Agentes de IA e o novo ciclo da decisão corporativa

A simulação por IA com agentes autônomos é uma tendência real e em crescimento. E já começa a revolucionar a tomada de decisões, fornecendo insights em tempo real sobre o comportamento do consumidor. Empresas líderes já testam e implementam; muitas continuam em piloto. Podemos dizer que a simulação por IA com agentes autônomos está para a tomada de decisão hoje como o Machine Learning estava em 2015: em aceleração, com alta expectativa e primeiros resultados sólidos, mas difícil de implementar.

Em sua essência, a simulação por IA refere-se ao uso de algoritmos e modelos de IA para replicar o comportamento de sistemas, ambientes ou entidades em um ambiente digital controlado. Ao contrário das simulações tradicionais, que se baseiam puramente em modelos matemáticos e regras predeterminadas, as simulações de IA utilizam aprendizado de máquina, redes neurais e outras técnicas de IA para criar modelos mais dinâmicos, adaptáveis e realistas.

Assim chegamos às simulações por IA baseadas em agentes sintéticos autônomos que pensam, decidem e agem como indivíduos, grupos ou entidades. Elas permitem que lideranças de negócio testem possibilidades, prevejam resultados e reimaginem o futuro, antes que ele aconteça, modelando padrões comportamentais, preferências e compensações em populações sintéticas.

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Entre as vantagens estão a possibilidade de:

• Testar centenas de cenários de mercado antes de investir recursos
• Prever comportamento de consumidores e investidores
• Otimizar cadeias de suprimentos e processos produtivos
• Antecipar perda de clientes e intervir proativamente
• Transformar o planejamento estratégico de ciclos anuais para adaptação contínua

Embora não garantam o que as pessoas farão, as simulações baseadas em agentes fornecem uma visão mais estruturada de como as pessoas provavelmente agirão em novos cenários, fomentando o brainstorming e inovação, simulando resultados de diferentes estratégias para a empresa.

Não por acaso, os setores que mais vêm experimentando simulação com agentes autônomos em 2025 são saúde, varejo, logística e transporte e finanças.

Varejo

• Personalização da experiência do cliente: agentes autônomos simulam o comportamento de consumidores para desenvolver campanhas de marketing hiper personalizadas e otimizar recomendações de produtos.
• Gestão de estoques e logística: simulações ajudam a prever demandas, gerenciar inventários e otimizar rotas de entrega, reduzindo custos e aumentando a eficiência operacional.

Saúde

• Modelagem de processos hospitalares e farmacêuticos: agentes autônomos são usados para simular fluxos hospitalares e processos de produção de medicamentos, melhorando a eficiência e controle de qualidade.
• Treinamento e suporte à decisão clínica: simulações com agentes auxiliam médicos na tomada de decisões complexas e no treinamento de equipes médicas com cenários virtuais.

Finanças

• Modelagem de comportamentos de investidores: agentes autônomos simulam estratégias de investidores e movimentos do mercado para prever tendências econômicas e otimizar decisões de compra e venda.
• Gerenciamento de risco e compliance: Utilizam-se simulações para testar a robustez de estratégias financeiras sob diferentes cenários de mercado, auxiliando na gestão de riscos.

Indústria e manufatura

• Otimização da produção: agentes autônomos simulam linhas de produção, identificando gargalos e testando melhorias de fluxo de trabalho antes da implementação real.
• Manutenção preditiva: modelos simulam falhas em máquinas com base no comportamento de agentes que representam componentes de equipamentos industriais, otimizando a manutenção preditiva.

Logística e transporte

• Otimização de rotas e gestão de frotas: agentes autônomos simulam rotas para reduzir custos, melhorar tempos de entrega e responder a imprevistos em tempo real.

Setor de energia

• Gestão de redes elétricas inteligentes: simulações com agentes otimizam o fluxo de energia, prevendo picos de demanda e ajustando o fornecimento de forma eficaz.

Recentemente, a EY decidiu realizar um teste pioneiro de validação do valor estratégico da simulação por IA baseada em agentes. A empresa desafiou a startup Aaru a recriar o seu “Relatório de Pesquisa Global de Riqueza”, de 2025 , uma das iniciativas de pesquisa mais abrangentes do setor, que abrange 3.600 investidores de alta renda em mais de 30 mercados.

O trabalho de campo tradicional costuma levar seis meses. Em um dia, apenas, os resultados da pesquisa simulada apresentaram uma correlação de mais de 90% com a pesquisa real — um parâmetro impressionante para qualquer modelo preditivo.

Mais importante ainda, nas áreas onde as previsões da Aaru divergiram das respostas da pesquisa, a simulação de IA se mostrou mais precisa na previsão do comportamento no mundo real. Conforme explicaram analistas da EY:

“A ciência comportamental demonstra que as pessoas exibem vieses sistemáticos ao prever seu próprio comportamento em cenários hipotéticos. É sabido que, em estudos de mercado, os respondentes tendem a fornecer respostas socialmente mais aceitáveis em vez de suas opiniões verdadeiras, um fenômeno conhecido como viés de desejabilidade social. Fatores como fadiga, falta de atenção ou a intenção de agradar o pesquisador podem levar a distorções.”

A pesquisa tradicional capturou o que os investidores disseram que fariam (intenções declaradas). A simulação modelou o que eles provavelmente fariam (comportamento real), eliminando:

• Viés de desejabilidade social: investidores dando respostas que parecem mais sofisticadas ou responsáveis
• Viés hipotético: a dificuldade das pessoas em prever com precisão seu próprio comportamento futuro
• Fadiga de pesquisa: respostas automáticas sem reflexão profunda

A modelagem comportamental por simulação de IA elimina esses vieses, acelera a pesquisa e fornece insights superiores ao modelar o comportamento real em vez de intenções declaradas. Insights esses que permitem aos gestores de patrimônio:

• Antecipar quais clientes trocarão realmente de provedor (não somente os que dizem que vão)
• Desenvolver estratégias baseadas em comportamento real, não em intenções
• Reduzir drasticamente o tempo de pesquisa de mercado de meses para dias
• Testar novas ofertas de serviços em populações sintéticas antes do lançamento

Mas há desafios. Entre eles:

• Dependência de dados de boa qualidade, ainda que sintéticos e de modelagem que reflita adequadamente o ambiente real: agentes “mal projetados” ou regras mal calibradas podem levar a resultados enganadores.
• Validação, governança e auditoria ainda são áreas críticas. ABMs sofrem historicamente com a forma como se verificam e validam os resultados.
• Escalabilidade e custo: simular muitos agentes com comportamentos complexos pode exigir recursos computacionais relevantes.
• Interpretação e ação: mesmo com bons resultados, ainda cabe aos gestores interpretar o output da simulação e traduzir para decisão — não é “automático”.
• Risco de sobre-confiança: simulações oferecem cenários, não garantias.

Outra evidência recente confirma o salto de desempenho. Um estudo de 2025, “Scalable, Symbiotic, AI and Non-AI Agent-Based Parallel Discrete Event Simulations”, mostrou que a integração de agentes inteligentes e não inteligentes em simulações paralelas elevou a acurácia média para cerca de 68%, frente a menos de 23% obtidos por modelos tradicionais.

A pesquisa demonstra que, ao combinar algoritmos de aprendizado com agentes autônomos, as simulações tornam-se mais realistas e escaláveis, superando a limitação dos modelos determinísticos. Isso valida o uso de agentes de IA como núcleo ativo de simulações empresariais.

A comparação com as abordagens tradicionais é gritante. A tomada de decisões do século XX baseia-se em dados históricos para extrapolar tendências. A simulação por IA oferece uma alternativa para o século XXI: criar mercados digitais, testar cenários e observar os resultados antes de tomar qualquer decisão.

Não se trata de uma melhoria incremental. É uma transformação fundamental na forma como as organizações tomam decisões.

Implicações lideranças

A adoção de simulações baseadas em agentes é uma mudança estratégica que impacta governança, infraestrutura e processos decisórios. Para que essa transformação gere valor real, as lideranças precisam considerar aspectos críticos de implementação e gestão. Entre eles:

• Estratégia e planejamento: simulações com agentes autônomos permitem que a liderança teste múltiplos futuros (“E se …”) em ambientes controlados, antes de comprometer capital ou mudar curso operacional.
• Governança de modelos: implementar esse tipo de simulação exige que se tenha políticas claras sobre: quem define os agentes, quais dados alimentam os modelos, como monitorar viés, como auditar os resultados e fechar o loop de feedback para ajustes reais.
• Dados e infraestrutura: para que essas simulações sejam confiáveis, é necessário que os dados de entrada sejam consistentes, bem governados, e que a infraestrutura suporte execução em escala (servidores, nuvem, integração com gêmeos digitais, etc).
• ROI e métricas: antes da adoção, é estratégico definir indicadores de sucesso: ex., tempo economizado, erros evitados, aumento de acurácia em previsão de demanda, melhoria operacional. Sem isso, fica difícil justificar investimento.
• Integração com a operação real: a simulação deve alimentar decisão real e ser parte do ciclo de “planejar-simular-executar-aprender”. Não basta ter a simulação isolada.
• Risco e compliance: em ambientes regulados (saúde, finanças, energia) é necessário garantir que a simulação e os agentes autônomos não violem normativas de privacidade, explicabilidade, auditoria e que estejam alinhados com frameworks de risco de IA (ex: TRiSM).

• inteligência artificial
• previsões
• simulações