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Olá pessoal, aqui é o Ricardo Vargas e esse é mais um 5 Minutes Podcast e hoje eu quero esclarecer um tema que aparece cada vez mais nas conversas sobre tecnologia, negócios e projetos, mas que ainda gera muita confusão. Qual é a diferença entre generativa AI, AI Agents ou agentes de AI? E Agentic AI? Recentemente eu assisti a uma das melhores explicações que já vi sobre esse assunto apresentado pela Filipa Peleja durante o evento O'Reilly Super Stream in Generative AI em que eu tive a oportunidade e o prazer de ser o host. A explicação dela foi tão clara que eu achei importante trazer essa reflexão aqui, conectando diretamente com o nosso mundo de projetos. E vamos começar do ponto mais básico de Generative AI. Quando falamos de Generative AI, nós estamos falando essencialmente de modelos que respondem a comandos. Você faz uma pergunta, dá um prompt e o modelo gera uma resposta. Ele escreve texto, cria imagem, resume documentos, sugere ideias. Mas existe algo fundamental aqui. Ele não tem iniciativa própria. Ele responde ao seu prompt. Generative AI, ela não tem objetivo. Ela não decide o que fazer em seguida. Ela não age sozinha. É extremamente poderosa, mas sempre reativa. Em projetos, isso funciona muito bem para apoiar o trabalho humano. Por exemplo, criar relatórios, estruturar uma apresentação e revisar um contrato, escrever algum documento. Mas quem pensa, decide, coordena ainda é a pessoa, ainda é o gerente do projeto. Agora vamos dar um passo além e vamos falar dos Agentes de AI ou AI Agents. Aqui a lógica muda um pouco. Em vez de apenas responder a um prompt, o agente recebe um objetivo e a partir desse objetivo, ele consegue planejar as tarefas, usar as ferramentas, acessar sistemas, chamar APIs e executar ações em sequência. Observe bem o agente não apenas responde. Ele age. Em projetos, isso abre um novo cenário. Imagine agentes que acompanham indicadores automaticamente, atualizam cronogramas, enviam alertas, coletam dados de múltiplas fontes e até executam tarefas operacionais sem ninguém precisar pedir isso passo a passo. Mas aqui ainda existem um escopo claro e limites bem definidos, já que estamos falando aqui numa autonomia operacional. E agora vamos chegar ao nível mais avançado. Agentic AI. Aqui nós não estamos falando em um único agente, mas em um sistema de agentes. Esses sistemas trabalham com objetivos muito mais amplos. Eles têm memória, eles aprendem com o tempo e conseguem se adaptar ao contexto. Eles podem criar subagentes, reorganizar tarefas e ajustar estratégias conforme o ambiente muda. E é por isso que muita gente diz que Agentic AI começa a se parecer com o sistema de pensamento e não apenas um sistema de execução. Claro, gente, não é consciência aqui de que nós estamos falando, mas é um salto enorme em capacidade de adaptação e para projetos isso é absolutamente transformador e desafiador. Nós estamos falando de decisões cada vez mais distribuídas, respostas mais rápidas e menos intervenção humana direta. Ao mesmo tempo, surgem questões críticas de governança, controle, ética, responsabilidade e risco no uso desse tipo de mecanismo. E aqui está um ponto central dessa discussão. Não se trata aqui apenas de tecnologia. Trata-se de quanto poder de decisão nós vamos delegar às máquinas. O Generative AI apoia os Agentes de AI que eles executam e Agentic AI. Começa a tomar decisões sobre os caminhos e quanto mais a gente avança nessa escala, mais importante se torna o papel do gestor de projetos, do patrocinador e da liderança. Não para fazer menos, mas para pensar melhor, definir limites claros e garantir que a tecnologia trabalhe a favor dos objetivos corretos. Essa foi a grande provocação trazida pela Filipa naquela apresentação que eu faço questão de compartilhar aqui com vocês. Bem, pessoal, pensem bastante no que eu falei hoje. Espero que vocês tenham gostado desse episódio e a gente se vê na próxima semana com mais um 5 Minutes Podcast. Até lá, pessoal!
