Com avanço da IA agêntica, conceito propõe coordenar sistemas, robôs, inteligências artificiais e pessoas em processos de ponta a ponta
A adoção acelerada de agentes de IA capazes de executar tarefas e tomar decisões de forma cada vez mais autônoma está criando um novo desafio para as empresas: coordenar essas tecnologias dentro de operações que já reúnem diferentes sistemas, automações e intervenções humanas. É nesse cenário que ganha espaço o Business Orchestration, conceito que propõe integrar esses elementos em processos de ponta a ponta.
O tema ganha relevância diante da velocidade com que a IA agêntica avança no ambiente corporativo. Segundo o estudo State of AI in the Enterprise, da Deloitte, 95% das organizações brasileiras pesquisadas pretendem adotar IA agêntica nos próximos dois anos, enquanto apenas 27% afirmam possuir modelos maduros de governança para inteligência artificial. Quanto mais autonomia uma empresa entrega às máquinas, maior se torna a necessidade de coordenar onde, quando e sob quais regras elas podem agir.
O que é Business Orchestration
Business Orchestration é uma camada capaz de coordenar agentes de IA, automações, sistemas e pessoas dentro de um mesmo processo de ponta a ponta, definindo a sequência das ações e quando uma decisão pode ser automatizada ou deve passar por uma pessoa. A lógica representa uma mudança em relação ao modelo de automação tradicional: em vez de olhar apenas para tarefas isoladas, passa a considerar o funcionamento de todo o processo.
O Gartner chama essa nova categoria de Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT). Segundo a consultoria, essas plataformas combinam orquestração de processos, conectividade entre sistemas, desenvolvimento low-code e automação baseada em agentes de IA. A estimativa da empresa aponta que os investimentos globais em BOAT chegaram perto de US$7 bilhões em 2025 e podem ultrapassar US$ 21 bilhões em 2029.
Segundo os especialistas, muitas empresas já alcançaram um elevado nível de maturidade em automação, mas agora enfrentam o desafio de conectar iniciativas que cresceram de forma isolada e transformá-las em operações inteligentes. “Durante muito tempo, o mercado mediu o sucesso pela quantidade de robôs implementados. Agora, o foco deixa de ser automatizar tarefas isoladas para coordenar toda a operação da empresa, conectando inteligência artificial, dados, pessoas e sistemas em uma única jornada”, comenta Rodrigo Ferreira, CTO e fundador da Smarthis.
A IA passou a agir e isso muda o problema
Enquanto um chatbot tradicional recebe uma pergunta e produz uma resposta, um agente de IA pode receber um objetivo e decidir quais etapas precisa executar para alcançá-lo. Em uma empresa, isso pode envolver interpretar documentos, consultar informações em um ERP, solicitar uma aprovação e executar uma ação em outro sistema. Sem uma camada capaz de coordenar essas etapas, diferentes tecnologias podem funcionar corretamente de maneira isolada e, ainda assim, o processo completo permanecer fragmentado ou sujeito a erros.
Essa coordenação também não significa retirar pessoas do processo. Em situações de risco, exceção ou decisões estratégicas, o fluxo pode prever uma aprovação humana, prática conhecida como human in the loop. A proposta é fazer com que essa participação aconteça nos momentos em que agrega julgamento ou controle, em vez de utilizar profissionais como ponte entre sistemas que não se comunicam.
Para Mauricio Grohs, vice-presidente regional da UiPath, a evolução da inteligência artificial exige uma nova forma de pensar as operações corporativas. “Estamos entrando em uma nova fase da automação empresarial. Mais do que automatizar atividades específicas, as organizações precisam coordenar pessoas, sistemas e agentes inteligentes de forma integrada, com governança e visibilidade. O BOAT representa essa evolução ao transformar automação e inteligência artificial em uma estratégia operacional capaz de gerar resultados em escala”, afirma Grohs.
Depois de anos adicionando ERPs, CRMs, ferramentas de automação, plataformas SaaS e, mais recentemente, modelos generativos e agentes de IA nas operações, as empresas passam a enfrentar o desafio de fazer esse ecossistema funcionar de forma integrada. Nesse cenário, a corrida corporativa pela inteligência artificial entra em uma nova fase e traz uma questão mais estrutural: quem rege a operação quando máquinas também passam a tomar decisões?
