Por Luciano Kalil
ImImagine uma árvore imponente no meio de um campo. Sua copa verdejante chama a atenção, com galhos amplos e folhas brilhantes que dançam ao vento. Quem a vê, admira sua beleza e imponência. No entanto, a verdadeira força dessa árvore está em um lugar invisível: suas raízes. Enterradas profundamente no solo, são elas que absorvem nutrientes, sustentam a estrutura e garantem que a árvore sobreviva às tempestades.
Na construção de agentes de Inteligência Artificial (IA), essa analogia é perfeita. A copa da árvore representa a interface visível do agente de IA — seja um chatbot conversacional fluido, um assistente virtual fluido, ou um agente direcionado para resolução de tarefas. É o que o usuário vê e com o que interage. Já as raízes são os sistemas complexos, tecnologias, processos e integrações subterrâneas que alimentam e sustentam esse agente para que ele funcione de forma confiável, segura e em escala.
É justamente nesse “subsolo” invisível que entram as plataformas de orquestração e automação de negócios (BOAT): a camada que conecta agentes de IA, pessoas e sistemas corporativos críticos (como ERPs, CRMs, bancos de dados e legados), garantindo execução ponta a ponta com governança, rastreabilidade e controle.
E é exatamente isso que o Pipefy faz: dá profundidade, força e estrutura para que agentes de IA sejam realmente capazes de transformar o trabalho — com impacto real em dias ou poucas semanas, não em meses.
O verdadeiro desafio: confiabilidade, representatividade e escala
Criar um agente de IA que simplesmente responde perguntas com frases elaboradas já não é o ápice da inovação. O verdadeiro desafio, e um dos mais cruciais, reside na confiabilidade desses sistemas, especialmente quando delegamos a eles tarefas que, até então, eram exclusivas da execução humana.
A questão da confiança se torna ainda mais evidente e complexa com o uso da IA generativa: esses modelos são projetados para sempre fornecer uma resposta, mesmo que não possuam conhecimento factual sobre o tema. Isso levanta uma preocupação significativa, pois a autonomia sem a garantia de veracidade pode levar a informações incorretas ou até mesmo prejudiciais.
O desafio, portanto, é construir agentes que operem não apenas com autonomia e em larga escala, gerenciando milhões de interações anuais sem a necessidade de supervisão humana constante, mas que o façam dentro de uma camada de orquestração governada, com segurança, observabilidade e, acima de tudo, confiabilidade.
É essa camada — típica de uma plataforma BOAT — que assegura que as respostas e ações executadas pelos agentes sejam precisas, úteis e alinhadas às regras do negócio.
Como é formado o “subsolo” da engenharO que nós vemos quando interagimos com um Agente de IA?
Quando interagimos com um agente de IA, nossa percepção está quase sempre limitada à sua interface visível: a conversa fluida, a resposta rápida, o tom natural da linguagem. Essa é a copa da árvore — elegante, acessível e desenhada para facilitar a interação humana.
No entanto, essa experiência só é possível porque existe uma base invisível que sustenta cada decisão, cada resposta e cada ação executada pelo agente. Sem essa base, a experiência pode até parecer funcional em um primeiro momento, mas não se sustenta quando exposta à complexidade do mundo corporativo.
Como é formado o “subsolo” da engenharia de Agentes de IA
A construção de um agente confiável passa por diversas raízes robustas, localizadas no “subsolo” da engenharia dos Agentes de IA — não visível aos olhos do usuário, mas absolutamente essencial para garantir um funcionamento sólido, seguro e escalável.
Esse subsolo corresponde, na prática, à camada de orquestração e automação entre sistemas, dados, pessoas e IA, responsável por conectar fluxos de negócio, aplicar regras, gerenciar exceções e garantir governança em toda a execução. A seguir, explicamos cada uma dessas raízes em detalhe.
1. Design de intenções e fluxos: a “dança” com a GenAI para a interpretação contextual
Antes de mergulhar na codificação, a construção de um Agente de IA com GenAI começa com um mergulho profundo no entendimento do que o agente precisa resolver. É essencial mapear claramente os objetivos do agente, as etapas envolvidas e todas as integrações necessárias — com sistemas legados, CRMs, ERPs, bancos de dados, plataformas de mensagens, automações e APIs externas.
Somente a partir desse mapeamento é possível desenhar fluxos eficientes, que não se limitem à resposta conversacional, mas que permitam ao agente atuar dentro de processos orquestrados de negócio.
Tradicionalmente, essa fase envolvia um mapeamento manual e exaustivo de cada intenção, de todos os possíveis caminhos conversacionais e das exceções que o agente poderia encontrar. Era um esforço estratégico e crítico que exigia a colaboração intensa de designers conversacionais, linguistas e stakeholders do negócio, que precisavam antecipar e definir explicitamente cada cenário.
Com a GenAI, esse fluxo passa a operar com uma interpretação contextual livre e dinâmica da linguagem, o que representa uma mudança de paradigma. Em vez de predefinir cada frase ou variação, torna-se possível focar em conceitos mais amplos e na semântica subjacente — desde que essa liberdade esteja inserida em uma plataforma de orquestração capaz de aplicar regras, limites e governança à execução.
2. Treinamento de modelos com dados contextuais
Não basta apenas utilizar um Agente de IA sem o devido contexto corporativo no qual ele está inserido. Para que o agente seja realmente útil e confiável, é necessário enriquecer sua atuação com informações adicionais enviadas à LLM, incorporando dados específicos do domínio da empresa, sua linguagem, tom, vocabulário técnico, regras operacionais e exceções.
Essa contextualização é fundamental para que o agente compreenda não apenas o que responder ou executar, mas como fazê-lo de acordo com as políticas e práticas do negócio. A curadoria desses dados — assim como o processo de rotulagem, validação e atualização contínua — exige cuidado extremo para evitar enviesamentos, lacunas de conhecimento ou comportamentos inconsistentes.
Em ambientes corporativos, esse contexto não vive isolado. Ele faz parte de uma camada de orquestração de dados, que conecta bases internas, sistemas transacionais e fontes externas, garantindo que os agentes operem sempre com informações atualizadas, rastreáveis e alinhadas às regras do negócio.
3. Orquestração de componentes
Agentes de IA modernos não se resumem a um único modelo ou capacidade isolada. Na prática, eles são compostos por uma combinação de diferentes componentes técnicos, como classificadores, mecanismos de extração de entidades, sistemas de enriquecimento de informações (como RAG), filtros de segurança e ferramentas auxiliares.
Esses componentes precisam ser orquestrados em tempo real para compor a resposta ou ação ideal em cada contexto. Não se trata apenas de encadear chamadas técnicas, mas de coordenar decisões, validações e execuções dentro de um fluxo controlado.
Essa orquestração de componentes é um dos pilares das plataformas de orquestração e automação de negócios (BOAT): ela garante que cada parte do agente atue no momento certo, sob as regras corretas, com fallback, controle de exceções e governança, permitindo que a IA opere como parte de um processo empresarial confiável — e não como um experimento isolado.
4. Gerenciamento de contexto e memória
Manter o histórico de conversas, lembrar interações passadas e saber quando “esquecer” ou “lembrar” informações é um desafio técnico central na engenharia de Agentes de IA. Esse problema envolve controle de estado, gerenciamento de sessões e estratégias sofisticadas de recuperação de contexto.
Sem uma abordagem estruturada, agentes podem se tornar inconsistentes, repetir informações, perder referências importantes ou até violar políticas de privacidade ao manter dados além do necessário.
Por isso, o gerenciamento de contexto e memória precisa estar integrado à camada de orquestração do agente, permitindo decisões claras sobre persistência, descarte e reutilização de informações — sempre alinhadas às regras do negócio e aos requisitos regulatórios.
5. Segurança dos dados: protegendo a interação e a informação
A segurança dos dados é uma preocupação inegociável na construção de agentes de IA, especialmente aqueles que interagem diretamente com usuários e operam sobre informações sensíveis. Não basta garantir que o agente funcione corretamente; é essencial construir uma base sólida de confiança.
Essa preocupação se divide em duas frentes principais. A primeira é a proteção dos dados que alimentam o agente — utilizados para treinamento, enriquecimento de contexto e tomada de decisão — que devem ser gerenciados com os mais altos padrões de segurança para evitar uso indevido ou vazamentos.
A segunda frente diz respeito à segurança dos dados trocados entre o agente de IA e os usuários. Cada interação e dado pessoal fornecido precisa ser tratado com máxima confidencialidade, exigindo protocolos rigorosos de criptografia tanto para dados em trânsito quanto em repouso.
Além disso, é indispensável aderir a políticas de privacidade robustas, cumprir regulamentações como a LGPD (Brasil) e a GDPR (Europa), e realizar auditorias de segurança regulares. Em ambientes corporativos, esses controles fazem parte da governança centralizada da plataforma de orquestração, e não podem depender de implementações pontuais em cada agente.
A orquestra invisível: como os processos se conectam
Essas camadas não operam de forma independente. Elas são orquestradas em pipelines que interagem com componentes síncronos e assíncronos, respeitam regras de negócio e seguem fluxos condicionais baseados no contexto da conversa e nos dados do usuário.
Essa orquestração é geralmente realizada por uma plataforma intermediária responsável por gerenciar:
- Roteamento de intenções;
- Seleção e priorização de respostas;
- Execução de funções personalizadas;
- Armazenamento e recuperação de histórico;
- Monitoramento e logging de interações.
Esse “subsolo” técnico corresponde exatamente à camada BOAT, que conecta agentes de IA, sistemas corporativos e pessoas em fluxos de execução ponta a ponta, com controle, observabilidade e governança.
Integração com sistemas corporativos (CRM, ERP, etc.)
Outra capacidade que vem ganhando espaço gradativamente entre os agentes de IA é sua integração com sistemas corporativos como CRMs (Salesforce, HubSpot), ERPs (SAP, Totvs, Oracle) e ferramentas internas.
Essas integrações acontecem por meio de:
- APIs RESTful ou GraphQL;
- Conectores prontos ou middlewares personalizados;
- Autenticação segura (OAuth2, tokens JWT, etc.);
- Tratamento de erros e respostas imprevisíveis.
Esses componentes permitem que o agente não apenas responda, mas aja em nome do usuário — emitindo faturas, atualizando perfis ou cancelando pedidos — sempre de forma segura, auditável e alinhada aos processos orquestrados da organização.
Limites de segurança, monitoramento e auditoria
Em um sistema de IA, as mesmas entradas nem sempre geram as mesmas saídas. Essa característica, típica de modelos generativos, torna a garantia de conformidade e previsibilidade um desafio único em ambientes corporativos. Por isso, mecanismos robustos de controle precisam ser aplicados para reduzir riscos operacionais, legais e reputacionais.
Entre esses mecanismos, destacam-se:
- Limites de temperatura e parâmetros como top-p nos modelos generativos, para reduzir variações criativas excessivas e manter respostas dentro de padrões aceitáveis;
- Filtros de conteúdo, capazes de bloquear respostas ofensivas, discriminatórias ou fora do escopo definido pelo negócio;
- Sistemas de monitoramento em tempo real, com alertas para interações anômalas, desvios de comportamento ou padrões inesperados de execução.
Esses controles não podem existir de forma isolada em cada agente. Eles precisam estar inseridos em uma camada central de orquestração e governança, típica de plataformas BOAT, garantindo consistência, rastreabilidade e aplicação uniforme das políticas em todos os fluxos automatizados.
Ferramentas de relatórios e revisão de conversas
Todo agente de IA bem construído precisa de um sistema robusto de observabilidade. Isso vai muito além de simples logs técnicos e envolve a capacidade de compreender, analisar e auditar o comportamento do agente ao longo do tempo.
Entre os principais indicadores monitorados, estão:
- Taxa de resolução automática;
- Confiança da resposta;
- Volume de handoffs para humanos;
- Feedback direto do usuário;
Além disso, é fundamental contar com ferramentas de revisão manual das conversas, que permitam:
- Classificação por nível de risco;
- Filtros por tipo de interação ou processo;
- Anotações colaborativas entre times de produto, engenharia, linguística e compliance.
Essa observabilidade contínua é um dos elementos centrais da orquestração de IA em escala empresarial, pois permite identificar gargalos, ajustar regras, melhorar fluxos e evoluir os agentes com base em dados reais — mantendo controle e confiabilidade.
Manutenção contínua: o ciclo de vida do Agente de IA
Lançar um agente de IA é apenas o começo. Para que ele permaneça eficiente, confiável e alinhado às necessidades do negócio, é indispensável adotar práticas modernas de manutenção e evolução contínua.
Esse ciclo de vida envolve:
- Controle de versões para novos fluxos, regras ou funcionalidades;
- Gestão de lançamentos com ambientes separados de staging e produção;
- Testes automatizados e regressivos para garantir estabilidade;
- Migração de modelos, como upgrade de uma LLM base ou troca de stack, sem interrupção de serviço;
- Coleta contínua de feedback com base nas interações reais dos usuários;
- Retreinamento cíclico com dados mais recentes e relevantes.
Tudo isso precisa estar alinhado a uma esteira de DevOps e MLOps, garantindo que inovação e estabilidade coexistam. Em ambientes corporativos, esse nível de maturidade só é viável quando o agente está inserido em uma plataforma de orquestração, que centraliza governança, execução e observabilidade.
As “raízes invisíveis” que garantem um Agente de IA eficiente e confiável
Quando observamos todas essas camadas em conjunto — design de fluxos, contexto, orquestração de componentes, memória, segurança, monitoramento e manutenção — fica claro que o sucesso de um agente de IA não está apenas na sua interface ou capacidade conversacional.
O verdadeiro diferencial está no conjunto de raízes invisíveis que sustentam sua operação. Essas raízes formam a base de uma arquitetura de orquestração e automação de negócios, capaz de conectar IA, sistemas corporativos e pessoas em fluxos confiáveis, auditáveis e escaláveis.
O Pipefy na era da IA: automação + governança + UX + (claro) IA
A transformação digital deixou de ser uma aspiração para se tornar uma urgência estratégica. Na era da inteligência artificial, empresas que desejam prosperar precisam ir além de bots isolados ou experimentos pontuais com IA.
Elas precisam de uma plataforma de orquestração e automação de negócios (BOAT) que una automação, governança, experiência do usuário e Agentes de IA de forma estruturada, escalável e segura. É exatamente nesse ponto que o Pipefy se destaca.
IA como parte de um ecossistema maior
No Pipefy, os agentes de inteligência artificial não são recursos soltos ou desconectados, mas componentes integrados de uma plataforma completa de automação e orquestração de processos.
A IA atua a serviço da orquestração inteligente de workflows, ampliando a eficiência operacional sem comprometer clareza, rastreabilidade ou controle. Agentes de IA podem executar tarefas como preenchimento automático de dados, tomada de decisões baseadas em regras e históricos, geração de textos personalizados ou triagem de solicitações.
No entanto, seu verdadeiro valor surge quando operam dentro de um fluxo mais amplo de automação, cercados por validações, integrações e mecanismos de governança que garantem confiabilidade e conformidade — entregando impacto real em dias ou poucas semanas, não em meses.
Automação com controle e escala
O Pipefy permite desenhar e automatizar workflows ponta a ponta — desde a entrada de dados até a entrega de resultados — com regras de negócio claras, SLAs, aprovações, condicionais e checkpoints de auditoria. Trata-se de uma plataforma de automação low-code/no-code que garante autonomia para os times de negócio e, ao mesmo tempo, controle e governança para a TI.
Essa combinação é central para a lógica de orquestração e automação de negócios (BOAT): a execução não acontece em silos, mas em fluxos coordenados que conectam pessoas, sistemas e Agentes de IA de forma consistente e escalável.
Com recursos nativos de governança — como logs de auditoria, rastreabilidade por instância de processo e gestão granular de permissões — as empresas mantêm total visibilidade e controle sobre seus dados e execuções, mesmo em ambientes altamente automatizados.
UX: a interface que garante adoção e fluidez
Automação só gera valor quando é efetivamente utilizada. Por isso, a experiência do usuário (UX) é um componente essencial na construção de soluções com IA. Interfaces confusas ou excessivamente técnicas criam barreiras de adoção, mesmo quando a tecnologia é robusta.
No Pipefy, a UX é pensada para tornar a automação acessível e fluida. Formulários dinâmicos, painéis personalizáveis, visualização clara dos fluxos e visibilidade em tempo real permitem que diferentes perfis — de times operacionais a executivos — interajam com os processos de forma natural.
A integração entre UX e IA potencializa ainda mais essa experiência, com sugestões inteligentes, predições automáticas e interações baseadas em linguagem natural, sempre ancoradas em processos orquestrados e governados.
Integrações inteligentes e dados confiáveis
Além de IA e automação, o Pipefy se conecta a ferramentas corporativas por meio de APIs, webhooks, RPA e conectores nativos. Essa conectividade garante que os dados fluam de forma sincronizada entre sistemas e que os agentes de IA trabalhem sempre com informações atualizadas e consistentes.
Ao automatizar fluxos que atravessam múltiplas áreas e plataformas — como ERPs, CRMs e sistemas legados — a plataforma atua como uma camada de orquestração entre sistemas, mantendo governança, integridade dos dados e rastreabilidade em toda a jornada.
Esse modelo evita integrações frágeis e automações isoladas, permitindo escalar a IA de forma sustentável e segura.
O futuro da IA é orquestrado
A IA isolada pode ser interessante. A IA orquestrada é transformadora. No Pipefy, a inteligência artificial não substitui o ser humano, mas potencializa seu trabalho dentro de processos estruturados e governados.
Ao unir automação, governança, UX e IA em uma única plataforma de orquestração e automação de negócios, o Pipefy posiciona seus clientes na vanguarda da eficiência digital — com controle, escala e resultados mensuráveis entregues em dias ou poucas semanas, não em meses.
Como os Agentes de IA do Pipefy já fazem a diferença no dia a dia de seus clientes
isaac
Pertencente ao grupo educacional Arco, o isaac é a maior plataforma de soluções financeiras feita para instituições de ensino.
Em um único lugar, o time educacional conta com visibilidade de caixa, relatórios com precisão de dados e controle financeiro com a receita mensal garantida.
Para os responsáveis financeiros, a plataforma funciona como um time de apoio preparado para dar suporte imediato e oferecer formas de pagamento diversas que se encaixam nas rotinas das organizações.
Hoje, a solução já atua ao lado de mais de mil escolas em todo o país, garantindo o recebimento de mais de R$ 2 bilhões de mensalidades em dia.
Desafios de negócios
A área de Contas a Pagar do isaac enfrentava diversos desafios operacionais relacionados à execução manual de tarefas repetitivas, como o manuseio de DARFs e o controle de impostos em notas fiscais. A equipe gastava muito tempo em atividades com alta propensão a erros, como copiar e colar informações para planilhas e a não identificação correta de impostos a reter.
A falta de padronização e o excesso de tarefas manuais consumiam até três horas por dia de trabalho apenas com DARFs, impactando a produtividade e aumentando o risco de falhas.
Resultados com o Pipefy (automação + Agentes de IA)
A adoção do Pipefy gerou diversos ganhos qualitativos e quantitativos:
- Automação de impostos: os Agentes de IA do Pipefy passaram a identificar e preencher automaticamente os campos de retenção de impostos em notas fiscais, eliminando erros e economizando tempo.
- Processamento de DARFs: o tempo de execução caiu de 3 para 1 hora diária graças à automação da leitura e preenchimento das informações dos documentos feita pela IA.
- Integração com ERP: pagamentos são inseridos automaticamente no ERP após verificação no Pipefy, reduzindo em 50% o tempo de processamento e eliminando erros manuais.
- Aprovação via Slack: aprovadores passaram a autorizar pagamentos diretamente pelo Slack, sem necessidade de login no Pipefy, tornando o processo mais ágil e em tempo real.
- Automação de e-mails e contratos: comunicação automatizada com solicitantes aumentou a visibilidade do status dos pagamentos, e contratos recorrentes passaram a fluir sem aprovações desnecessárias.
TerraMagna
A TerraMagna é uma das principais fintechs do Brasil ligadas ao agronegócio, com atuação focada em crédito e gestão de risco. A empresa possui mais de R$ 2 bilhões de ativos sob gestão, mais de 100 colaboradores e 17 processos distribuídos em cinco equipes distintas.
Desafios de negócios
A empresa identificou que o timing e a desburocratização eram fatores críticos para seu crescimento, especialmente na estruturação de novos fundos de investimento. Entre os principais desafios estavam:
- Documentos e comunicações descentralizados em e-mails;
- Falta de visibilidade sobre SLAs em processos com parceiros externos;
- Baixa escalabilidade devido ao excesso de atividades manuais;
- Operação complexa envolvendo múltiplos processos, equipes e altos volumes financeiros.
Resultados com o Pipefy (automação + Agentes de IA)
A adoção do Pipefy trouxe resultados expressivos:
- Redução do time envolvido no processo, de 15 para 7 pessoas;
- Redução do lead time de liberação de crédito de 36 dias para apenas 2 dias;
- Automação de 17 processos manuais, incluindo leitura automática de documentos com Agentes de IA;
- Crescimento da gestão de ativos, com expansão de 1 para 7 fundos e mais de R$ 2 bilhões sob gestão;
- Estruturação da base de dados no BigQuery, transformando dados brutos em informações estratégicas.
Fintech brasileira focada em serviços financeiros internacionais
Desafios de negócios
Durante um período de crescimento acelerado, a fintech passou a processar cerca de 350 notas fiscais por mês relacionadas a parcerias com influenciadores. O processo manual gerava atrasos, sobrecarga operacional e comprometia a satisfação de parceiros e áreas internas.
Resultados com o Pipefy (automação + Agentes de IA)
- Implantação rápida: em apenas 20 dias, o Agente de IA para análise de notas fiscais foi validado e colocado em produção, eliminando todo o backlog existente.
- Economia de tempo: a validação manual caiu mais de 75%, reduzindo a carga mensal de trabalho de 24 para 5 horas.
- Redução de SLA: o tempo de ciclo do processo caiu de 10 para 3 dias, garantindo pagamentos mais rápidos e maior satisfação dos parceiros.
Escolha o Pipefy e tenha um solo fértil para a IA confiável
Se construir um agente de IA confiável é como plantar uma árvore robusta, o Pipefy oferece o solo fértil, as ferramentas certas e o ambiente controlado para que essa árvore floresça.
Ao combinar usabilidade, escalabilidade, segurança, integração e Agentes de IA, a plataforma permite que organizações de qualquer porte criem soluções inteligentes que realmente resolvem problemas reais do dia a dia corporativo.
Com o Pipefy, profissionais de qualquer área podem transformar fluxos complexos em experiências inteligentes e automatizadas, sem depender exclusivamente de times técnicos ou infraestruturas complexas — e com impacto real entregue em dias ou poucas semanas, não em meses.
Clique no botão abaixo e solicite uma demonstração da nossa plataforma de orquestração e automação de negócios, impulsionada por Agentes de IA.
