O líder como integrador de inteligências: agentes de IA farão parte de times num futuro próximo

Se liderar pessoas já é um desafio, o que esperar de um futuro em que líderes também terão de gerir agentes de inteligência artificial ao lado de colaboradores humanos?

Embora pareça ficção científica, essa realidade está mais próxima do que muitos imaginam. 

Com o avanço dos agentes de IA autônomos, a forma como o trabalho é organizado e distribuído nas empresas vem se transformando. Nesse novo cenário, líderes têm que desenvolver novas habilidades técnicas e socioemocionais para coordenar esses novos times híbridos.



Neste artigo, serão apresentados os desafios desse campo de atuação que está se desenhando nas empresas e o que os gestores precisam saber para ter sucesso com um novo modelo de liderança.

O que são agentes de IA?

De forma simples, um agente de IA é um sistema baseado em inteligência artificial que interage com o ambiente e toma decisões autônomas com base em metas específicas. Ele recebe dados, processa informações, aprende com experiências passadas e age de maneira adaptativa. 

Ao contrário de softwares tradicionais, esses agentes não seguem apenas comandos pré-definidos, mas podem se ajustar ao contexto e às variáveis que encontram.

Por exemplo, agentes de IA podem operar de forma independente em tarefas complexas, como atendimento ao cliente, vendas, marketing, compras, agendamento e análise de dados, adaptando até mesmo sua linguagem de acordo com o perfil da pessoa ou seu histórico recente. 

Com a expansão da área de inteligência artificial, foi publicado um relatório pela PwC sobre previsões de negócios com IA para 2025 que aponta os agentes de IA como grandes protagonistas nas empresas ainda esse ano, atuando como executores, consultores e até mesmo co-decisores em áreas estratégicas. 

Assim, a partir da implementação da IA como parte do processo de tomada de decisões, estima-se que é possível alcançar melhorias na produtividade de até 30%. Entretanto, para que isso ocorra efetivamente, é essencial entender como gerir essas ferramentas juntamente com a equipe de colaboradores para que o trabalho em conjunto alcance seu máximo potencial. 

Colaboração entre humanos e agentes de IA: como construir relações de confiança e eficiência

À medida que os agentes de IA ganham espaço nas organizações, os times começam a se tornar híbridos, ou seja, compostos por pessoas aliadas às ferramentas inteligentes.

Essa interação exige dos gestores não apenas uma nova abordagem técnica, mas também uma sensibilidade para mediar e fortalecer as relações entre esses dois tipos de colaboradores.

Para isso, é importante que haja o entendimento de que as pessoas não serão substituídas completamente pela IA, porque características como imaginação e pensamento crítico, por exemplo, são exclusivas do ser humano.

Ainda assim, a integração de agentes de IA nas equipes exige a criação de uma relação de confiança para que suas sugestões, análises e decisões sejam aceitas pelos demais membros. 

Estudos mostram que aspectos como aparência (no caso de robôs com interface gráfica) e previsibilidade de comportamento afetam diretamente o grau de confiança que os humanos depositam neles.

Por isso, no ambiente corporativo, a aceitação dessa nova tecnologia precisa ser construída com base em três pilares principais:

• Transparência algorítmica: é essencial que os colaboradores compreendam, ainda que em termos gerais, como a IA toma decisões ou gera recomendações.
• Capacidade de explicação: agentes que oferecem justificativas simples para suas análises são mais facilmente aceitos nas rotinas humanas.
• Confiabilidade e consistência: resultados repetidos, sem variações inexplicáveis, ajudam os colegas humanos a validar a utilidade da IA como parceira de trabalho.

Dessa forma, equipes bem-sucedidas no uso de IA são aquelas que conseguem integrar capacidades humanas, como criatividade, julgamento ético e visão estratégica, às habilidades computacionais dos agentes, como velocidade, análise de grandes volumes de dados e padronização.

Portanto, para liderar agentes de IA não basta apenas monitorar sistemas ou aprovar relatórios, mas utilizar a IA de forma estratégica.



O líder precisará garantir que os agentes de IA estejam alinhados com os objetivos da organização, além de criar uma conexão entre o trabalho dessas ferramentas e das pessoas, para que ocorra uma colaboração mútua e produtiva.

Habilidades técnicas e socioemocionais para liderar agentes de IA

Após a aceitação do uso de IA e a criação do laço de confiança dentro de uma empresa, o próximo passo é gerenciar um time híbrido, o que requer uma combinação de habilidades que extrapolam a lógica tradicional de liderança. 



Por um lado, os líderes precisarão entender sobre tecnologia o suficiente para tomar decisões estratégicas, mas, ao mesmo tempo, deverão incentivar e fortalecer aquelas habilidades humanas que são insubstituíveis.

1. Habilidades técnicas necessárias

• Alfabetização em dados: saber interpretar dados gerados por sistemas de IA para tomar decisões baseadas em evidências.
• Compreensão de modelos de IA: mesmo sem codificar, é importante entender como funcionam algoritmos, vieses e limites das ferramentas.
• Gestão de riscos tecnológicos: antecipar falhas, bugs e consequências indesejadas de decisões automatizadas.
• Governança e compliance de IA: zelar por uso ético, transparente e seguro da tecnologia.
  

2. Habilidades socioemocionais fundamentais

• Liderança empática: entender as emoções humanas em um cenário cada vez mais digitalizado.
• Comunicação clara e inspiradora: traduzir temas técnicos para o time e stakeholders.
• Gestão da mudança: conduzir a transição com diálogo, segurança psicológica e capacitação.
• Tomada de decisão ética: equilibrar lógica de eficiência com impacto social e humano.
• Capacidade de aprendizado contínuo: manter o time em constante atualização, dado o ritmo acelerado de mudanças.
  

Com isso, os líderes do futuro precisarão combinar empatia e pensamento sistêmico com repertório tecnológico, pois estarão no centro de uma nova configuração do trabalho.

Conclusão

A ascensão dos agentes de IA inaugura uma nova era para a liderança. Mais do que supervisionar tarefas ou cobrar resultados, o gestor será um integrador de inteligências, a humana e a artificial, ao gerir dados, pessoas, ética e inovação.



Dessa forma, o sucesso na liderança de times com agentes de IA não dependerá apenas da tecnologia, mas da habilidade do líder em construir um ambiente produtivo, transparente e colaborativo.

Por isso, como as transformações envolvendo inteligência artificial já começaram e não têm previsão de desacelerar, liderar nesse novo futuro exige um equilíbrio entre gestão de pessoas e tecnologia, baseado em aprendizado contínuo e visão estratégica.

Perguntas frequentes

💡 Quer saber mais sobre liderança e agentes de IA? Confira as fontes consultadas para este artigo:

• Amazon Web Services. (2025). O que são agentes de IA? AWS. Disponível em: https://aws.amazon.com/pt/what-is/ai-agents/
• Ashktorab, Z., Dugan, C., Johnson, J., Pan, Q., Zhang, W., Kumaravel, S., & Campbell, M. (2021, May). Effects of communication directionality and AI agent differences in human-AI interaction. In Proceedings of the 2021 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-15). https://doi.org/10.1145/3411764.3445256 
• Masterman, T., Besen, S., Sawtell, M., & Chao, A. (2024). The landscape of emerging ai agent architectures for reasoning, planning, and tool calling: A survey. arXiv preprint arXiv:2404.11584. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.11584
• PwC. (2025). 2025 AI Business Predictions. PwC. Disponível em: https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
• Sloyan, T. (2025). Futuro do trabalho: como seria gerir uma equipe formada por agentes de IA? Fast Company. Disponível em: https://fastcompanybrasil.com/ia/futuro-do-trabalho-gerir-equipes-de-agentes-de-ia/
• Song, Y., & Luximon, Y. (2020). Trust in AI agent: A systematic review of facial anthropomorphic trustworthiness for social robot design. Sensors, 20(18), 5087. https://doi.org/10.3390/s20185087