Introdução
No mundo em evolução dos produtos digitais, os produtos de IA agentic estão a mudar a forma como definimos o que é verdadeiramente uma “funcionalidade”. Durante décadas, as equipas de produtos construíram sistemas reativos — ferramentas que executam comandos, não decisões. Mas com a ascensão dos modelos de linguagem grandes (LLMs), esse paradigma está a mudar.
Em vez de esperar por um pedido, os sistemas agentic planeiam, atuam e aprendem em nome dos utilizadores — marcando reuniões, a redigir e-mails, a encomendar produtos ou até a negociar resultados. Este novo nível de autonomia significa que as funcionalidades já não são apenas elementos funcionais; estão a tornar-se agentes inteligentes a operar dentro dos nossos produtos.
Tese: Os LLMs estão a permitir uma transformação de funcionalidades reativas para agentes autónomos — e compreender esta mudança tornar-se-á uma competência essencial para todos os líderes e inovadores de produtos.
O que torna uma funcionalidade “Agentic”?
Além da automatização
A automatização executa passos predefinidos. Agência implica algo mais: a capacidade de decidir, adaptar e agir de forma independente com base em objetivos e contexto.
Um produto de IA agentic não se limita a fornecer recomendações — age. Por exemplo:
Uma aplicação de produtividade que agenda e confirma automaticamente as suas reuniões.
Um assistente de comércio eletrónico que compara ofertas, verifica a disponibilidade e compra por si.
Uma ferramenta de fluxo de trabalho que se ajusta com base nos seus hábitos e preferências.
Atributos-chave das funcionalidades agentic
Autonomia – O agente pode tomar decisões dentro de restrições definidas.
Memória – Lembra-se de interações passadas e adapta-se.
Planeamento – Divide a intenção do utilizador em ações de vários passos.
Utilização de ferramentas – Chama APIs ou executa código de forma autónoma.
Autocorreção – Avalia o seu próprio sucesso e tenta novamente de forma inteligente.
Este nível de inteligência significa que já não concebemos interfaces para os utilizadores atuarem através delas, mas ambientes para os agentes atuarem dentro.
Como é que os LLMs permitem funcionalidades agentic
A construção de produtos de IA agentic verdadeiramente requer várias capacidades técnicas, muitas das quais só se tornaram acessíveis através dos LLMs modernos.
1. Raciocínio e Planeamento de Vários Passos
Os LLMs como o GPT-4 e o Claude podem encadear passos de raciocínio, dividir problemas em subtarefas e executar fluxos de trabalho complexos. Esta capacidade forma a espinha dorsal da autonomia.
2. Memória e Persistência de Contexto
Através da geração aumentada de recuperação (RAG) e de bases de dados vetoriais, os produtos podem agora reter o contexto do utilizador, permitindo que os agentes tomem decisões consistentes ao longo do tempo.
3. Orquestração de Ferramentas e APIs
Ao integrar-se com APIs externas — calendários, CRMs, sistemas de reservas — os agentes podem ir além do chat para a ação no mundo real.
4. Ciclos de Feedback e Autoaperfeiçoamento
Os produtos agentic recolhem dados de desempenho, rastreiam os resultados dos objetivos e utilizam ciclos semelhantes ao reforço para otimizar o comportamento futuro.
Dados e sinais de mercado
De acordo com a IBM, a IA agentic difere da IA generativa no sentido em que “atua e decide”, enquanto os modelos generativos apenas “criam”.
A Gartner prevê que mais de 40% das iniciativas de IA agentic serão abandonadas até 2027 devido a um ROI pouco claro — sinalizando tanto oportunidade como alcance excessivo.
A Razorfish prevê que a “pesquisa agentic” irá redefinir a UX de pesquisa — passando de mostrar resultados para concluir tarefas em nome dos utilizadores.
O comportamento agentic já não é teórico — já está a remodelar a forma como interagimos com o software
Desafios, riscos e proteções éticas
Tal como acontece com qualquer tecnologia emergente, os líderes de produtos devem abordar desafios sérios antes de dimensionar a autonomia.
1. Alucinações e Fiabilidade
Quando um agente atua incorretamente — reservando o voo errado, enviando a mensagem errada — as consequências são imediatas. Camadas de validação robustas e ciclos de aprovação humana são essenciais.
2. Responsabilidade e Governança
Quem é responsável quando um agente de IA se comporta mal — o utilizador, a empresa ou o fornecedor do modelo? As estruturas de governação para IA responsável devem estender-se aos sistemas autónomos.
3. O Problema da “Lavagem Agentic”
Tal como “com tecnologia de IA” se tornou uma palavra da moda no marketing, “agentic” corre o risco de utilização excessiva. Muitos dos chamados “agentes” são fluxos de trabalho com script, não verdadeiros sistemas autónomos. Os líderes devem discernir entre autonomia real e automatização disfarçada.
4. Sobrecarga Técnica
A execução de contexto persistente, orquestração de ferramentas e ciclos de monitorização adiciona complexidade. As arquiteturas de engenharia devem evoluir — pense em pipelines LLM modulares, memória vetorial e APIs com estado.
5. Supervisão Ética e Humana
As funcionalidades agentic devem permanecer responsáveis. Incorpore:
Pontos de verificação humana no ciclo.
Painéis de explicabilidade para rastreios de auditoria.
Limites de permissão e consentimento do utilizador para ações.
Implicações da estratégia de produto
Repensar a tela do produto
Os roteiros tradicionais rastreiam funcionalidades. Os roteiros futuros devem rastrear comportamentos. Pergunte:
Que objetivos do utilizador podem ser delegados a agentes?
Que dados ou APIs o agente precisa?
Como medimos o sucesso do agente?
Medir o sucesso agentic
Em vez de taxas de cliques, meça:
Taxa de conclusão de tarefas
Redução do tempo para a decisão
Taxa de confiança e correção do utilizador
Custo por ação autónoma
Governança por design
Integre revisões éticas e de segurança em cada sprint. Os “sprints éticos” garantem que não está a enviar agência sem responsabilidade.
O futuro do pensamento de produto
A chegada dos produtos de IA agentic muda o próprio pensamento de produto. O papel de um Gestor de Produto evolui de especificar interações para conceber intenções.
O produto já não é a interface — o agente é.
A vantagem competitiva não reside em o que o seu produto faz, mas em o que o seu agente sabe fazer.
As funcionalidades mais valiosas de amanhã podem não ter um botão — terão iniciativa.
conclusão
A próxima era da inovação de produtos será impulsionada pela agência, não por algoritmos. À medida que os LLMs continuam a amadurecer, a distinção entre uma “funcionalidade” e um “agente” tornar-se-á confusa — e os utilizadores esperarão cada vez mais experiências digitais que atuem, decidam e se adaptem em seu nome.
Para os líderes de produtos, o desafio é claro: comecem em pequeno, experimentem com agentes de âmbito limitado e incorporem a governação no design desde o primeiro dia. As empresas que dominarem este equilíbrio entre autonomia e responsabilidade definirão a próxima década de transformação digital.
Ponto-chave
Comece a repensar o seu roteiro hoje: quais das suas funcionalidades poderiam — ou deveriam — pensar por si próprias?
Perguntas Frequentes
O que é um produto de IA agentic?
Um produto que utiliza IA para agir de forma autónoma em direção a objetivos, sem necessitar de pedidos constantes do utilizador.
Em que é que isto é diferente da automatização?
A automatização segue regras predefinidas. A IA agentic toma decisões conscientes do contexto, adaptando-se dinamicamente.
Que tecnologias permitem produtos agentic?
LLMs, memória aumentada de recuperação, orquestração de ferramentas e pipelines de raciocínio de vários passos.
Quais são os riscos?
Ações imprevisíveis, problemas de responsabilidade e capacidades exageradas (“lavagem agentic”).
Todas as funcionalidades devem ser agentic?
Não. Utilize a agência onde ela acrescenta valor claro — concentre-se primeiro em tarefas de utilizador de alta fricção.
