A inteligência artificial agente (IA Agente) tem despertado grande interesse e, compreensivelmente, preocupação. Empresas e organizações se perguntam como e se devem adotar essa tecnologia. Para responder a essa questão, proponho uma abordagem que encara a IA Agente como um sistema complexo, e não apenas complicado.

É crucial diferenciar complexidade de complicação. Na ciência da computação, por exemplo, lidamos com sistemas complicados, regidos por relações de causa e efeito bem definidas. A antropologia, por outro lado, estuda sistemas complexos, onde o controle total é impossível e a análise se concentra em “fatores”, como no mercado financeiro.

Entendendo a Natureza Estatística da IA Agente

Em sistemas complexos, trabalhamos com intervalos de confiança, admitindo que nunca teremos certeza absoluta. Podemos chegar à resposta certa por motivos errados, ou vice-versa. Os resultados são multivariados, tornando impossível determinar a causa exata de cada desfecho. Essa imprevisibilidade exige uma nova forma de pensar.

Para ilustrar, considere estes exemplos: escrever código Python é complicado; gerenciar programadores Python é complexo. Similarmente, editar um vídeo é complicado, mas viralizá-lo no YouTube é complexo. Compilar um programa em C é complicado; executar um YOLO (You Only Look Once) durante o treinamento de um modelo base é complexo. Consultas DNS são complicadas; operar um registrador de domínios é complexo. Registrar CVEs (Common Vulnerabilities and Exposures) é complicado; prever como um hacker explorará uma CVE é complexo.

Estratégias para Lidar com a Complexidade da IA Agente

Aplicando essa lógica à IA Agente, redesenhar a infraestrutura de automação é complicado; permitir que um agente de IA implemente código sem intervenção humana é complexo – até assustador. No entanto, existem técnicas para aproveitar os benefícios da IA Agente, reconhecendo e abordando sua complexidade.

Primeiro, pense estatisticamente. Embora a vida pareça determinística, nossas decisões são estatísticas quando analisamos grandes populações. Da mesma forma, os modelos de linguagem (LLMs) que impulsionam os agentes operam probabilisticamente. Como os resultados são menos precisos do que os de humanos, é essencial verificar o trabalho – ou, melhor ainda, usar outro agente para essa tarefa.

Segundo, concentre-se em fatores. Os mercados financeiros, sistemas complexos com flutuações imprevisíveis, focam em fatores que historicamente influenciam o retorno dos ativos. Uma abordagem semelhante se aplica a sistemas de software. Por exemplo, podemos criar agentes para um engenheiro sênior projetar a arquitetura, um engenheiro júnior para evitar alterações na arquitetura, um engenheiro de qualidade para garantir a integridade e um auditor para verificar todos. Entendemos os fatores da produção de software e suas contribuições para o sistema. Embora seja impossível prever o comportamento de cada ator, suas funções específicas combinam forças para criar software de maior qualidade.

Terceiro, use heurísticas e sinais. Em biologia de sistemas, a modelagem de todas as interações é inviável, então prevemos estatisticamente os resultados mais prováveis. Repetimos esse processo várias vezes e analisamos estatisticamente o resultado mais provável para aumentar a confiança. Essa abordagem estatística exige adaptação dos testes. Já fazemos isso com treinamento de segurança organizacional. Sabemos que alguns cairão em ataques de engenharia social. Podemos melhorar o reconhecimento e a resistência, mas não eliminar completamente o risco. Kubernetes é outro exemplo: executamos vários pods porque sabemos que alguns podem falhar. Precisamos incorporar heurísticas semelhantes aos processos de IA Agente.

Implemente conversões digital-analógico (D/A). Assim como fazemos com sinais de áudio, podemos aplicar essa técnica a outros problemas, como sequenciamento de DNA (reação em cadeia da polimerase). Se o rastreamento de estados discretos for impossível, procure sinais. Para agentes, isso significa usar processos de aprovação digital, sistemas de tickets, etc., para garantir a interação entre eles. Isso cria estados discretos para o fluxo de informações e separa os poderes, permitindo que os agentes encontrem soluções criativas ao implementar código e corrigir problemas.

Alterne entre modelos determinísticos e estatísticos. Em um mundo determinístico, as coisas fluem logicamente. Sistemas complexos como LLMs são não determinísticos. Os agentes conectam esses dois mundos com servidores Model Context Protocol (MCP). Quanto mais trabalho for realizado no mundo determinístico, maior será a confiança nos resultados. Por exemplo, um agente pode coletar informações precisas e contexto acessando sistemas de arquivos, bancos de dados ou executando comandos (controlados por MCP). Embora a IA Agente seja estatística, os profissionais devem priorizar ferramentas e APIs determinísticas sempre que possível.

Conclusão: Abrace a Complexidade

Compreender a diferença entre o meramente complicado (mundo determinístico) e o verdadeiramente complexo (mundo não determinístico e estatístico) é fundamental para prosperar na era da IA, especialmente com a IA Agente. Sistemas complexos são empolgantes por sua imprevisibilidade. Devemos aceitar que a IA Agente transformará muitos de nossos sistemas complicados em sistemas complexos. Gerenciar essa complexidade será crucial em nosso futuro.

A IA Agente não é apenas uma ferramenta, mas um novo paradigma que exige uma mudança de mentalidade. Ao invés de buscar o controle total, devemos aprender a navegar na incerteza, adaptando nossas estratégias para aproveitar o potencial dessa tecnologia transformadora.