Por Luciano Kalil
Em um artigo publicado no último dia 12 de setembro, a consultoria McKinsey, após um ano de experimentos e deploys de “agentic AI” (agentes de IA capazes de executar processos em múltiplas etapas), resume o aprendizado em seis lições centrais. São elas:
- Isso não é sobre agentes [de IA]; é sobre o workflow
- Os agentes nem sempre são a resposta
- Acabe com a “desleixo da IA”: invista em avaliações e construa confiança com os usuários
- Facilite o rastreamento e a verificação de cada etapa
- O melhor caso de uso é o caso de reutilização
- Os humanos continuam essenciais, mas suas funções e números mudarão
E, talvez, a mais relevante delas é focada especialmente para quem quer transformar operações com IA sem cair em armadilhas de hype:
Isso não é sobre agentes [de IA]; é sobre o workflow
Ou seja: não adianta construir agentes de IA poderosos e estilosos se eles não forem inseridos em fluxos de trabalho bem desenhados. E, mais ainda, se cada agente for tratado como uma “caixinha isolada” ao invés de fazer parte de uma plataforma unificada.
Segundo o texto da McKinsey o grande valor dos Agentes de IA surge quando:
- Se redesenha o workflow (processos, pessoas, tecnologias) para aproveitar agentes nos pontos-chave, não onde eles “ficam bonitos”;
- Se cria uma base modular de recursos reutilizáveis – prompts aprovados, serviços validados, orquestração central – para evitar duplicações e retrabalho;
- Se mantêm humanos em funções vitais: supervisão, verificação, tratamento de exceções, ajustes finos – não para “corrigir falhas”, mas para garantir segurança, reputação e confiança.
E é exatamente neste território em que o Pipefy mostra todo o seu potencial.
Por que o Pipefy é a plataforma certa para agentes de IA bem aplicados
Para ilustrar como isso se conecta, imagine:
- Você tem diversos processos internos (contratos, onboarding de clientes, aprovações, compliance, atendimento).
- Você quer que agentes de IA automatizem partes desses processos, mas não de forma solta e fragmentada – sim, dentro de fluxos controlados, visíveis, moduláveis.
- Você quer que humanos acompanhem, corrijam, reajam, mas sem retrabalho constante.
- Você precisa de resultados rápidos, confiáveis e com impacto perceptível.
E é exatamente aí que o Pipefy se destaca, a partir dos seguintes diferenciais:
- Workflow como unidade de valor
Em vez de construir agentes isolados, com o Pipefy você estrutura o fluxo como a peça central. Os agentes atuam nos pontos definidos, dentro de processos já modelados e otimizados. - Camada centralizada e modular
Um dos grandes riscos mencionados no relatório da McKinsey é o “criar agente para tudo” – o que leva a redundâncias e falta de escala. No Pipefy, módulos (ações, integrações, validações, orquestrações) podem ser reaproveitados entre fluxos, com governança central. Assim, você evita reinventar a roda para cada caso. - Visibilidade e rastreabilidade a cada passo
A McKinsey alerta que, conforme escalamos agentes, erros inevitavelmente surgem – e muitas empresas falham por só acompanhar o resultado, e não cada passo intermediário. No Pipefy, cada operação do agente pode ser auditada, revisada, rastreada — facilitando ajustes, correções e confiança. - Colaboração humano-agente bem desenhada
Os agentes não substituem pessoas: eles fazem o trabalho “pesado” repetitivo ou analítico; os humanos ficam com supervisão, casos extremos, decisões críticas. O Pipefy permite que agentes façam entregas (ex: preenchimento, extração, sugestão) e humanos interajam no meio, aprovem, corrijam, tomem decisões. Isso se alinha com o insight da McKinsey de que humanos continuam essenciais — só que sua função muda. - Impacto rápido e incremental
Em vez de lançar um projeto monolítico de IA que demora anos, o ideal é começar com pequenos casos de uso de alto valor, dentro de fluxos que já existem. A McKinsey enfatiza que empresas que redirecionam processos (workflow redesign) tendem a obter melhores resultados. O Pipefy permite isso: introduzir agentes em pontos críticos, medir resultados, iterar, expandir.
Um exemplo prático – e perfeitamente executável – de uma narrativa de sucesso com Agentes de IA em seis passos
Imagine uma empresa de serviços jurídicos que lida com contratos repetitivos:
- Hoje, advogados revisam cláusulas, comparam versões, fazem edições manuais;
- Com o Pipefy + agentes de IA, monta-se um fluxo no Pipefy: o agente vai sugerir cláusulas, fazer checagens de compliance, extrair partes de risco;
- Em pontos críticos, o advogado entra, revisa, corrige, aprova;
- O agente aprende a partir dessas correções e melhora ao longo do tempo;
- A arquitetura modular permite usar o mesmo módulo de “verificação de cláusulas de risco” em outros fluxos de contrato ou até em documentos de compliance;
- O resultado? Tempo de revisão contratual cai, risco operacional diminui, advogados focam onde sua especialização importa, não em tarefas repetitivas. E tudo isso construído com governança, modularidade e visibilidade – não “agentes soltos” espalhados sem controle.
Estrutura sugerida para adoção de agentes de IA no Pipefy
Aqui vai um guia prático inspirado nas lições da McKinsey, adaptado para uso com Pipefy:
| Etapa | O que fazer | Porque isso importa |
| 1. Mapear processos e identificar gargalos | Entenda os fluxos atuais, pontos de dor, etapas que exigem muito esforço humano | Ajuda a escolher onde um agente pode gerar impacto real (não “porque é legal”) |
| 2. Definir claramente onde o agente vai atuar | Isolar etapas que são variáveis, “textuais”, que envolvem decisões intermediárias | Evita uso de agente onde automação simples seria suficiente |
| 3. Modelar o fluxo central no Pipefy | Configurar fases, regras, integrações, controles de acesso | Cria o “esqueleto” no qual agentes e humanos atuarão |
| 4. Construir módulos reutilizáveis de agente | Exemplos: módulo de extração de texto, de validação, de sugestão de resposta | Evita retrabalho e cria escala |
| 5. Inserir checkpoints humanos | Etapas de revisão, aprovação ou intervenção manual | Garante segurança, confiança e aprendizado |
| 6. Monitorar cada passo e criar feedback loops | Rastrear falhas, validar outputs intermediários, registrar correções humanas | Permite ajustes rápidos e evolução incremental |
| 7. Expandir para outros workflows, reaproveitando módulos | Use agentes já testados em novos fluxos, adaptando regras | Escala sem duplicar esforços |
Agentes de IA que entregam impacto real: por que o futuro dos workflows passa pelo Pipefy
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