A Inteligência Artificial Está Fazendo Menos e o Sistema Está Fazendo Mais

Seis meses atrás, eu entregava tudo para a IA. Hoje, 65% do fluxo de trabalho do meu agente roda em código não-IA. Parece contraditório? Não é. É a evolução natural da automação inteligente.

Por que a IA não faz tudo?

No começo, a ideia era simples: tudo que precisasse ser feito, a IA faria. Cada tarefa, cada decisão, cada passo. O problema? A IA, especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), são confiantes, mas nem sempre certeiros. Eles avançam, mas erram. E errar em negócios custa caro.

Então, comecei a limitar o que a IA podia fazer. Criei ferramentas para restringir suas ações, para que não saísse da linha. Adicionei um sistema de descoberta para que a IA encontrasse essas ferramentas. Melhorou, mas ainda não era o suficiente.

Foi aí que encontrei a arquitetura minion da Stripe. A sacada deles? Código determinístico cuida do previsível. A IA fica com o que é ambíguo, incerto, que exige interpretação.

Código determinístico rodando em ambiente de desenvolvimento

O que são blueprints e por que eles importam?

Blueprints são fluxogramas escritos em código. Eles definem:

• Os nós do fluxo de trabalho

• As transições entre esses nós

• Condições para disparar tarefas específicas

• Tratamento explícito de erros

  
  

Por exemplo, um fluxo pode ser:

`extract_domain (código) → attio_find (código) → harmonic_enrich (código) → generate_summary (IA, 1 turno) → notion_prepend (código)`

Isso é diferente de simplesmente dar uma skill ou prompt para a IA. O blueprint diz quando a IA deve entrar em cena, não só o que ela deve fazer.

Categorias de fluxo de trabalho e o papel da IA

Dividi meus fluxos em quatro categorias principais:

1. Atualizações de pipeline, mensagens e roteamento de e-mails

   Responsáveis por 29% dos fluxos, esses processos rodam 100% em código, sem nenhuma chamada à IA. São tarefas previsíveis, repetitivas e que não precisam de interpretação.

   
   

2. Pesquisa de empresas, processamento de newsletters e pesquisa de pessoas

   Aqui, a IA é usada só para extrair e sintetizar informações. São 36% dos fluxos, que rodam entre 67% e 91% em código. A IA recebe só o que precisa: um texto para resumir, uma lista para categorizar, em poucos turnos e com ferramentas limitadas.

   
   

3. Posts de blog, análise de documentos e correção de bugs

   São fluxos híbridos, 21% do total. Várias chamadas à IA iteram para garantir qualidade. Aqui, a IA tem mais liberdade para explorar e melhorar o resultado.

   
   

4. Transformações de dados e investigações de erros

   Apenas 14% dos fluxos são totalmente agenticos, ou seja, dependem 100% da IA. São tarefas que exigem liberdade para explorar e tomar decisões complexas, geralmente relacionadas a codificação.

   
   

Gráfico de fluxo de trabalho híbrido com nós determinísticos e IA

O paradoxo: IA fazendo menos, sistema fazendo mais

A pergunta que não quer calar: a IA está fazendo menos? Sim. Mas o sistema está fazendo mais. O que isso significa para líderes que querem transformar seus negócios?

• Automação inteligente é sobre equilíbrio

Nem tudo precisa da IA. O código determinístico é mais rápido, confiável e barato para tarefas previsíveis.

• IA é uma ferramenta para o que é incerto

Use a IA para interpretar, sintetizar, planejar e resolver problemas complexos. Não para tarefas mecânicas.

• Blueprints são o futuro da automação

Eles permitem controlar quando e como a IA entra no processo, garantindo eficiência e qualidade.

• A evolução é constante

Com cada nova versão de modelo, a capacidade da IA aumenta. O que hoje precisa de código pode amanhã ser feito pela IA. Mas o princípio do equilíbrio vai continuar.

Como aplicar isso na sua empresa hoje

Se você quer transformar seu negócio com IA, não jogue tudo para a máquina. Comece assim:

1. Mapeie seus processos

   Identifique o que é previsível e o que é ambíguo.

   
   

2. Automatize o previsível com código

   Use scripts, APIs e ferramentas tradicionais para tarefas repetitivas.

   
   

3. Reserve a IA para o que exige interpretação

   Pesquisa, síntese, planejamento e análise complexa.

   
   

4. Crie blueprints para controlar o fluxo

   Defina quando a IA deve agir e quando o código deve rodar.

   
   

5. Monitore e ajuste constantemente

   A tecnologia muda rápido. O que funciona hoje pode ser otimizado amanhã.

   
   

A frase "Is AI Doing Less & Less?" não é um sinal de retrocesso, mas de maturidade. A inteligência artificial está encontrando seu lugar certo dentro do ecossistema tecnológico, e isso é uma ótima notícia para quem quer resultados reais.

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Este texto foi inspirado em uma análise profunda sobre o uso da IA em fluxos de trabalho, adaptado para líderes que buscam inovação com pragmatismo.