Três elementos essenciais para operações de Agentic IA em tempo real em grande escala

Quando bem implementada, a Agentic IA torna-se um motor para a transformação sustentável do negócio, gerando maior receita, melhor experiência do cliente (CX) e menor rotatividade de clientes. Uma pesquisa da McKinsey constatou que as empresas que utilizam Agentic IA para oferecer interações personalizadas e omnicanal com os clientes alcançam níveis de satisfação do cliente 15 a 20% superiores e reduções de 20 a 30% no custo de serviço.

Contudo, paralelamente a este sucesso, existe uma outra realidade, com estatísticas que reflectem o que a nossa equipa na Konecta está a testemunhar no espaço de CX.

Os dados da Deloitte mostram que, embora 38% das organizações estejam a testar ativamente a Agentic IA, apenas 11% têm agentes a funcionar com sucesso em produção. De acordo com a BCG, 60% das empresas estão a gerar pouco ou nenhum valor comercial material com os seus investimentos em IA. O Inquérito de Maturidade de Confiança em IA de 2026 da McKinsey constatou que apenas cerca de 30% das organizações atingiram um nível maduro de governação de IA agente, com as empresas que atribuem propriedade e responsabilidade explícitas a obterem pontuações significativamente mais elevadas em maturidade do que aquelas que não o fazem.

Simplificando: embora as demonstrações e os pilotos dos fornecedores sejam bem-sucedidos, a jornada para implantar, executar e escalar Agentic IA costuma ser muito mais lenta, arriscada ou difícil de mensurar do que o esperado.

O facto é que a implementação de um agente de IA em produção é apenas o início de uma jornada que depende, em grande parte, de quão rigorosamente a Agentic IA é gerida após a entrada em funcionamento. Este é o desafio das operações do "Dia 2". Consegue ver exatamente o que os seus agentes estão a fazer (visibilidade/observabilidade)? Percebe exatamente por que razão estão a fazer isso (explicabilidade)? E pode ter a certeza de que está tudo correto e em conformidade com as normas (confiança)?

Com base na experiência da Konecta na gestão de milhões de interações de CX com IA em diversos setores todos os dias, aqui estão três fatores críticos de sucesso para gerir a IA com agentes de forma robusta desde o primeiro dia.

O custo da computação e do armazenamento em nuvem para a IA é uma questão emergente. Atualmente, os custos imprevisíveis da cloud podem ser uma das formas mais rápidas de perder a confiança da gestão de topo num programa de IA. Um estudo recente da Vanson Bourne (para a Tangoe) constatou que os custos da cloud aumentaram em média 30% devido às tecnologias relacionadas com a IA, e 72% dos líderes afirmam que os seus gastos com a cloud estão a tornar-se cada vez mais incontroláveis.

O facto é que nem toda a tarefa exige o modelo mais caro disponível. Muitos dos nossos casos de utilização mostram uma diferença de desempenho de apenas 1 a 5% entre um modelo mais pequeno e mais barato e um mais recente e mais caro. Um aumento de custos de mais de 200% para um ganho de qualidade de 5% raramente é uma troca que valha a pena. (Embora existam exceções genuínas em que apenas um modelo de topo é adequado, estas representam uma minoria distinta e muito pequena.)

Sem visibilidade conjunta de custos e qualidade, as organizações correm o risco de gastar demasiado ou perder uma oportunidade fácil, onde um pequeno aumento no orçamento elevaria significativamente a qualidade. Utilizar painéis FinOps integrados para monitorizar o consumo exato de tokens em tempo real e o custo computacional por modelo faz parte da solução; o verdadeiro valor reside em integrar isto no acompanhamento da qualidade das respostas. Este nível de visibilidade permite que as cargas de trabalho sejam encaminhadas dinamicamente para o modelo mais económico, evitando estouros orçamentais antes mesmo de acontecerem.

Os problemas da "caixa negra" da IA ​​​​persistem. A monitorização tradicional foi concebida para medir a saúde da plataforma de TI: latência, velocidade, taxa de transferência, resiliência e assim por diante. Em contraste, um agente pode parecer perfeitamente saudável utilizando estas métricas, ao mesmo tempo que fornece respostas completamente erradas aos clientes com confiança. Portanto, a observabilidade de uma plataforma de agentes precisa de operar a um nível totalmente diferente, utilizando dados que transformem a Agentic IA de uma caixa negra num sistema que pode ser melhorado em tempo real.

As organizações podem estar preocupadas com modelos de IA de código fechado de fornecedores que não são explicáveis. Estes podem, por vezes, comportar-se de forma imprevisível ou inadequada, seja devido a atualizações do modelo ou à natureza dos dados de treino. Externamente, o panorama da governação evoluiu com uma série de políticas e leis que as organizações devem cumprir. Isto inclui o lançamento do Órgão Consultivo de IA da ONU, a assinatura da Ordem Executiva de IA nos EUA e a Lei de IA da UE.

É por isso que toda a decisão de IA deve ser rastreável, registada e totalmente auditável. Aspetos importantes a monitorizar incluem:

• Eficácia imediata. Uma pequena alteração na formulação das perguntas pode gerar uma mudança significativa no desempenho, e uma instrução que funcione bem num modelo pode ter um desempenho fraco noutro.
• Precisão e fundamentação. A resposta corresponde à realidade? O agente consegue apontar em que se baseia?
• Alucinações. Um agente que produz respostas sem sentido, demasiado confiante, perderá a confiança das pessoas rapidamente e poderá criar graves problemas de qualidade e reputação para a empresa.

Pesquisas indicam que, apesar da crescente aceitação da IA ​​no atendimento ao cliente, a grande maioria (87%) considera essencial ter a opção de falar com um atendedor humano quando necessário.

A solução é posicionar a IA como uma verdadeira copilota para as suas equipas de cuidados. As transações de rotina podem ser totalmente automatizadas. Para as mais complexas, a IA pode realizar o trabalho pesado, como sintetizar o contexto e redigir uma resposta, mas um ser humano deve ser sempre quem clica em "enviar".

Pense no papel humano como uma "âncora de confiança": definir limites, lidar com exceções e garantir que a IA se comporta de forma fiável tanto para os clientes como para as entidades reguladoras. O valor das pessoas reside no seu discernimento, empatia e na capacidade de intervir exatamente onde a automação atinge os seus limites.

Quando bem executado, este tipo de ciclo de aprendizagem contínuo pode impulsionar as taxas de automatização, ao mesmo tempo que encaminha automaticamente casos emocionalmente sensíveis ou complexos de volta para os assistentes humanos especializados.

A diferença entre o piloto e a produção reside, na verdade, na disciplina operacional. As organizações que tratam o segundo dia como uma reflexão tardia continuarão a repetir os pilotos. As que incorporam observabilidade, governação e supervisão humana em IA agente segura e pronta para uso corporativo desde o primeiro dia serão as que ultrapassarão os 11% atualmente em produção e se manterão nesse patamar.

A verdadeira visão para a Agentic IA é um sistema de auto-otimização: um ciclo de feedback onde cada interação resolvida, escalada ou refinada melhora a seguinte. Dados robustos sobre o que funciona, reunidos numa visão integrada, são o que transforma o agente eficaz de hoje no agente ainda mais inteligente de amanhã. Isto reflete-se, em última análise, na métrica que mais importa: clientes satisfeitos, muitos dos quais regressarão repetidamente.

Pronto para aprofundar? Descubra o nosso guia de 3 passos para escalar a Agentic IA na CX.