*Por Jorge Moskovitz
A inteligência artificial autônoma, especialmente aquela baseada em agentes, já é uma das forças mais disruptivas do século XXI. Longe de ser apenas uma promessa, ela representa a aceleração máxima do processo de “destruição criativa” descrito por Joseph Schumpeter, em 1942 — o mecanismo em que novas tecnologias substituem modelos obsoletos e impulsionam o crescimento econômico.
Recentemente, economistas laureados com o Prêmio Nobel expandiram essa teoria, formalizando como a inovação tecnológica se traduz em ciclos econômicos mensuráveis. A IA autônoma, nesse contexto, é o catalisador mais potente já visto: ela não apenas automatiza tarefas, mas toma decisões, aprende e adapta-se de forma independente, algo que reconfigura profundamente estruturas empresariais e profissionais.
A destruição criativa sempre foi o motor do progresso, mas a IA adiciona um componente inédito: velocidade e autonomia. E, com isso, já produz efeitos claros no mercado:
– Obsolescência de funções tradicionais — Processos rotineiros e manuais estão sendo substituídos por agentes digitais, reduzindo a necessidade de tarefas repetitivas.
– Disrupção setorial — Indústrias inteiras, como logística, finanças e saúde, passam por reconfiguração estrutural diante de práticas autônomas.
– Desvalorização de competências antigas — Habilidades baseadas em tarefas lineares perdem valor, enquanto cresce a demanda por profissionais de dados, ética e governança.
O impacto é transversal: não muda só “como” as empresas operam, mas “quem” está apto a trabalhar nelas, além de inaugurar novas profissões e indústrias. Funções emergentes incluem agora treinadores de IA, engenheiros de MLOps (Machine Learning Operations), cientistas de dados especializados em ética e explicabilidade, e gestores de governança digital.
Ao mesmo tempo, setores inteiros são revitalizados. Em finanças e seguros, por exemplo, a agilidade gera benefícios por meio de análise preditiva e da detecção autônoma de fraudes, reduzindo custos. Na área da saúde, a transformação chega por meio de diagnósticos assistidos e telemedicina inteligente. Em cadeias de suprimentos, novos níveis de eficiência são atingidos com logística adaptativa e previsão de demanda. E a cibersegurança se torna cada vez mais proativa, com agentes que monitoram, detectam e respondem em tempo real.
Toda essa evolução dá origem à chamada economia do “Faça Isso Por Mim” (Do It For Me – DIFM), um modelo em que agentes digitais não apenas executam, mas decidem em nome do usuário. Mas, apesar dos avanços, a autonomia plena ainda é exceção. A maioria das implementações depende de supervisão humana em decisões complexas ou críticas, e a ausência de explicabilidade e transparência em relação a como agem compromete a confiança.
Imagine um agente autônomo encarregado de ajustar itinerários aéreos com base em múltiplas fontes de informações. Se ele acessar dados divergentes sobre horários de voos, toda a malha logística poderá ser afetada e esse erro se multiplicará exponencialmente. Esse é o risco em ambientes interconectados. Para mitigar esse tipo de problema, as organizações precisam construir uma “fonte única da verdade”, consolidando dados dispersos em estruturas interoperáveis, com rastreabilidade ponta a ponta. A qualidade e a governança de dados tornam-se, portanto, o alicerce técnico e ético da IA autônoma.
A esse desafio somam-se riscos como alucinações, com a geração de informações falsas, de interpretações equivocadas e de falhas sistêmicas quando os dados não são devidamente contextualizados. Por isso, a maturidade da IA autônoma depende da combinação de três fatores: dados confiáveis, algoritmos auditáveis e supervisão humana inteligente.
Para que a implementação da IA de forma bem-sucedida se concretize, é essencial adotar uma arquitetura robusta e multidisciplinar. Em resumo, ela envolve pipelines de dados confiáveis; governança e ética na criação de frameworks que assegurem rastreabilidade e responsabilidade sobre decisões automatizadas; além de capacitação e requalificação para formar profissionais capazes de interpretar e ajustar sistemas autônomos. Ainda, são necessários segurança cibernética para proteger agentes e dados contra vulnerabilidades, manipulações e ataques, e integração com legados para harmonizar sistemas antigos e APIs empresariais em ambientes híbridos ou multicloud.
Esses pilares sustentam a tecnologia e definem a sustentabilidade de todo o ecossistema digital. Empresas que implementarem a IA autônoma com base nesses princípios e compreenderem seu papel como agente de transformação estrutural, e não apenas tecnológica, estarão mais bem posicionadas para prosperar. As que permanecerem presas à inércia dos modelos legados correm o risco de ficarem para trás em um cenário de mudança acelerada. A era da IA autônoma já está em curso, e o desafio não é resistir à transformação, mas aprender a abraçá-la.
*Jorge Moskovitz é Executivo de Contas Enterprise da Qlik
Aviso: A opinião apresentada neste artigo é de responsabilidade de seu autor e não da ABES – Associação Brasileira das Empresas de Software
