- Agentes de IA combinados a blockchain reduzem até 95% do tempo de processos internos
- Registro em rede distribuída cria trilha auditável das decisões automatizadas
- Modelo migra da IA que responde para a IA que executa tarefas
À medida que agentes de inteligência artificial deixam de apenas responder perguntas e passam a consultar sistemas, movimentar informações e executar etapas de processos empresariais, uma nova questão ganha espaço: como registrar, rastrear e auditar decisões tomadas por sistemas cada vez mais autônomos?
Projetos desenvolvidos pela NearX em diferentes setores já registram redução de até 95% no tempo dedicado a etapas de revisão e curadoria e 99,7% de precisão em diagnósticos empresariais. As implementações envolvem agentes conectados a ERPs, CRMs, APIs e bases internas em áreas como serviços financeiros, educação, dispositivos médicos, telecomunicações, varejo e hotelaria.
- Leia também: Eleições 2026: Lula e Flávio Bolsonaro vão ao 2º turno; setor cripto pressiona candidatos
Para Caio Mattos, fundador e CEO da NearX, empresa especializada em blockchain e tecnologias emergentes, o avanço dos agentes cria uma nova fronteira para tecnologias de registro distribuído.
“Quando a IA apenas responde a uma pergunta, o risco está principalmente na qualidade da resposta. Quando ela passa a executar uma ação dentro de um sistema, precisamos saber exatamente o que foi feito, quando, a partir de qual informação e com qual autorização. É nesse cenário que rastreabilidade e auditabilidade deixam de ser questões secundárias”, afirma.
Blockchain como infraestrutura de confiança
A combinação entre agentes de IA e blockchain começa a ganhar relevância justamente porque as duas tecnologias resolvem problemas diferentes. Enquanto a inteligência artificial interpreta informações e executa tarefas, infraestruturas blockchain podem funcionar como uma camada de registro verificável para determinadas ações.
Isso abre espaço para arquiteturas em que decisões, autorizações ou etapas críticas executadas por agentes possam gerar registros imutáveis, permitindo verificar posteriormente o histórico de uma operação sem necessariamente expor dados corporativos sensíveis em redes públicas.
O modelo pode ser especialmente relevante em operações financeiras e ambientes nos quais diferentes sistemas, empresas ou participantes precisam compartilhar informações e comprovar a origem de determinadas ações.
“A blockchain não precisa substituir os sistemas que uma empresa já utiliza. Ela pode funcionar como uma camada adicional de confiança. Se agentes começam a operar com mais autonomia, ter mecanismos capazes de comprovar o histórico de determinadas ações passa a ser cada vez mais importante”, explica Mattos.
Da resposta à execução
Essa discussão surge à medida que a própria utilização da IA dentro das empresas muda. Em uma operação de cartões e benefícios corporativos, por exemplo, atividades como consulta de saldo, bloqueio, contestação e segunda via exigiam que um analista navegasse entre quatro sistemas diferentes. A integração por meio de IA passou a concentrar essas etapas em uma única camada.
Em telecomunicações, agentes conectados às APIs passaram a permitir consultas a dados operacionais em linguagem natural. Já em dispositivos médicos, a tecnologia foi integrada ao ERP para automatizar pedidos, reconciliações e documentos.
“Existe uma diferença enorme entre uma IA saber a resposta e conseguir resolver o problema. Quando o agente começa efetivamente a executar uma tarefa, governança, identidade, autorização e registro passam a fazer parte da arquitetura da solução”, afirma Mattos.
