ambientes se tornam mais interconectados. Integração com sistemas empresariais: os agentes de IA estão se tornando mais conectados a plataformas de nuvem, interfaces de programação de aplicativos (APIs) e aplicações de negócios internas. Essa integração aumenta a necessidade de camadas de gerenciamento operacional. Necessidade de governança centralizada: à medida que as implementações de agentes se expandem, as organizações desejam políticas mais consistentes em relação a permissões, aprovações e supervisão operacional.

Mudança da experimentação para a escala operacional: muitas empresas estão indo além de pilotos isolados de IA e criando estratégias de longo prazo para gerenciar ecossistemas de agentes. A crescente disponibilidade de ferramentas de IA, plataformas no-code e modelos reutilizáveis também está tornando a implementação de agentes de IA mais acessível entre as equipes de negócios.

Os casos de uso de gerenciamento de IA variam de acordo com o setor e o tamanho da empresa. A maioria das organizações adota o gerenciamento de agentes de IA quando os agentes começam a interagir com vários sistemas, fluxos de trabalho ou equipes. Casos de uso do mundo real de agentes de IA:

Agentes de IA são cada vez mais utilizados em BPA para coordenar fluxos de trabalho entre as equipes de finanças, aquisição e operações. Algumas organizações também estão estendendo esses fluxos de trabalho para ambientes de cadeia de suprimentos, onde agentes de IA ajudam a rastrear a atividade de inventário e sinalizar interrupções. Por exemplo, um agente de IA pode processar envios de despesas, detectar atividade incomum e encaminhar solicitações de despesas de alto valor para receber uma avaliação mais aprofundada.

Muitas empresas utilizam agentes de IA para lidar com solicitações de suporte, encaminhar tickets e recuperar informações de sistemas internos. O gerenciamento de agentes de IA ajuda as organizações a monitorar como os agentes interagem com os clientes e aplicar regras relacionadas a aprovações ou escalonamentos. Esses sistemas são cada vez mais usados para melhorar a experiência digital do cliente, mantendo a supervisão humana das interações confidenciais. Por exemplo, um agente de suporte pode lidar com perguntas rotineiras sobre faturamento por conta própria, mas transferir questões mais confidenciais para um representante humano.

As organizações frequentemente implementam agentes que pesquisam documentos internos, resumem informações e dão suporte aos fluxos de trabalho de pesquisa dos funcionários. O gerenciamento de agentes de IA ajuda a controlar o acesso a informações confidenciais e a acompanhar como os agentes recuperam ou compartilham dados. Por exemplo, um agente de pesquisa jurídica pode acessar repositórios de documentos aprovados enquanto permanece com acesso restrito a registros confidenciais de RH.

Os agentes de IA podem automatizar o monitoramento da infraestrutura, a resposta a incidentes e as tarefas de manutenção do sistema. Nesses ambientes, camadas de gerenciamento ajudam as organizações a rastrear ações de agentes e manter a visibilidade operacional em plataformas de nuvem ou sistemas internos. Por exemplo, um agente de IA pode identificar uma atividade incomum no servidor e criar automaticamente um ticket de incidente enquanto alerta as equipes de segurança.

Algumas organizações implementam vários agentes especializados, que colaboram em fluxos de trabalho mais amplos. O gerenciamento de agentes de IA ajuda a coordenar as responsabilidades entre esses agentes, mantendo a visibilidade do processo geral. Por exemplo, um agente pode coletar dados de clientes, outro pode analisar o histórico de contas e um terceiro pode gerar recomendações para uma equipe de vendas.

Setores como saúde, serviços financeiros e seguros frequentemente exigem governança e auditabilidade mais fortes em relação aos sistemas de IA. O gerenciamento de agentes de IA ajuda as organizações a documentar a atividade dos agentes e aplicar controles operacionais que atendem aos requisitos de conformidade. Por exemplo, uma organização de saúde pode usar ferramentas de gerenciamento para rastrear quais sistemas um agente de suporte clínico acessou durante um fluxo de trabalho de paciente.

As equipes de segurança podem usar agentes de IA para analisar alertas, investigar anomalias ou ajudar na detecção de ameaças. Como esses agentes frequentemente interagem com sistemas confidenciais, as organizações normalmente aplicam controles de monitoramento e governança mais rigorosos. Por exemplo, um agente de segurança pode reunir informações de várias ferramentas de monitoramento antes de recomendar uma resposta para aprovação humana.

As equipes de desenvolvimento estão usando cada vez mais agentes de IA para auxiliar em tarefas de programação, testes e documentação. As plataformas de gerenciamento ajudam a coordenar como esses agentes acessam repositórios, interagem com ferramentas de desenvolvimento e seguem políticas organizacionais. Por exemplo, uma organização pode permitir que os agentes de programação sugiram mudanças, enquanto restringe a implementação de produção direta sem avaliação humana.

O gerenciamento de agentes de IA é mais complexo do que as operações tradicionais de IA porque os agentes de IA são mais dinâmicos do que os sistemas de IA anteriores. Os sistemas de IA tradicionais são projetados para tarefas restritas, como classificação, previsão ou geração de conteúdo. O fluxo de trabalho em torno desses sistemas geralmente permanece praticamente fixo.

Os agentes de IA operam de maneira diferente porque podem interpretar objetivos, gerar decisões e interagir com ferramentas externas durante a execução. Essa mudança cria novos requisitos operacionais, com os quais as práticas padrão de gerenciamento de IA não foram projetadas para lidar. Algumas das diferenças mais importantes incluem:

• Estrutura de implementação: as implementações tradicionais de IA geralmente são isoladas a uma aplicação ou departamento. Os agentes de IA são cada vez mais implementados em ambientes multiagentes interconectados.
• Governança de IA: a governança de IA convencional lida principalmente com o risco de modelos e o manuseio de dados. O gerenciamento de agentes introduz mais preocupações em relação à autonomia e à imposição de políticas.
• Foco no gerenciamento: as operações tradicionais de IA normalmente se concentram em modelos e pipelines de dados. O gerenciamento de agentes de IA se concentra na coordenação do comportamento dos agentes em todos os fluxos de trabalho e sistemas conectados.
  
  
• Requisitos de monitoramento: o monitoramento tradicional geralmente mede a precisão ou o tempo de atividade do modelo. O gerenciamento de agentes de IA também exige visibilidade das ações, permissões e caminhos de tomada de decisão.
  
  
• Flexibilidade operacional: os sistemas anteriores de IA geralmente operam dentro de boundaries predefinidas. Os agentes de IA podem adaptar suas ações com base no contexto ou em entradas variáveis. Em muitos ambientes, os agentes são projetados para maior consciência do contexto. Essa capacidade permite que respondam dinamicamente à medida que os fluxos de trabalho e os padrões de fluxos de dados mudam durante a execução.

O gerenciamento de agentes de IA inclui os recursos operacionais e de governança que as organizações usam para implementar, coordenar e supervisionar agentes de IA em escala. Embora as plataformas possam diferir em suas abordagens, a maioria das estratégias empresariais se concentra em um conjunto semelhante de componentes principais. Elas incluem:

Os recursos de governança definem as regras e as boundaries que orientam o comportamento dos agentes. Esses controles podem incluir fluxos de trabalho de aprovação, políticas de uso, restrições operacionais e requisitos de conformidade que se aplicam a toda a organização.

Muitas organizações incluem mecanismos de avaliação humana nos fluxos de trabalho de agentes, especialmente para tarefas de alto risco ou críticas para os negócios. A supervisão humana pode envolver aprovações, processos de escalonamento ou intervenção manual quando os agentes encontram incertezas ou resultados inesperados.

Os agentes de IA geralmente interagem com sistemas corporativos, APIs e fontes de dados confidenciais. O gerenciamento de acesso e identidade ajuda as organizações a controlar o acesso, as ações e o gerenciamento de permissões dos agentes ao longo do tempo.

Os agentes de IA frequentemente dependem de ferramentas externas, softwares empresariais e serviços de nuvem para concluir tarefas. O gerenciamento de integração ajuda a coordenar essas conexões e, ao mesmo tempo, mantém a consistência operacional entre plataformas e ambientes. Muitas organizações também dependem de um gateway de IA, ferramentas de API management e frameworks de conectores padronizados para gerenciar interações entre agentes de IA e provedores externos.

O gerenciamento de agentes de IA também inclui processos de implementação, atualização, testes e desativação de agentes. O gerenciamento do ciclo de vida ajuda as organizações a manter a consistência em todos os ambientes, ao mesmo tempo em que oferece compatibilidade com o controle de versão e a estabilidade operacional. Algumas organizações alinham essas atividades com práticas mais amplas de ciclo de vida de desenvolvimento de agentes (ADLC) para gerenciar sistemas de IA ao longo de seu ciclo de vida operacional.

A observabilidade oferece visibilidade sobre como os agentes se comportam no tempo de execução. As organizações usam sistemas de monitoramento para rastrear ações, avaliar caminhos de decisão, identificar falhas e analisar como os agentes interagem com usuários ou sistemas conectados. Os dashboards operacionais e as métricas de desempenho ajudam as equipes a monitorar a atividade dos agentes ao longo do tempo.

A orquestração coordena como os agentes executam tarefas, interagem com sistemas e colaboram com outros agentes. Em ambientes multiagentes, as camadas de orquestração podem encaminhar solicitações, atribuir responsabilidades e gerenciar fluxos de trabalho em diferentes ferramentas ou aplicativos.

À medida que as organizações implementam um número maior de agentes de IA, muitas estão adotando painéis de controle de agentes para fornecer coordenação centralizada e supervisão operacional. Um painel de controle de agentes atua como a camada de gerenciamento que conecta orquestração, governança e monitoramento em todos os ecossistemas de agentes. Em vez de gerenciar agentes individualmente, as organizações podem usar um painel de controle para supervisionar como os agentes operam entre fluxos de trabalho e sistemas.

Os painéis de controle de agentes normalmente são compatíveis com várias funções principais:

• Orquestração centralizada: os painéis de controle coordenam como os agentes executam tarefas, compartilham informações e interagem com outros sistemas ou agentes.
  
  
• Governança e imposição de políticas: as organizações podem aplicar políticas operacionais, restrições de acesso e requisitos de aprovação em vários agentes a partir de uma camada centralizada.
  
  
• Observabilidade e monitoramento: os painéis de controle fornecem visibilidade do tempo de execução, das interações do sistema e da atividade dos agentes em todos os ambientes.
  
  
• Gerenciamento de identidade e permissões: muitos painéis de controle ajudam as organizações a gerenciar a autenticação, o acesso ao sistema e as permissões baseadas em função para os agentes.
  
  
• Coordenação do ciclo de vida: algumas plataformas também são compatíveis com o gerenciamento de implementação, controle de versão e manutenção operacional em ecossistemas de agentes.

O foco crescente nos painéis de controle de agentes reflete a crescente complexidade dos ambientes de IA empresarial. À medida que as organizações migram para sistemas multiagentes interconectados, camadas de gerenciamento centralizadas estão se tornando mais importantes para manter a visibilidade, a coordenação e a consistência operacional.

O gerenciamento de agentes de IA ajuda as organizações a coordenar, governar e escalar os agentes de IA de forma mais eficaz em todos os ambientes corporativos. Benefícios específicos:

• Melhor coordenação entre fluxos de trabalho: os recursos de orquestração são compatíveis com a colaboração entre agentes, sistemas empresariais e processos de negócios. Essa coordenação pode ajudar a agilizar as operações, otimizar o uso de recursos e criar maior valor de negócios com a implementação da IA.
  
  
• Maior responsabilização: logs de auditoria, sistemas de aprovação e monitoramento de tempo de execução fornecem registros mais claros de como os agentes tomam decisões e realizam ações.
  
  
• Maior visibilidade operacional: as ferramentas de monitoramento e observabilidade ajudam as organizações a rastrear o comportamento dos agentes, as interações do sistema e a atividade dos fluxos de trabalho em todos os ambientes.
  
  
• Implementações mais escaláveis: frameworks de gerenciamento padronizados facilitam para as organizações a expansão do uso dos agentes entre departamentos sem criar ambientes fragmentados. Esses frameworks também ajudam as organizações a gerenciar as crescentes cargas de trabalho dos agentes, além de permitir a escalabilidade de longo prazo em todas as operações empresariais.
  
  
• Fragmentação operacional reduzida: uma camada de gerenciamento unificada pode ajudar as organizações a evitar implementações desconectadas e práticas de governança inconsistentes.
  
  
• Gerenciamento de ciclo de vida simplificado: processos centralizados de implementação e manutenção ajudam as organizações a gerenciar atualizações, testes e controle de versão de forma mais eficiente.
  
  
• Governança mais forte: políticas centralizadas e estruturas de supervisão ajudam as organizações a aplicar normas operacionais consistentes em vários agentes e equipes.

Embora o gerenciamento de agentes de IA ofereça vantagens operacionais importantes, as organizações também enfrentam desafios significativos à medida que implementam agentes em escala. Muitos riscos decorrem da natureza dinâmica e autônoma dos sistemas de IA agêntica.

• Proliferação de agentes: à medida que mais equipes começam a implementar agentes de forma independente, as organizações podem rapidamente perder a visibilidade de quantos agentes estão operando em toda a empresa ou quais sistemas esses agentes podem acessar. Muitas organizações lidam com esse desafio introduzindo camadas de orquestração centralizadas e normas de governança compartilhadas que criam uma visão operacional mais unificada.
• Preocupações com conformidade e responsabilização: as organizações podem enfrentar dificuldades para documentar como os agentes tomaram decisões ou realizaram ações, especialmente em setores regulamentados. Documentação limitada e baixa auditabilidade podem criar desafios para as equipes de conformidade e esforços de supervisão interna. Trilhas de auditoria, sistemas de geração de relatórios e políticas de governança centralizadas podem ajudar a apoiar uma maior responsabilização em todas as operações dos agentes.
  
  
• Governança inconsistente: os agentes de IA geralmente são introduzidos em velocidades diferentes em diferentes unidades de negócios. Sem supervisão centralizada, as equipes podem seguir diferentes processos de aprovação, práticas de segurança ou políticas operacionais. Essas inconsistências podem gerar confusão e preocupações de conformidade. Frameworks de governança padronizados podem ajudar as organizações a aplicar controles mais consistentes em todas as implementações.
• Observabilidade limitada: muitas organizações ainda carecem de visibilidade clara sobre como os agentes se comportam no tempo de execução. Quando os agentes interagem com vários sistemas ou tomam decisões autônomas, pode ser difícil rastrear ações ou entender por que determinados resultados ocorreram. As ferramentas de monitoramento em tempo de execução, o registro de atividades e os recursos de auditoria estão se tornando cada vez mais importantes para melhorar a transparência operacional.
  
  
• Imprevisibilidade operacional: ao contrário dos sistemas de software tradicionais, os agentes de IA respondem dinamicamente a entradas, prompts e condições de tempo de execução variáveis. Essa flexibilidade pode melhorar a adaptabilidade, mas também torna o comportamento menos previsível em algumas situações. Muitas organizações reduzem esse risco ao incorporar processos de testes, mecanismos de avaliação humana e proteções operacionais nos fluxos de trabalho dos agentes.
  
  
• Riscos de segurança e acesso: os agentes de IA frequentemente interagem com sistemas e fontes de dados confidenciais, o que pode criar novos desafios em relação a permissões e gerenciamento de identidade. As organizações estão usando cada vez mais frameworks de gerenciamento de identidade, controles de acesso baseados em funções e fluxos de trabalho de aprovação para reduzir esses riscos.
  
  
• Complexidade dos fluxos de trabalho: ambientes multiagentes podem se tornar difíceis de coordenar, pois os agentes interagem entre plataformas, aplicações e serviços externos. Uma implementação simples pode evoluir para ambientes altamente interconectados. À medida que a complexidade aumenta, as plataformas de orquestração e as práticas de integração padronizadas podem ajudar as organizações a manter uma coordenação mais consistente. À medida que as implementações escalam, as organizações também podem precisar de uma forte supervisão do uso da infraestrutura e dos preços dos modelos.