A preparação de dados para IA orientada a agentes precisa ocupar um lugar central na agenda de CTOs e CIOs. À medida que os agentes ganham capacidade para consultar sistemas, interpretar informações, tomar decisões e executar tarefas, a qualidade da base usada por eles afeta diretamente os processos da empresa. Uma definição desatualizada de cliente inativo, uma regra comercial mal documentada ou uma permissão configurada de forma incorreta podem gerar ações em escala.
Esse cenário pede uma visão mais ampla da preparação de dados. Além de organizar fontes e corrigir inconsistências, as lideranças de tecnologia precisam registrar o contexto do negócio, definir limites de atuação e criar uma arquitetura que permita testar e evoluir os agentes com segurança. Ao longo deste artigo, você vai entender por que essa preparação ganhou importância, quais pilares devem orientar o trabalho e como começar de forma prática.
Por que os agentes de IA mudam as exigências sobre os dados?
Em aplicações tradicionais de inteligência artificial, uma inconsistência nos dados pode comprometer uma análise ou reduzir a qualidade de uma recomendação. Em uma arquitetura orientada a agentes, o impacto pode alcançar diretamente a operação, pois esses sistemas passam a interpretar informações e agir a partir delas dentro de processos já existentes.
Esse avanço exige uma preparação de dados mais criteriosa, capaz de combinar qualidade, contexto, regras de negócio e limites claros de atuação. Quanto maior a autonomia do agente, maior deve ser a segurança sobre a origem das informações, a forma como elas são interpretadas e as condições em que uma ação pode ser executada. Por isso, essa base precisa ser bem construída desde o início, de forma integrada à arquitetura e à operação, para que a inteligência artificial evolua com consistência e gere valor sem ampliar riscos.
Dados confiáveis são sempre o melhor ponto de partida
Buscar uma base corporativa completamente organizada antes de iniciar qualquer projeto costuma atrasar a experimentação e aumentar o escopo. Por isso, uma estratégia mais viável começa com um conjunto limitado de dados que a empresa conhece, entende e consegue controlar. Chamamos essa base de “honest data”: dados nos quais a organização confia e cujas limitações estão claras.
Para que esse núcleo seja confiável, alguns pontos precisam estar definidos:
- quais são as fontes oficiais para o caso de uso;
- quem responde por cada conjunto de dados;
- com que frequência as informações são atualizadas;
- quais limitações, lacunas e exceções são conhecidas;
- quem pode consultar, alterar ou utilizar esses dados.
O agente pode ser testado nesse ambiente menor, com acompanhamento próximo de suas respostas e inferências. Conforme a equipe identifica consistência, novas fontes podem ser incorporadas e o contexto pode crescer de maneira controlada.
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4 pilares para preparar dados para agentes de IA
1. Criar um núcleo de dados confiável e governado
A qualidade dos dados envolve precisão e atualização, mas também depende de uma compreensão clara sobre sua origem, seu significado e as pessoas autorizadas a utilizá-los. Mesmo um cadastro bem organizado pode ser inadequado para um agente quando a empresa não consegue identificar qual sistema contém a informação oficial, como ela foi validada ou em quais processos pode orientar uma decisão.
Dentro do ecossistema Microsoft, o Dataverse pode concentrar dados estruturados de negócio com modelos de segurança baseados em funções, enquanto o SharePoint organiza documentos, políticas e conteúdos que ajudam a compor a base de conhecimento dos agentes. Para uma visão mais ampla de catálogo, metadados e linhagem entre diferentes fontes, o Microsoft Purview complementa essa estrutura ao permitir que a organização acompanhe como as informações são produzidas, transformadas e utilizadas.
2. Traduzir o contexto do negócio em uma camada de inteligência
Dados organizados ainda precisam ser conectados à maneira como a empresa interpreta seus resultados e conduz seus processos. Um agente deve compreender o significado dos indicadores, as relações entre diferentes informações e os critérios que orientam uma decisão, inclusive quando existem condições específicas que alteram o fluxo mais comum.
Os modelos semânticos do Microsoft Fabric, por exemplo, podem organizar as métricas, relacionamentos e conceitos de negócio em uma linguagem mais próxima das áreas que utilizam esses dados. O Copilot Studio pode consumir esse conhecimento e combiná-lo com instruções, fontes corporativas e comportamentos definidos para cada agente. Assim, diferentes soluções trabalham a partir de definições consistentes, reduzindo interpretações divergentes e preservando o conhecimento da empresa mesmo quando modelos ou componentes tecnológicos são atualizados.
Essa camada pode incluir:
- definições de métricas e indicadores;
- regras de negócio e critérios de decisão;
- políticas comerciais e operacionais;
- relações entre clientes, produtos, contratos e processos;
- perguntas e verificações feitas pelos profissionais mais experientes.
3. Adotar uma arquitetura modular e integrada
A lógica dos agentes deve permanecer separada dos sistemas centrais sempre que o contexto da operação permitir. ERP, CRM e outras plataformas continuam responsáveis por registrar e disponibilizar informações, enquanto a camada agêntica interpreta o contexto, conduz o fluxo e determina quando uma ação precisa ser executada ou encaminhada para uma pessoa.
Nessa arquitetura, o Copilot Studio pode concentrar as instruções, os diálogos e a lógica de decisão do agente, enquanto o Power Automate executa integrações e etapas operacionais por meio de fluxos e conectores. Essa separação permite alterar o comportamento do agente ou evoluir uma automação sem ampliar desnecessariamente as customizações nos sistemas de origem.
Os componentes continuam integrados, mas cada um assume uma responsabilidade clara, o que facilita a manutenção, os testes e a evolução da solução.
4. Relacionar governança ao nível de autonomia
Nem todo agente precisa começar com autorização para executar tarefas de forma independente. A autonomia pode crescer conforme seu desempenho é avaliado, os riscos são compreendidos e a empresa confirma que os controles definidos funcionam de maneira consistente. Na prática, o agente pode começar apenas analisando informações, avançar para ações sujeitas à aprovação e, depois, assumir determinadas decisões dentro de condições previamente estabelecidas.
Na Power Platform, os ambientes separados permitem controlar o desenvolvimento, os testes e a produção, evitando que um agente ainda em validação opere diretamente sobre processos críticos. As políticas de prevenção contra perda de dados, conhecidas como DLP, definem quais conectores e fontes podem compartilhar informações, enquanto o Microsoft Purview amplia a capacidade de auditoria e acompanhamento das interações. Com esses recursos, cada estágio de autonomia pode receber permissões, integrações e níveis de monitoramento compatíveis com o impacto das ações realizadas.
Seguir uma evolução gradual, apoiada por métricas, registros de decisão e avaliações recorrentes, ajuda a empresa a ampliar o uso dos agentes com mais controle. Sempre que houver mudanças relevantes no modelo, nas fontes de dados ou nas regras do processo, novos testes devem ser realizados, pois essas alterações podem influenciar a forma como o agente interpreta uma situação e escolhe suas próximas ações.
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Um roteiro prático para CTOs e CIOs começarem
O ponto de partida deve ser um problema relevante, delimitado e mensurável, enquanto os processos simples, previsíveis e baseados em regras podem continuar sendo atendidos por automações tradicionais. Os agentes fazem mais sentido quando o trabalho exige interpretação, consulta a várias fontes e adaptação ao contexto.
A partir daí, o caminho pode ser organizado em 5 etapas:
- Escolha um caso de uso claro. Defina o processo, o resultado esperado e as métricas que indicarão avanço.
- Mapeie como a decisão acontece hoje. Registre sistemas consultados, regras, exceções, responsáveis e aprovações.
- Monte o conjunto mínimo de dados confiáveis. Selecione apenas as fontes necessárias para o primeiro fluxo.
- Teste o agente em ambiente controlado. Compare suas decisões com as de profissionais que conhecem bem o processo.
- Amplie dados e autonomia aos poucos. Cada falha deve ser investigada para identificar se a origem está nos dados, no contexto, na regra ou no comportamento do agente.
Essa abordagem evita a criação de uma plataforma ampla e desconectada das necessidades do negócio. Assim, é possível construir o conhecimento ao redor de um problema específico, observar onde as respostas perdem qualidade, corrigir a origem e só então ampliar o escopo.
3 erros que podem limitar a estratégia de CTOs e CIOs
Esperar que toda a empresa esteja organizada
A preparação pode começar por uma área, um processo e um conjunto conhecido de fontes. Um escopo controlado permite aprender mais rápido e direcionar os próximos investimentos com base em evidências.
Presumir que a IA corrigirá os dados sozinha
Modelos ajudam a classificar, consolidar e identificar inconsistências, mas não conhecem automaticamente as definições, prioridades e políticas da organização. Esse conhecimento precisa ser documentado, validado e atualizado pelas pessoas responsáveis.
Conduzir a iniciativa apenas pela área de tecnologia
CTOs e CIOs têm um papel decisivo na arquitetura e na governança, porém o desenho precisa envolver as áreas que conhecem o processo e serão impactadas por ele. Segundo a BCG, 70% do esforço para escalar agentes está ligado a pessoas e gestão da mudança, 20% a dados e tecnologia e 10% aos algoritmos.
Preparar dados também é preparar a empresa
Uma estratégia de IA orientada a agentes depende de dados confiáveis, contexto bem documentado, arquitetura modular e autonomia gradual. Quando esses elementos evoluem juntos, os agentes podem participar de processos relevantes com mais precisão, rastreabilidade e controle.
A iem atua da estratégia à execução em projetos de dados, inteligência artificial, cloud, automação e desenvolvimento de software, conectando conhecimento técnico aos desafios de cada operação. Essa atuação segue uma visão de tecnologia mais humana, construída com pessoas e orientada a gerar impacto positivo ao longo do tempo.
Sua empresa está avaliando agentes de IA e precisa organizar dados, arquitetura e governança? Fale com a iem para estruturar um primeiro caso de uso com segurança, clareza e foco em valor.