Desmistificando o Hype: Entendendo os Sistemas Agênticos no Câmbio Internacional

Nas últimas semanas, escrevi bastante sobre como desmistificar o software agêntico. Muitos dos meus textos anteriores giram em torno de uma ideia central: existe uma grande confusão sobre o que realmente constitui sistemas de pagamento agênticos. Como em qualquer estágio inicial de uma tecnologia, é nessa confusão que muitas pessoas estão ganhando dinheiro.

No ano passado, o Gartner afirmou que apenas 130 de “milhares” de fornecedores de IA agêntica são reais. Sem especificar o que “real” significa, a instituição criticou a prática do “agent washing”: quando fornecedores afirmam que produtos como assistentes de IA, chatbots ou RPA (automação robótica de processos) são agênticos. Até o final de 2027, projeta-se que mais de 40% dos projetos de IA agêntica sejam cancelados.

Muito do que está sendo produzido é puro teatro; vamos conversar sobre o que está acontecendo nos bastidores.

Regras vs. Intenção: Redux

A OpenFX está repleta de nerds; e essa vocação nerd vai muito além dos limites das finanças e das criptomoedas. Graças a alguns deles, aprendi muito sobre a commedia dell'arte, uma forma teatral que surgiu em meados do século XVI e conquistou a Europa.

Basicamente, são pessoas com máscaras encenando dramas. Mas cada pessoa tem um papel a desempenhar: os servos, os mestres, o fanfarrão e os amantes. Dentro do enquadramento prescrito para esses papéis, eles improvisam, resultando em um espetáculo surpreendentemente flexível – diferente a cada apresentação. Compare isso com o teatro com roteiro tradicional, onde cada fala é escrita com antecedência.

Essa comparação nos traz de volta a algo que discutimos em outro lugar ao definir a taxonomia dos sistemas automatizados: regras versus intenção. A automação baseada em regras consiste em árvores de decisão definidas por um autor de regras. Softwares desse tipo existem há décadas e não são agênticos, mas muitas vezes são comercializados como se fossem.

Frequentemente, esses sistemas têm um certo grau de tratamento de exceções, projetado para torná-los resistentes a pequenos desvios nessas regras. Por exemplo, você paga uma fatura a um fornecedor habitual em outro país, mas este mês o banco não liquida o pagamento. Um software baseado em mecanismo de regras pode falhar aqui, exigindo que você solucione o problema manualmente. Um sistema com exceções pode tentar outro banco em uma lista prescrita antes de passar a bola de volta para o seu departamento de tesouraria.

Esta é uma apresentação com roteiro: o objetivo é seguir as regras o mais fielmente possível, e pode-se confiar que as regras produzirão os resultados que o tesoureiro procura. Os atores sobem ao palco, leem suas falas e todos aplaudem. No caso de sistemas de tesouraria baseados em regras, às vezes haverá um chatbot conectado em algum ponto para gerenciar os aplausos.

Não há nada de errado com um mecanismo de regras associado a um chatbot. Essa é uma maneira útil de construir um sistema de tesouraria automatizado – previsível e fácil de auditar. No entanto, se você pensa que está obtendo um agente de pagamentos, isso pode ser altamente enganoso.

O que nos traz de volta à commedia dell'arte. Os sistemas modernos de tesouraria estão se tornando cada vez mais complexos, vinculados não por regras, mas por papéis e restrições. Eles são projetados para realizar tarefas específicas de acordo com uma intenção que muitas vezes é flexível. Intenção significa que o sistema não está seguindo uma regra após a outra; em vez disso, está trabalhando em direção a um objetivo específico – no caso do nosso tesoureiro, colocar o dinheiro nas mãos certas.

É neste ponto que as equipes de tesouraria costumam investir em sistemas de aprendizado de máquina mais complexos, modelos que são capazes de fazer previsões com base nos dados disponíveis e agir de acordo. Modelos preditivos desse tipo também existem há anos e, embora também não sejam "agênticos" no sentido geralmente descrito, são muito mais autônomos, capazes de sinalizar anomalias e propor otimizações dentro das restrições dos dados que os sustentam.

Então, se os sistemas agênticos "verdadeiros" não são baseados em regras nem são simplesmente preditivos, o que eles são?

Um sistema agêntico não apenas faz recomendações; ele é capaz de agir sobre suas próprias decisões de forma autônoma dentro dos limites do papel que lhe foi atribuído.

Como mencionei acima, esse tipo de sistema é raro em geral, mas particularmente no espaço de pagamentos. Para saber se o que você está vendo é realmente agêntico de forma significativa, aqui estão algumas perguntas que você pode fazer.

Como Verificar o que Está Atrás da Cortina

• O software decide ou apenas propõe? O sistema opera sem a necessidade de aprovações manuais? Se cada ação importante exigir supervisão, trata-se de um mecanismo de recomendação.

• Onde reside a responsabilidade jurídica? As ordens de pagamento precisam ser rastreáveis até uma instrução autorizada, de acordo com o FMI. Alguém precisa ter feito o pagamento. Como o sistema lida com isso?

• O que resta quando você retira a janela de chat? Se você remover o chatbot e o produto funcionar da mesma forma por meio de um menu suspenso ou algum outro meio, os recursos "agênticos" são em grande parte decorativos.

• O que acontece durante as exceções? Peça ao seu fornecedor para executar uma exceção ao vivo que não esteja na demonstração. Veja o que acontece tendo em mente estas três perguntas: Quem decidiu o que fazer? Por quê? Onde o registro pode ser encontrado?

Dica rápida: Um sistema com roteiro pode devolver o tratamento de exceções às mãos humanas porque não tem script para isso. Um sistema agêntico pode fazer o mesmo, mas deve ser capaz de informar qual parte do seu mandato está fora do escopo daquele caso.

A Visão do Topo

Em abril, o Gartner observou que, até o momento, apenas 17% das organizações implantaram agentes de IA, mas mais de 60% planejam fazê-lo nos próximos dois anos. Os aplicativos agênticos orientados por IA têm "a curva de adoção mais agressiva entre todas as tecnologias emergentes" que eles mediram. O Gartner os coloca no Pico das Expectativas Infladas.

Quando você está no pico de algo, a única direção possível é para baixo, mas isso não significa que a automação deva ficar para trás. Como demonstramos aqui e em outros lugares, a automação não é o problema. Para a tesouraria moderna, acreditamos que a automação pode ser o único caminho a seguir. Investimos pesadamente em sistemas de IA e processos baseados em LLMs, mas isso não significa que acreditamos neles de forma acrítica, nem significa que você deva aceitar uma proposta só porque ela contém a palavra "agêntico".

Quanto melhor você entender como a automação realmente funciona, mais fácil acreditamos que será para você tomar decisões melhores sobre a integração dela aos seus próprios processos.