Introdução
A próxima fronteira da inteligência artificial nas empresas vai muito além dos chatbots que conhecemos hoje. Estamos entrando na era dos agentes de IA – softwares capazes de executar tarefas complexas de ponta a ponta, navegando entre pessoas, processos de negócios, dados e sistemas de forma autônoma. Mas como as organizações devem se preparar para essa transformação? A Intel conduziu milhares de experimentos com cargas de trabalho de IA agêntica e descobriu insights fundamentais sobre a infraestrutura necessária para suportar esses novos sistemas.
Diferentemente dos assistentes virtuais atuais, que respondem perguntas isoladas, os agentes de IA são capazes de planejar e executar workflows completos, tomar decisões, acessar ferramentas, interpretar resultados e até mesmo se recuperar de falhas – tudo isso com mínima supervisão humana. Para os líderes de tecnologia brasileiros, entender como construir o ambiente adequado para esses agentes é crucial para não ficar para trás nesta nova onda de automação empresarial.
O que são agentes de IA e por que exigem uma nova abordagem
Um agente de IA é fundamentalmente diferente de um modelo de linguagem tradicional. Enquanto o ChatGPT ou Claude respondem perguntas, um agente executa tarefas completas. Imagine um sistema que não apenas sugere código, mas também o compila, testa, corrige bugs encontrados e faz o deploy – tudo isso seguindo as políticas e padrões da empresa. Ou um agente que analisa tickets de suporte, acessa bases de conhecimento, executa diagnósticos em sistemas e resolve problemas autonomamente.
A Intel identificou que o valor empresarial dos agentes depende de todo o ecossistema tecnológico: orquestração de tarefas, acesso a dados, execução de ferramentas, gerenciamento de latência, governança e infraestrutura escalável. Em outras palavras, não é apenas um problema de inferência de modelos de IA – é um desafio de sistemas completos.
Esta mudança de paradigma exige que as empresas repensem sua infraestrutura. Não basta ter GPUs potentes para rodar modelos; é preciso considerar capacidade de CPU adequada, acesso resiliente a dados, uso de ferramentas com consciência de políticas, observabilidade avançada, gerenciamento de memória e capacidade de planejar e escalar agentes de forma previsível.
As cinco lições fundamentais para implementar agentes de IA
Os experimentos da Intel revelaram cinco princípios essenciais que todo líder de tecnologia deve conhecer ao planejar a adoção de agentes de IA:
1. Agentes de IA são um problema de sistemas, não apenas de inferência
Muitas empresas cometem o erro de focar apenas na parte de IA – qual modelo usar, quantas GPUs comprar. Mas a realidade é que os agentes passam a maior parte do tempo executando tarefas que não são inferência: acessando bancos de dados, chamando APIs, processando arquivos, esperando respostas de sistemas externos. A infraestrutura precisa ser pensada holisticamente.
2. As ferramentas atuais de benchmarking são limitadas
A maioria dos benchmarks existentes foca apenas em avaliar o desempenho do modelo de linguagem. Mas para agentes empresariais, métricas como taxa de sucesso de tarefas, custo por tarefa, tempo total de execução, throughput e densidade de agentes (quantos agentes por vCPU) são muito mais relevantes. Sem essas métricas, é impossível dimensionar corretamente a infraestrutura.
3. Planeje capacidade usando densidade de agentes por vCPU
Em vez de pensar em número absoluto de agentes, a métrica correta é quantos agentes por CPU virtual o sistema suporta. Por exemplo, 10 agentes em um sistema de 8 vCPUs e 20 agentes em um sistema de 16 vCPUs têm comportamento similar se a densidade for a mesma. Isso permite comparações consistentes entre diferentes configurações e gerações de processadores.
4. Monitore latência de tarefas, não apenas utilização média de CPU
Agentes têm um padrão de uso peculiar: alternam entre períodos de espera (aguardando respostas do modelo) e rajadas intensas de processamento. A utilização média de CPU pode parecer aceitável mesmo quando essas rajadas estão criando filas e degradando a experiência. Monitorar a latência P95 (95º percentil) das tarefas é um indicador muito mais confiável de quando o sistema está começando a saturar.
5. Prefira scale-out ao scale-up
Adicionar mais servidores (scale-out) geralmente é melhor que aumentar a capacidade de um único servidor (scale-up) para cargas de trabalho de agentes. Isso porque agentes são tipicamente semi-independentes, têm demandas computacionais modestas por agente, e o scale-out melhora disponibilidade e muitas vezes reduz custos. Reserve o scale-up apenas para casos específicos onde agentes precisam de computação paralela pesada ou quando há restrições de licenciamento.
Construindo sobre bases sólidas: a importância do benchmarking adequado
Para chegar a essas conclusões, a Intel estendeu o Terminal-Bench, uma ferramenta open source para avaliar agentes de IA com recursos avançados de profiling, telemetria e replay. A extensão permitiu entender onde os agentes realmente gastam tempo além da inferência do modelo.
Um aspecto inovador foi o uso de record-replay determinístico das respostas dos LLMs. As respostas foram gravadas uma vez e reproduzidas identicamente em todas as execuções, eliminando a variabilidade do modelo e criando uma base confiável para comparação de desempenho de infraestrutura.
O mix de tarefas testado foi intencionalmente amplo: compilação de código, testes automatizados, operações de banco de dados, lógica booleana, interpretação, ray tracing, compressão, álgebra linear, transcodificação de vídeo e treinamento de machine learning. Essa variedade garante que os resultados sejam relevantes para ambientes empresariais reais, não apenas para casos de uso específicos.
Implementação prática: as três dimensões dos agentes de IA
A implantação de agentes de IA deve ser abordada em três fases distintas, cada uma com suas considerações específicas:
Fase 1: Planejamento de densidade
A densidade de agentes (agentes por vCPU) deve ser ajustada com base no objetivo de negócio. Copilots interativos e assistentes voltados para usuários devem operar com densidade menor porque o tempo de resposta é crítico. Já workflows em batch, como automação de TI, podem funcionar com densidade maior, otimizando o custo total de propriedade.
Fase 2: Nova observabilidade
Os sistemas de monitoramento tradicionais não são adequados para agentes de IA. É necessário implementar alertas baseados em latência P95 primeiro, confirmando problemas através da duração sustentada das tarefas. Métricas como taxa de sucesso, tempo médio de conclusão e custo por tarefa completam o quadro de observabilidade.
Fase 3: Estratégia de escalonamento
O scale-out deve ser o padrão, especialmente porque agentes são semi-independentes, têm bursts computacionais modestos, e essa abordagem facilita alta disponibilidade. O scale-up só deve ser considerado quando há necessidade de computação paralela pesada, quando o estado compartilhado limita o particionamento, ou quando a localidade de memória é crítica.
Onde os agentes de IA criarão valor primeiro
As organizações que estão obtendo resultados em produção são aquelas que aplicam agentes em workflows que já possuem regras codificadas e níveis de serviço mensuráveis. Alguns exemplos práticos incluem:
Desenvolvimento de software: Agentes que não apenas geram código, mas também executam testes, corrigem bugs e fazem deploy seguindo as práticas de CI/CD da empresa.
Suporte técnico: Sistemas que analisam tickets, acessam bases de conhecimento, executam diagnósticos e resolvem problemas comuns sem intervenção humana.
Análise de mercado: Agentes que coletam dados de múltiplas fontes, executam análises complexas e geram relatórios executivos personalizados.
Segurança e compliance: Revisão automatizada de código, configurações e políticas, com capacidade de correção automática de vulnerabilidades conhecidas.
O perfil ideal para adoção não é o usuário experimental em busca de novidades, mas o líder responsável que precisa melhorar tempo de ciclo e produtividade, proteger qualidade de serviço, garantir conformidade com políticas e escalar adoção com controle de custos.
Implicações para o mercado brasileiro
Para as empresas brasileiras, a chegada dos agentes de IA representa tanto uma oportunidade quanto um desafio. Por um lado, a automação avançada pode ajudar a superar gargalos históricos de produtividade e escassez de talentos especializados. Por outro, a complexidade de implementação exige investimentos significativos não apenas em tecnologia, mas em capacitação e mudança cultural.
Setores como serviços financeiros, e-commerce, telecomunicações e indústria já estão explorando casos de uso. Um banco brasileiro, por exemplo, poderia usar agentes para automatizar completamente o processo de análise de crédito, desde a coleta de documentos até a decisão final, respeitando todas as regulamentações do Banco Central. Uma indústria poderia ter agentes gerenciando a cadeia de suprimentos, prevendo faltas, negociando com fornecedores e otimizando estoques em tempo real.
A questão não é se os agentes de IA transformarão os negócios, mas quão preparadas as empresas estarão quando essa transformação acelerar. As organizações que começarem agora a construir a infraestrutura adequada, desenvolver as competências necessárias e estabelecer as políticas de governança apropriadas estarão em vantagem competitiva significativa.
Conclusão
A era dos agentes de IA está apenas começando, mas as lições aprendidas pela Intel através de seus experimentos extensivos fornecem um roteiro valioso para as empresas que querem se preparar adequadamente. O sucesso não virá apenas de ter os melhores modelos de IA, mas de construir um ambiente completo onde esses agentes possam operar de forma confiável, escalável e alinhada com os objetivos de negócio.
Para os líderes de tecnologia, o momento de agir é agora. Isso significa repensar a infraestrutura além das GPUs, implementar novas formas de observabilidade, planejar capacidade com base em densidade de agentes, e identificar os casos de uso onde a automação end-to-end pode gerar valor imediato. As empresas que dominarem essas competências não apenas sobreviverão à próxima onda de transformação digital – elas a liderarão.
O futuro pertence às organizações que souberem orquestrar exércitos de agentes inteligentes trabalhando em harmonia com equipes humanas, automatizando o repetitivo para que as pessoas possam focar no estratégico e criativo. E esse futuro está chegando mais rápido do que muitos imaginam.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em MIT Technology Review, disponível em https://www.technologyreview.com/2026/07/27/1140668/building-the-enterprise-environment-for-agentic-ai/.
