Sociedade dos agentes: como Volks, Red Hat e Neo4j estão criando nova era da IA
Por Anaísa Catucci |
O inovabra, ecossistema de inovação do Bradesco, reuniu especialistas da área de tecnologia para o evento "Sociedade dos Agentes Autônomos". O encontro, realizado na última quarta-feira (18), em São Paulo, discutiu como as empresas estão trabalhando para implementar agentes de inteligência artificial que possuem autonomia, executam tarefas em sistemas complexos e possuem "memória" de longo prazo. O debate contou com a participação da Volkswagen do Brasil, Red Hat, Neo4j e Canaltech.
A abertura foi conduzida por Daniel Ramos, head de Eventos & Conteúdo no inovabra, que contextualizou a jornada da IA nas corporações. Para Ramos, o momento atual é de evolução das competências: o foco saiu do aprendizado básico para a construção de arquiteturas que permitem aos agentes trabalharem em conjunto, conectando quem desenvolve a tecnologia com quem a aplica na ponta.
Essa visão de viabilizar soluções concretas é compartilhada por Renata Petrovic, head de inovação do inovabra. “A evolução dos agentes de IA marca uma nova fase na forma como as empresas operam, viabilizando mais autonomia, eficiência e capacidade de escala para processos e decisões. No inovabra, nosso papel é promover esse ambiente de colaboração, em que startups, empresas e especialistas se encontram para transformar inovação em soluções concretas que geram valor para o mercado”, afirmou.
Otto: agente de IA que "mora" nos carros da Volkswagen
Um dos grandes destaques práticos foi a apresentação de Fernando de Andrade, diretor de dados e IA na Volkswagen do Brasil, sobre o Otto. O agente, batizado em homenagem a Nikolaus Otto, inventor do motor a combustão, é um companion (termo em inglês para "companheiro" ou assistente digital que acompanha o usuário) que integra o ecossistema dos veículos da marca.
"O diferencial é o contexto do negócio. Enquanto uma IA genérica como o Gemini pode não saber detalhes específicos do manual do seu modelo ou do histórico da sua concessionária, o Otto nasce para resolver dores reais. Queremos que a interação seja natural ao ponto de o motorista dizer 'Otto, agende minha revisão', e o sistema realizar o processo de ponta a ponta, cruzando a agenda da oficina com a disponibilidade do cliente", explicou.
O projeto, prototipado no Brasil com o apoio do diretor de design Giovanni Vasconcelos, utiliza o framework da Eleven Labs para garantir uma voz natural e alcançou 92% de precisão na captação de áudio.
"Quando você tem um companion customizado, você tem muito maior gestão sobre os seus dados. É importante não querer entregar o ouro, que são os dados e o comportamento do nosso cliente", pontuou o executivo.
O Otto já está presente no modelo VW Tera e será expandido para a plataforma MQB, englobando Nivus, T-Cross e Taos.
A base técnica: grafos, open source e a "memória" da IA
Para que agentes como o Otto funcionem, a infraestrutura de dados precisa ser reformulada. A Neo4j apresentou como os bancos de dados em grafos são o "motor" ideal para a memória dos agentes.
"Relacionamento em bancos de dados relacionais não existe como uma coisa que você pega. No motor nativo de grafos, o relacionamento existe e você mexe com ele", explicou o arquiteto de soluções Felipe Nunes, da Neo4j. Essa tecnologia já permite que o iFood e órgãos públicos brasileiros realizem análises complexas de logística e investigação em frações de segundo.
Pelo lado da infraestrutura de software, Ana Paula Appel, que é pesquisadora e cientista de dados e atua como arquiteta sênior de soluções em IA na Red Hat, detalhou como a empresa oferece ferramentas de "Quick Start" para que desenvolvedores construam agentes virtuais em minutos.
Segundo a especialista, a formação técnica robusta é a única proteção contra a obsolescência."Bases em matemática, sistemas e redes são fundamentais. A IA acelera a documentação quando há lógica para validar resultados", disse Ana Paula.
Governança, cultura e o papel do Canaltech
O encerramento do evento contou com um painel moderado por Anaísa Catucci, chefe de redação do Canaltech, que provocou os palestrantes sobre os riscos e a ética da autonomia.
Nunes, doutorando em otimização, trouxe uma análise de bastidor sobre o que trava as empresas brasileiras. "Cultura e dados isolados travam agentes. Acesso a tokens e ferramentas é essencial para o aprendizado prático", afirmou.
Para o especialista, a educação corporativa está em descompasso com a velocidade da IA generativa, exigindo que cada profissional se torne "dono do seu próprio aprendizado".
A discussão também abordou o paradoxo da Shadow AI (termo utilizado para descrever o uso de ferramentas de IA de forma "invisível" ou não oficial dentro das empresas). Esse fenômeno ocorre quando o alto custo de infraestrutura e a burocracia interna empurram funcionários para soluções externas sem supervisão.
Ana Paula alertou para o perigo de "automatizar por hype" (seguindo apenas tendências passageiras), sugerindo que a governança deve focar na utilidade real: "Evite automação por modismo".
No campo da ética, o debate foi profundo sobre a responsabilidade humana. "A IA é uma ferramenta; o uso depende de quem a administra. O problema é mais estrutural, social e ético do que propriamente tecnológico", pontuou Ana Paula.
Nunes reforçou que, no jornalismo e na análise de dados, o discernimento é insubstituível e que a IA amplia a capacidade com bom senso e discernimento, sendo preciso exercitar as perguntas certas.
A viabilidade dos multiagentes nas corporações passa por uma sintonia fina entre controle e experimentação. Segundo Nunes, o descompasso entre expectativas da gestão e a realidade técnica é um dos maiores gargalos. Ele defende que a empresa deve nivelar seu estágio cultural, garantindo que as metas de inovação estejam ancoradas na capacidade real de entrega dos times de tecnologia.