Xebia: Agentes de IA Falham Sem Fundação de Dados Apropriada

Nils Zeilemacher, diretor técnico global da empresa de consultoria Xebia, declarou em comentário ao portal AI News que a maioria das implementações fracassadas de agentes de IA nas empresas é explicada não pela fraqueza dos modelos em si, mas pela falta de um alicerce de dados preparado. De acordo com ele, a IA agentic escala apenas na força dos dados em que os agentes se apoiam: se uma organização não pensou sobre esta questão com antecedência, o projeto corre o risco de ficar preso muito antes de os agentes começarem a acelerar os processos para os quais foram implementados.

Por Que os Dados São o Alicerce, Não um Detalhe

Diferentemente do software comum que executa um cenário pré-escrito, um agente de IA autônomo decide por si mesmo a quais fontes acessar, quais dados ler e qual ação tomar a seguir. Se as informações corporativas estão espalhadas em sistemas diferentes, não marcadas e inacessíveis através de interfaces claras, o agente não encontrará as informações necessárias ou as receberá de forma distorcida e cometerá uma ação errônea. Zeilemacher enfatiza: a qualidade do trabalho de um agente é diretamente limitada pela qualidade e disponibilidade dos dados aos quais tem acesso — nenhuma quantidade de potência do modelo pode compensar isso.

Isso distingue fundamentalmente sistemas de agentes de pilotos clássicos com IA generativa, onde erros de modelo raramente levam a consequências reais fora do chat.

Lógica similar já se manifestou na onda de projetos de IA generativa nos últimos anos: as empresas lançaram massivamente chatbots em dados internos, depois descobriram que as respostas eram imprecisas ou incompletas porque o modelo não tinha acesso a versões atualizadas de documentos ou não conseguia distinguir uma instrução desatualizada de uma ativa. Para agentes, as apostas são maiores porque um agente não apenas produz texto — realiza ações: envia e-mails, atualiza registros de CRM, inicia pagamentos. Um erro causado por dados ruins em um cenário de agente se converte não em uma resposta imprecisa mas em uma ação real, potencialmente custosa.

O Que Está Por Trás da Posição da Xebia

Xebia é uma empresa de consultoria de TI internacional que ajuda corporações com transformação digital, construção de dados e implementação de IA em processos de produção. A formulação de Zeilemacher é direcionada a aqueles responsáveis por acelerar processos de negócios usando agentes de IA: de acordo com ele, deve-se começar com o alicerce — fazer com que os dados sejam adequados para consumo por agentes — e apenas depois passar a escalar a implementação em si. Tal sequência soa óbvia, mas na prática é precisamente essa que é mais frequentemente violada: as empresas compram licenças para plataformas de agentes antes de organizar as fontes de dados que esses agentes devem usar.

Fatos-chave:

• Nils Zeilemacher é o CTO global da Xebia
• Comentário publicado pelo portal AI News (artificialintelligence-news.com)
• Tese central: IA agentic escala na força dos dados, não apenas na potência do modelo
• Xebia se especializa em consultoria de dados e transformação digital para clientes corporativos

O Que Isso Muda para Equipes Implementando Agentes de IA

A conclusão prática da posição da Xebia é simples: antes de escalar uma frota de agentes, vale a pena auditar fontes de dados — entender onde estão armazenadas, quão atuais são, quem as gerencia e se é seguro dar a um agente acesso a elas via API. Empresas que pulam este estágio e vão direto para pilotos com cenários de demonstração impressionantes mais frequentemente descobrem que o agente funciona em um sandbox mas quebra em dados corporativos reais, incompletos ou contraditórios. Investimentos em preparação de dados — catalogação de fontes, controle de qualidade, gestão de direitos de acesso — se pagam precisamente no estágio de escalonamento, não no estágio de prototipagem.

Para líderes técnicos, isso significa revisar prioridades orçamentárias: parte dos fundos que antes iam exclusivamente para assinaturas de modelos e frameworks de agentes deve ser redistribuída para engenharia de dados — construindo pipelines que garantam que os agentes tenham acesso a dados atualizados e verificados em tempo real. Sem este passo, até mesmo o modelo mais avançado tomará decisões às cegas, e os agentes em si correm o risco de se tornarem uma demonstração cara de capacidades em vez de uma ferramenta funcional que realmente acelere os processos da empresa.