Independentemente do que você faça, do trabalho que você execute, pelo mais criativo que seja, sempre há uma parte repetitiva. Para o Product Owner (PO), por exemplo, traduzir necessidades em formato de história de usuário. Os desenvolvedores têm de escrever código que respeite arquiteturas por vezes bastante repetitivas, como a MVC. O gestor tem que responder às demandas com uma linguagem simples e compreensível, porém formal. O Scrum Master (SM) deve analisar gráficos e relatórios observando e prevendo possíveis desvios. Todos esses fazem esse trabalho exaustivamente todos os dias. Embora sejamos humanos, somos péssimos em lidar com repetições. É aí que a inteligência artificial (IA) brilha.
Forma mais simples
A forma mais simples para as pessoas utilizarem a IA para resolver o problema é abrir o prompt e digitar o que precisam. Por exemplo, imagine que você é o PO e você identificou as seguintes necessidades:
- Precisamos autenticar nossos usuários por meio da API do Google para evitar o abandono durante o cadastro.
- Criar uma funcionalidade de uso emergencial que permita ultrapassar o limite do cartão de crédito.
- Capturar a área de transferência do usuário e oferecer o pagamento via boleto automaticamente assim que a pessoa entrar na aplicação.
Já que seu papel é de PO, você pode escrever: “Escreva esses itens no formato de história de usuário”.
A IA fará o trabalho dela; porém, perceba que, neste exemplo, há lacunas de informação para as quais a IA terá de utilizar a criatividade para dar alguma resposta. Eu não informei o contexto, pelo conteúdo das necessidades, ela terá que presumir que é uma instituição financeira. Agora, é um banco, uma fintech ou uma operadora de cartão de crédito? Ela terá que inventar.
Além disso, não apresentei a ela qual é o formato de história de usuário que desejo. Ela usará o “Eu, enquanto…” ou o “Como…”.? Escreverá o objetivo ou não? Sugerirá personas ou ficará tudo atrelado à abstração do usuário (eu, enquanto usuário…)?
Quanto mais criativa for a IA, menos assertiva ela será e mais teremos que ajustar a resposta. Aqueles prompts: “não faça isso, faça aquilo…”, “você errou aqui…”
Uma possível solução, mas longe de ser a melhor.
Você pode fornecer todo o contexto à IA o tempo todo. Por exemplo: “Você é a Product Owner da empresa X que é uma fintech focada na facilidade do cliente utilizar serviços de crédito…”. “As histórias de usuário que você escreve devem estar no formato Eu, enquanto <persona>, desejo <necessidade> porque <motivação>”.
Uma hora, de tanto você repetir, como já escrevemos no artigo: “Projetos nas ferramentas de IA”, ela armazenará no seu contexto global. Todavia, muito melhor do que isso é utilizarmos as funcionalidades que essas ferramentas oferecem: agentes, assistentes, instruções e skills (habilidades).
Agentes e Assistentes de IA
Existem algumas diferenças clássicas entre agente e assistente de IA.
| Critério | Assistente de IA | Agente de IA |
| Postura | Reativo: espera você pedir | Proativo: persegue um objetivo |
| Iniciativa | Responde a cada comando, um de cada vez | Decide sozinho os próximos passos |
| Escopo da tarefa | Tarefas pontuais (responder, resumir, sugerir) | Tarefas complexas e de múltiplas etapas |
| Planejamento | Não planeja; executa o que foi pedido | Quebra o objetivo em etapas e organiza a execução |
| Uso de ferramentas | Limitado ou nenhum | Chama APIs, acessa sistemas, executa ações no ambiente |
| Autonomia | Baixa: você está no controle a cada turno | Alta: opera com supervisão mínima |
| Memória/estado | Geralmente curta, ligada à conversa | Mantém estado e contexto ao longo da missão |
| Correção de rumo | Depende de você apontar o erro | Avalia resultados e se autocorrige em loop |
| Definição do objetivo | Você define a cada interação | Você define a meta; ele descobre o “como” |
| Exemplos | Chatbot de perguntas e respostas, sugestão de texto | Agente que pesquisa, escreve e publica um relatório sozinho |
Assistente de IA
Na prática, um assistente é um robô a quem você dá um comando; ele processa e lhe dá um resultado. Por exemplo, um assistente que você manda para ele a lista de necessidades apresentada anteriormente e a reescreve no formato de história de usuário.
Já escrevi sobre assistentes, inclusive sobre como criar um, no artigo “Assistente de Inteligência Artificial: um tutorial para criar e usar o seu próprio robô virtual”. É interessante porque algumas ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT e o Gemini, já oferecem a opção de criar e utilizar assistentes. A vantagem do assistente é que você poderá chamá-lo quando quiser, em qualquer conversa. Utilizando o nosso Criador de Histórias do exemplo anterior, você poderá tanto iniciar a conversa com ele te ajudando a criar histórias ou no meu de uma conversa, digitar @ e trazê-lo para realizar o trabalho dele.
Agente de IA
Já um agente é mais completo. Digamos que você tenha um diretório no seu Google Drive onde coloca tudo o que é documento, planilha, apresentação ou formulário relativos a um produto da sua empresa. Esses arquivos podem ou não conter informações relevantes sobre as necessidades que o seu produto deve atender.
O agente pode ficar monitorando esse diretório para verificar se algum arquivo foi incluído ou alterado. Quando for o caso, ele lê o arquivo e tenta identificar necessidades relevantes para o seu produto. Ele também está conectado ao repositório onde o código-fonte do seu produto está armazenado; assim, consegue ignorar necessidades já atendidas e sugerir mudanças em funcionalidades existentes. Além disso, ele está conectado ao seu software de gestão de fluxo (Jira, Business Map, Taiga…) e já registra essas necessidades como histórias de usuário no seu backlog. Quando termina, te manda um e-mail comunicando o que ele fez e, se uma necessidade for classificada como essencial e for em dia de semana, em horário comercial, ele te manda uma mensagem pelo WhatsApp solicitando sua atenção imediata.
Percebe a diferença na atuação dele em relação à do assistente? Entretanto, não é comum que ferramentas de IA generativa ofereçam agentes completos para você. Nesse momento, você terá que recorrer a ferramentas específicas, como Make, n8n ou Dify.
Agentic AI (IA Agêntica)
É uma IA que não apenas responde a perguntas, mas também age de forma autônoma para alcançar objetivos. Mal comparando, é como se a sua IA generativa tivesse tomado alguns esteroides. Digamos que você queira planejar um jantar para 8 pessoas. Você fala para a sua IA (Claude, Gemini, ChatGPT) algo como:
- Objetivo: organizar um jantar de confraternização para 8 pessoas.
- Contexto: orçamento de até R$ 150,00 por pessoa, na Zona Sul do Rio de Janeiro, preferencialmente comida italiana. Os convidados estão na minha lista de contatos no grupo: “Amigos Longa Data”.
- Tarefas: pesquise restaurantes que atendam aos critérios, confirme qual sábado à noite está livre na minha agenda, faça a reserva no restaurante mais bem avaliado e envie os convites por e-mail. Se a primeira opção estiver lotada ou não for confirmada, vá para a próxima sem me consultar. Me avise só quando estiver tudo pronto ou se for impossível realizar qualquer confirmação.
A IA agêntica fará o trajeto completo:
- Planejar: Ela entende que precisa de data, local, comida e convites e organiza a ordem das tarefas.
- Pesquisar: busca restaurantes próximos com mesa para 8, compara avaliações e preços.
- Verificar: checa sua agenda para confirmar em que sábado você está livre.
- Agir: faz a reserva no restaurante escolhido (via integração/API).
- Comunicar: redige e envia os convites por e-mail aos convidados.
- Ajustar: se o restaurante estiver lotado ou sem confirmação, ela percebe o obstáculo e parte para a segunda opção sozinha, sem precisar te perguntar a cada passo.
Hoje, você consegue fazer algo muito próximo disso utilizando até mesmo ferramentas de IA generativa.
Só um pequeno detalhe sobre isso: a IA agêntica NÃO é um meio-termo entre assistente e agente. Na verdade, ela é muito mais um adjetivo do que um substantivo. Logo, você poderia dizer que um assistente de IA é menos agêntico do que um agente de IA, embora ambos sejam agênticos.
Habilidades (Skill)
Algo um pouco mais novo, que apenas algumas ferramentas, como o Claude, implementam, são as habilidades (skills). Imagine que você é um desenvolvedor de software e para tal existem algumas habilidades necessárias: desenvolver software back-end Java com Spring Boot, desenvolver software front-end Angular, desenvolver banco de dados Oracle, cuidar das consultas e performance SQL, cuidar do design da aplicação, documentar o que for implementado. Tudo isso é composto por diversas habilidades necessárias ao desenvolvimento.
Imagine que esse desenvolvedor montou uma Skill para cada uma das frentes:
- backend-java-spring — como ele estrutura serviços em Spring Boot (camadas, nomes, libs que o time usa)
- frontend-angular — padrões de componente, organização de pastas
- banco-oracle — como ele modela tabelas e escreve funcionalidades e procedimentos no Oracle
- sql-performance — checklist de índice, plano de execução, evitar consulta lenta
- design-da-aplicação — princípios de arquitetura que ele segue
- documentação — o formato em que ele documenta o que entrega
Uma skill é, em essência, um “diretório de instruções” para a IA executar tarefas específicas. Conforme a necessidade surgir, essas habilidades serão incorporadas à conversa. Quando o desenvolvedor digitar: “crie a funcionalidade de cadastro do cliente”, a IA lê o pedido, olha a descrição de cada Skill e decide sozinha quais entram em cena. Nesse caso, provavelmente:
- banco-oracle entra primeiro pra criar a tabela cliente no padrão dele.
- backend-java-spring e frontend-angular montam todo o código-fonte do jeito que o time faz.
- design-da-aplicação cria toda a interface, respeitando os padrões e as diretrizes de design da empresa.
- documentacao fecha documentando tudo o que foi feito.
O sql-performance fica quieto porque o pedido não precisava aprimorar a performance das consultas nesse momento. Esse é o pulo do gato: a IA “carrega” só o que a tarefa pede.
O legal das habilidades é que, se você quiser, pode criar uma skill para chamar de sua. Com todas as habilidades de que você precisa para executar seu trabalho. Além disso, caso queira ter certeza de que a IA carregue uma habilidade, basta escrever: “carregar skill xpto”.
Configurações de projetos
Além desses, é possível trabalhar nas configurações do projeto. São características específicas. Por exemplo, em um projeto, você usa as habilidades de um Product Owner. No projeto você acrescenta em qual repositório está o código-fonte, qual fluxo de trabalho que armazena as histórias de usuário e qual produto estamos trabalhando. Mal comparando, a skill cria um PO global com as configurações do projeto; você consegue um PO específico para tratar um produto específico.
É possível misturar tudo?
Sim, depende da ferramenta. Agentes podem orquestrar assistentes com habilidades (skills) em configurações específicas.
A verdade é que a inteligência artificial não precisa de transformar completamente a sua forma de trabalhar. Muitas vezes, basta utilizá-la para realizar as atividades que você repete todos os dias. Se você parar para observar sua rotina, provavelmente encontrará tarefas que seguem quase sempre o mesmo padrão. São justamente elas que costumam oferecer os melhores resultados. No fim, a IA não elimina a necessidade do seu conhecimento nem da sua experiência. Ela apenas ajuda a economizar energia no trabalho repetitivo, para que você possa dedicar mais atenção ao que realmente importa.
Seu próximo passo
Se você quer aprender formas mais práticas de aplicar inteligência artificial no seu dia a dia profissional, vale a pena conhecer os treinamentos da K21 sobre IA:
- Product AI: para aprender a gerir a criação e evolução de produtos com a IA.
- Dominando o Claude
- Inteligência Artificial na Prática: criando um produto do zero a produção em menos de 3 dias.
- Design Thinking + IA
Quem sabe a próxima tarefa repetitiva que você precisa eliminar da sua rotina não esteja justamente em um desses treinamentos.
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