Antes de escolher um agente de inteligência artificial, uma PME ganha em fazer uma lista do que ficará nas mãos humanas. Este exercício, mais útil do que a lista do que se quereria confiar à máquina, define o perímetro, o orçamento e a forma de avaliar o projeto.
Um perímetro demasiado amplo torna o agente impossível de testar
O cenário repete-se com frequência. Um dirigente assiste a uma demonstração e imagina um assistente que responderia aos e-mails, qualificaria os potenciais clientes, atualizaria o CRM (o software de gestão da relação com o cliente), relançaria os orçamentos e resumiria as reuniões. No papel, é um projeto. Na prática, são cinco profissões, cada uma com as suas próprias fontes de informação.
O primeiro obstáculo é o teste. Um agente valida-se com casos concretos: chega determinado pedido, eis o que ele deve fazer. Para uma única tarefa, algumas dezenas de casos reais cobrem a maioria das situações. Para cinco, as combinações multiplicam-se, e são frequentemente os casos fronteiriços que causam problemas. Um cliente escreve para fazer uma encomenda e queixar-se de uma entrega na mesma mensagem: quem trata disso, o processamento das encomendas ou o serviço de apoio ao cliente?
Cada acesso adicional, seja ao correio eletrónico, ao CRM ou à faturação, representa também mais uma porta a proteger. É melhor começar com uma tarefa, um canal de entrada e um resultado esperado, e só depois alargar, uma vez que este primeiro perímetro esteja consolidado.
Três critérios para selecionar uma tarefa
O primeiro critério é a frequência. Uma tarefa que ocorre duas vezes por mês quase nunca justifica um agente, porque o tempo gasto a construí-lo, testá-lo e mantê-lo excede o que ele fará ganhar. Uma tarefa que ocorre várias vezes por dia muda a equação e fornece casos suficientes para testar antes do lançamento.
O segundo é a estabilidade das regras. Basta perguntar à pessoa que executa a tarefa hoje se consegue explicar numa página como decide. Se a resposta começar por «depende» e continuar com dez minutos de exceções, a regra ainda não existe, e o agente reproduzirá essa ambiguidade.
O terceiro é o custo de um erro. A questão não é saber se o agente se enganará, mas o que acontece quando ele se engana. Um e-mail mal classificado custa alguns minutos. Um preço errado anunciado a um cliente ou um agendamento registado no dia errado custam muito mais e nem sempre são recuperáveis. Se o erro puder ser detetado antes de sair da empresa, a automatização é viável. Caso contrário, o agente prepara e um humano valida o envio.
Quando o agente se dirige diretamente ao público, acresce uma obrigação legal. O artigo 50.º do regulamento europeu sobre IA, aplicável desde 2 de agosto de 2026, impõe que as pessoas saibam que estão a interagir com uma IA, salvo se isso for evidente no contexto.
Escolher a ferramenta, depois acompanhar o agente
Para tarefas comuns, como o agendamento de reuniões, a triagem de uma caixa de entrada ou a redação de atas de reunião, já existem softwares mantidos pelo seu editor e faturados mensalmente. O reflexo razoável consiste em testar um deles com casos reais durante algumas semanas. A solução à medida justifica-se quando a tarefa depende de ferramentas que o mercado não sabe ligar, quando as regras fazem parte do know-how da empresa ou quando os dados não podem ser confiados a uma plataforma de terceiros.
Um prestador que trata dados pessoais por conta da empresa é um subcontratado ao abrigo do RGPD. O artigo 28.º prevê que esse tratamento seja «regido por um contrato ou outro ato jurídico». Este contrato deve ser solicitado antes de qualquer ligação, tal como é preciso saber o que aconteceria se o editor alterasse os seus preços ou encerrasse o serviço.
Uma vez o agente em funcionamento, cada pedido tratado deve deixar um registo, e uma revisão semanal deste registo, durante o primeiro mês, mostra rapidamente onde o agente hesita. Os fornecedores de modelos também atualizam as suas versões, e um agente pode alterar o seu comportamento sem que se tenha modificado nada. Manter uma série de casos reais anonimizados e reexecutá-la após cada alteração permite verificá-lo. Por fim, o contrato deve especificar a quem pertence o código, as instruções e os cenários de automatização, e a documentação deve permitir que outro prestador retome o agente.
