Embora a Agentic AI (IA Agente) ainda seja uma tecnologia emergente, sua tração no mercado global e brasileiro é inegável. Diferente dos modelos generativos tradicionais, agentes de IA não apenas respondem a prompts, mas executam tarefas complexas de ponta a ponta. Já observamos uma gama variada de use cases que estão redefinindo a eficiência operacional:
- Ferramentas de Engenharia de Software: Soluções como o GitHub Copilot Coding Agent automatizam o planejamento, codificação e validação, acelerando drasticamente os development pipelines.
- Automação de Processos de Negócio: Plataformas como o Salesforce Agentforce permitem automatizar fluxos complexos em vendas, marketing e operações.
- Atendimento ao Cliente: Assistentes como o da Klarna já resolvem questões críticas, como reembolsos, em menos de dois minutos.
Na verdade, os agentes de serviço já estão se tornando familiares para o mercado. Projeções indicam que, até 2029, a Agentic AI resolverá de forma autônoma 80% dos problemas comuns de suporte sem intervenção humana. No entanto, para empresas brasileiras que buscam escala, o sucesso dessas iniciativas não depende apenas do modelo de linguagem (LLM), mas da infraestrutura de dados subjacente.
O grande desafio reside na movimentação e no processamento de volumes massivos de dados em tempo real. Para que um agente tome decisões assertivas, ele precisa acessar fontes de dados fragmentadas em ambientes multi-cloud ou on-premises com o mínimo de latency. Sem uma estratégia de interconectividade robusta, a autonomia prometida pela IA esbarra em gargalos de performance e riscos de segurança.
Para tomadores de decisão, entender que a Agentic AI exige uma abordagem de data-first é crucial. Isso envolve repensar o storage, a governança de dados e como esses agentes interagem com as APIs internas. A eficiência operacional e a redução de custos (FinOps) só serão alcançadas se a arquitetura suportar a carga de trabalho intensiva que esses agentes demandam, garantindo que o custo de processamento não inviabilize o ROI do projeto.
A implementação bem-sucedida requer uma visão integrada de DevOps e SecOps, onde a segurança (security-by-design) e a automação do fluxo de dados caminham juntas. À medida que avançamos para um cenário onde a IA assume papéis mais executivos, a estabilidade da infraestrutura se torna o diferencial competitivo entre o pioneirismo e a obsolescência tecnológica.
Artigo originalmente publicado por David Tairych em Interconnections – The Equinix Blog.
