A inteligência artificial nas empresas já vai além de responder perguntas. Os chamados agentes consultam bases de dados, acionam outras ferramentas, modificam registros e participam de processos operacionais. Para Alexandre Azevedo, CEO da White Cube, consultoria de dados e IA, essa autonomia amplia o que a tecnologia pode fazer pelo negócio e, por isso, pede uma estrutura pensada desde o início.

Na prática, o que muda é o tipo de cuidado. Quando um sistema age dentro dos processos da empresa, os efeitos passam a depender também do quanto ele pode fazer sem intervenção humana.

Regra no papel não basta

Segundo o executivo, limites de ação, validação das informações de entrada, monitoramento, possibilidade de interromper o agente e supervisão humana precisam estar na arquitetura do sistema, e não apenas em um documento interno.

“Uma política escrita não controla um agente. O que garante o controle são mecanismos implementados, observabilidade e responsabilidades operacionais”, afirma Azevedo.

Essa base inclui identidades e perfis de acesso, permissões, classificação de dados, registros de uso e responsabilidades claras, com controle de acesso baseado em funções e trilhas de auditoria. Também exige saber quem responde por decisões apoiadas por modelos.

Referências para começar

Quem vai estruturar o uso de agentes conta com referências internacionais. O OWASP Top 10 para aplicações com LLMs (grandes modelos de linguagem) reúne vulnerabilidades de segurança típicas de aplicações generativas e agênticas. O NIST AI Risk Management Framework organiza atividades de governar, mapear, medir e administrar riscos, e a ISO/IEC 42001 trata da gestão contínua da IA na organização.

Para o CEO, essa estrutura funciona como base para experimentar e crescer com critério. Em vez de frear a adoção, ela permite ampliar o uso de agentes sabendo o que cada um pode fazer e quem acompanha seus resultados.

Tudo em um só lugar

Outro cuidado é evitar que cada novo agente ou ferramenta crie mais um ponto de controle isolado. Plataformas corporativas de orquestração reúnem o acesso a diferentes modelos, aplicam permissões, registram atividades e consolidam custos em uma única camada.

É o caso do White Conductor, plataforma que centraliza o acesso corporativo a diferentes modelos de IA e reúne gestão de usuários e permissões, auditoria, guardrails e acompanhamento de adoção e custos, desenvolvida pela White Cube. “A plataforma não substitui estratégia, governança ou gestão de processos. Ela fornece uma base para que essas disciplinas sejam aplicadas de forma consistente”, afirma Azevedo.

A centralização também ajuda a escolher o modelo adequado para cada tarefa. Com o acesso reunido em uma camada, a empresa pode selecionar modelos conforme requisitos de qualidade, segurança e economia, e reduz dependências desnecessárias.

Para o CEO, nenhuma plataforma resolve a questão sozinha. Os resultados dependem das políticas, das responsabilidades, das métricas e das decisões que a organização constrói em torno da tecnologia, inclusive na definição de até onde cada agente pode ir.

O tema está no radar das lideranças. Levantamento da Gartner publicado em 2 de novembro de 2026, com 308 líderes de gestão de riscos, auditores e executivos seniores, mostrou que a preparação operacional, cultural e de governança pesa nas preocupações emergentes ligadas à estratégia de IA no terceiro trimestre.

Para usar agentes de IA com bons resultados, a empresa define o que cada agente pode fazer, acompanha suas ações, mantém a possibilidade de interromper o processo e deixa claro quem supervisiona. Com essa estrutura, a autonomia dos agentes cresce junto com a confiança da organização.