Agentes de IA nas empresas: como medir resultados e gerar valor

Os resultados de agentes de IA nas empresas não dependem apenas de colocar uma solução em produção. Um agente pode responder a clientes, consultar informações em diferentes sistemas e executar tarefas sem intervenção humana. Ainda assim, essas capacidades só representam valor para o negócio quando contribuem para melhorar processos e alcançar objetivos concretos.

O problema é que nem sempre essa relação é estabelecida desde o início. Uma equipe pode receber a demanda, desenvolver as integrações, realizar os testes e colocar o agente em operação sem que tenham sido definidos os resultados esperados. Nesse cenário, o projeto chega à produção, mas a empresa não tem critérios claros para avaliar seu impacto.

Essa dificuldade também aparece em iniciativas de inteligência artificial de forma mais ampla. Em 19 de outubro de 2026, a Gartner divulgou uma pesquisa com CIOs segundo a qual apenas 13% dos entrevistados afirmaram que suas empresas haviam alcançado valor significativo ou transformador com IA. O levantamento não trata exclusivamente de agentes, mas chama a atenção para um desafio comum: investir em tecnologia não significa, necessariamente, gerar resultados para o negócio.

Por que os agentes de IA nem sempre geram resultados para as empresas?

Um dos motivos é começar pelo que a tecnologia consegue fazer, em vez de identificar primeiro qual problema precisa ser resolvido.

Ao planejar a aplicação de agentes de IA, é comum que as empresas priorizem funcionalidades como responder perguntas, consultar bancos de dados, abrir chamados ou integrar plataformas. Essas capacidades são importantes para definir o escopo da solução, mas não demonstram, por si só, que houve uma melhoria no processo.

Para avaliar o impacto do projeto, é preciso relacionar as atividades executadas pelo agente a um objetivo de negócio.

Um agente de atendimento, por exemplo, pode responder automaticamente a dúvidas frequentes. No entanto, aumentar o número de respostas automatizadas não significa necessariamente oferecer um atendimento melhor. Para verificar se houve avanço, a empresa precisa observar indicadores como o tempo de resolução, a quantidade de chamados encaminhados à equipe humana e a satisfação dos clientes.

Sem essa conexão, a organização sabe o que o agente está fazendo, mas não consegue demonstrar com clareza o que mudou na operação.

Falta de indicadores definidos antes do desenvolvimento

Os critérios de sucesso precisam ser estabelecidos antes de a solução entrar em produção. Caso contrário, falta uma referência para comparar o desempenho do processo antes e depois da implementação.

Considere uma empresa que deseja automatizar parte do atendimento ao cliente. Antes de desenvolver o agente, seria importante registrar indicadores como:

• Tempo médio de atendimento;
• Volume de solicitações recebidas;
• Taxa de resolução no primeiro contato;
• Percentual de chamados encaminhados para atendentes humanos;
• Índice de satisfação dos clientes.

Com esses dados registrados, a empresa pode acompanhar as mudanças depois da implementação e verificar se o agente contribuiu para alcançar os objetivos definidos.

Essa comparação, porém, exige atenção. Variações no volume de solicitações, na composição da equipe ou nos próprios processos também podem influenciar os indicadores. Por isso, é importante considerar esses fatores antes de atribuir toda a melhoria à inteligência artificial.

O agente executa tarefas, mas não tem limites bem definidos

Outro ponto que pode comprometer os resultados é a falta de clareza sobre o nível de autonomia do agente. A empresa precisa determinar quais atividades ele pode executar sozinho e em quais situações deve solicitar a intervenção de uma pessoa.

Um agente pode consultar informações, atualizar registros e responder a solicitações. Entretanto, determinadas ações exigem validação humana, especialmente quando envolvem dados sensíveis, decisões financeiras ou situações fora das regras estabelecidas para o processo.

Para evitar problemas, o escopo deve especificar:

• Quais tarefas o agente pode executar;
• Quais sistemas e informações estão disponíveis para consulta;
• Quais dados ele está autorizado a alterar;
• Quais decisões dependem de aprovação humana;
• Em quais situações deve transferir o atendimento;
• Como erros e exceções serão registrados e acompanhados.

Essas definições ajudam a manter a atuação da solução dentro dos limites esperados. Além disso, permitem avaliar se o agente está cumprindo sua função sem comprometer a operação.

Falta de acompanhamento depois que o agente entra em produção

A entrada em produção não encerra o desenvolvimento de um agente de IA. Mesmo depois do lançamento, seu comportamento precisa ser acompanhado para identificar falhas, mudanças no contexto de uso e oportunidades de melhoria.

Uma solução que funciona corretamente durante os testes pode apresentar dificuldades quando passa a lidar com solicitações reais e situações que não foram previstas inicialmente.

Além disso, os sistemas integrados podem mudar, as informações podem ficar desatualizadas e novas necessidades podem surgir. Sem monitoramento e manutenção, o agente corre o risco de continuar operacional, mas deixar de atender adequadamente ao objetivo para o qual foi desenvolvido.

Como medir os resultados de agentes de IA nas empresas?

A avaliação de um agente de IA deve combinar indicadores técnicos e métricas de negócio. Enquanto os primeiros mostram se a solução está funcionando como esperado, os segundos ajudam a entender se ela está produzindo efeitos relevantes para a organização.

A escolha depende da atividade executada e do objetivo do projeto. Afinal, não existe um único indicador capaz de representar o sucesso de todos os agentes.

Para interpretar esses resultados, a empresa precisa estabelecer uma linha de base, isto é, uma referência com os indicadores registrados antes da implementação. A comparação entre esse cenário e o desempenho posterior permite identificar mudanças associadas à entrada do agente.

Também é importante acompanhar aspectos relacionados à qualidade e à segurança. Uma redução no tempo de atendimento, por exemplo, não representa necessariamente uma melhoria se vier acompanhada de respostas incorretas ou de mais problemas para os clientes.

Como calcular o retorno do investimento em IA?

O retorno sobre o investimento em IA, conhecido pela sigla ROI (Return on Investment), relaciona os ganhos financeiros atribuíveis à solução aos custos necessários para desenvolvê-la, implementá-la e mantê-la.

Uma das formas de calcular esse retorno é:

ROI = [(ganhos financeiros atribuíveis à solução − custos totais) ÷ custos totais] × 100

Para utilizar a fórmula, é necessário identificar quais benefícios podem ser convertidos em valores financeiros e quais despesas estão diretamente relacionadas ao projeto.

Entre os custos, podem estar:

• Desenvolvimento e integração com outros sistemas;
• Licenças e infraestrutura;
• Consumo de modelos de IA e APIs;
• Monitoramento e manutenção;
• Equipe responsável pela operação e evolução.

Já os ganhos podem incluir redução de despesas operacionais, diminuição de retrabalho, aumento de produtividade ou receita adicional, desde que seja possível relacioná-los à solução.

Nem todo benefício, entretanto, precisa ser financeiro. Melhorias na experiência do cliente, na disponibilidade do atendimento e na qualidade das informações também podem ser relevantes para a empresa. Nesses casos, o ideal é acompanhá-las por meio de indicadores próprios, sem convertê-las artificialmente em economia ou receita.

O que definir antes de aplicar agentes de IA nas empresas?

A mensuração dos resultados começa ainda no planejamento. Antes de iniciar o desenvolvimento, a empresa precisa compreender o processo que deseja melhorar, definir o papel do agente e estabelecer como o desempenho será avaliado.

Algumas perguntas ajudam a orientar essa preparação:

1. Qual problema de negócio o agente precisa resolver?

O projeto deve partir de uma necessidade concreta, como reduzir o tempo de atendimento, diminuir o volume de tarefas manuais ou facilitar o acesso a informações internas. Quanto mais claro for o problema, mais fácil será avaliar se a solução está cumprindo seu propósito.

2. Qual indicador demonstrará a melhoria?

A métrica precisa estar relacionada ao objetivo definido. Se a intenção é reduzir o tempo de resolução, por exemplo, esse indicador deve ser registrado antes da implementação para permitir uma comparação posterior.

3. Quais tarefas o agente poderá executar?

O escopo precisa especificar as atividades permitidas, os sistemas envolvidos e os limites de autonomia. Também deve prever situações em que a intervenção humana será necessária.

4. Como o desempenho será acompanhado?

É importante definir quais dados serão coletados, quem ficará responsável pelo monitoramento e com que frequência os resultados serão avaliados. Esse acompanhamento permite identificar desvios e orientar ajustes ao longo do uso.

5. O que acontecerá se o agente não atingir o objetivo?

O planejamento também deve prever critérios para corrigir, ampliar, reestruturar ou interromper a solução. Afinal, nem todo projeto precisa continuar em produção se os resultados não justificarem os custos e os riscos envolvidos.

Como a Fábrica de Software da REVIIV ajuda a gerar resultados com agentes de IA?

Desenvolver agentes de IA que contribuam para os objetivos de uma empresa exige mais do que implementar funcionalidades e conectar sistemas. É necessário compreender o contexto do negócio, definir a proposta de valor e planejar como a solução será desenvolvida, acompanhada e aprimorada.

Na Fábrica de Software da REVIIV, esse trabalho começa com um Discovery estruturado, realizado antes do desenvolvimento. Nessa etapa, são conduzidas pesquisas e definidas a proposta de valor, o roadmap e o backlog, conectando as necessidades do negócio às decisões de produto e tecnologia.

Com essa direção estabelecida, o Refinamento organiza o plano técnico, considerando arquitetura, integrações, infraestrutura e recursos necessários. A Execução acontece por meio de sprints e entregas contínuas. Por fim, a Operação contempla a sustentação, a evolução e o monitoramento do produto em produção.

A REVIIV desenvolve agentes de IA para Atendimento, Vendas e Suporte, integrados aos sistemas que a empresa já utiliza, com governança, segurança e escalabilidade.

Dessa forma, o projeto considera desde o início não apenas o que o agente precisa fazer, mas também por que ele será desenvolvido, como seu desempenho será avaliado e quais melhorias poderão ser realizadas depois do lançamento.

Antes de aprovar um novo projeto de IA, portanto, vale fazer uma pergunta: qual indicador do negócio esse agente precisa melhorar e como a empresa vai comprovar essa mudança?

REVIIV INSIGHTS

A dificuldade de demonstrar o retorno de um agente de IA nem sempre está na tecnologia. Muitas vezes, o problema começa quando o desenvolvimento não está conectado a objetivos claros e a critérios de avaliação definidos desde o planejamento.

A pesquisa da Gartner reforça a importância dessa discussão. Embora os investimentos e as iniciativas de inteligência artificial avancem, apenas uma parcela dos CIOs entrevistados percebe valor significativo ou transformador. É importante lembrar, porém, que o levantamento considera iniciativas de IA de forma ampla, e não exclusivamente agentes.

Para as empresas, a principal reflexão é que a capacidade de executar tarefas não deve ser o único critério para avaliar uma solução. Também é necessário acompanhar seu impacto, considerar os custos de operação e verificar se os resultados justificam a continuidade do investimento.

É justamente por isso que o planejamento e o acompanhamento precisam fazer parte de todo o ciclo de desenvolvimento. Na Fábrica de Software da REVIIV, a proposta de valor orienta o Discovery, enquanto o roadmap e o backlog organizam a execução. Depois do lançamento, a Operação mantém o acompanhamento do produto, com suporte, evolução e monitoramento.

Se sua empresa já colocou um agente de IA em produção, mas ainda tem dificuldade para demonstrar seus resultados, agende uma reunião com a REVIIV. Compartilhe o contexto do projeto e avalie como medir seu desempenho e evoluir a solução.