Introdução

É inegável que os agentes de IA irão desempenhar um papel cada vez mais central nos sistemas de CRM. O principal objectivo da introdução de agentes virtuais deve ser simples: fornecer um serviço mais rápido, melhor e mais consistente.

No entanto, apesar do forte impulso por parte dos fornecedores, a adopção de agentes de IA nas organizações está a avançar mais lentamente do que muitos esperavam. Isto levanta uma questão importante: quais são os verdadeiros bloqueadores à implementação de agentes de IA em larga escala hoje?

Embora a maturidade da tecnologia seja frequentemente apontada, os desafios mais persistentes residem noutros factores.

É (Ainda) Acerca dos Dados

Em 1994, quando estudei redes neuronais como parte do meu curso, as principais barreiras à adopção no mundo real eram claras:

• Poder de processamento limitado
• Algoritmos imaturos
• Fraca disponibilidade e qualidade dos dados

Hoje, as duas primeiras limitações foram em grande medida ultrapassadas. O poder de computação explodiu e os modelos de IA atingiram níveis de sofisticação sem precedentes. As ferramentas de integração de dados também amadureceram significativamente.

No ecossistema Salesforce, em particular, plataformas como a Data Cloud e o MuleSoft oferecem fortes capacidades de ingestão, intergaração, harmonização e activação de dados. Para efeitos desta discussão, podemos assumir de forma razoável que as organizações que prosseguem iniciativas de agentes de IA encaram estas capacidades como pré-requisitos e não como factores diferenciadores.

O que permanece como o verdadeiro estrangulamento é a disponibilidade dos dados e, mais importante ainda, a qualidade dos dados.

A Qualidade dos Dados como a Verdadeira Restrição à Agentificação

À medida que as organizações sentem uma pressão crescente para implementar agentes de IA com o objectivo de aumentar a produtividade, automatizar interacções e reduzir custos, devem primeiro colocar uma questão fundamental:
Os nossos dados estão preparados para IA?

Para que os agentes de IA funcionem de forma fiável, os dados empresariais devem cumprir um conjunto de dimensões essenciais de qualidade:

• Exactidão
  Os dados devem reflectir correctamente as entidades do mundo real. Registos incorrectos conduzem directamente a raciocínios falhos, respostas erradas e recomendações fracas por parte dos agentes de IA.
• Abrangência
  Os modelos de IA dependem de um contexto rico para detectar padrões. Atributos em falta ou registos incompletos limitam a eficácia do modelo e reduzem a sua capacidade de generalização em diferentes cenários de clientes.
• Consistência
  Os dados devem estar alinhados entre sistemas. Informação contraditória sobre clientes entre CRM, facturação e plataformas de suporte mina a confiança e introduz erros nos fluxos de trabalho orientados por IA.
• Actualidade e Frescura
  Os agentes de IA têm melhor desempenho quando são treinados e utilizados com dados actuais. Informação desactualizada acelera o desvio do modelo e resulta em recomendações que já não reflectem a realidade do negócio.
• Unicidade
  Registos duplicados distorcem análises, inflacionam KPIs e conduzem a acções redundantes ou mal direccionadas por parte dos agentes.

Considerações de Dados Específicas para IA

Para além das dimensões tradicionais de qualidade de dados, a IA introduz requisitos adicionais para os quais muitas organizações de CRM ainda não estão preparadas:

• Representatividade e Mitigação de Viés
  Os dados de treino devem reflectir toda a diversidade de clientes e cenários, incluindo casos extremos. Uma fraca representatividade aumenta o risco de segmentações enviesadas e resultados injustos.
• Linhagem e Rastreabilidade
  A confiança, a governação e a conformidade regulamentar (por exemplo, RGPD, EU AI Act) exigem visibilidade clara sobre a origem dos dados, a forma como foram transformados e como estão a ser utilizados pelos agentes de IA.
• Contexto Histórico
  Ao contrário dos sistemas operacionais de CRM que se concentram no estado actual, os agentes de IA necessitam de históricos para compreender tendências, mudanças de comportamento e a evolução do ciclo de vida do cliente.

O Risco Oculto: Falha Cumulativa

À medida que as iniciativas de IA prometem ganhos transformacionais de produtividade, muitas organizações continuam a subestimar problemas fundamentais relacionados com os dados. Isto cria uma perigosa dupla falha:

• Os agentes de IA não correspondem às expectativas devido a dados de fraca qualidade
• É necessária intervenção humana adicional para corrigir os resultados da IA, aumentando os custos em vez de os reduzir

Neste contexto, a fraca qualidade dos dados não se limita a atrasar a adopção da IA — mina activamente o business case da agentificação.

Conclusão

À medida que os casos de uso de agentes de IA se multiplicam, as organizações devem alocar orçamento, responsabilidade e esforço explícitos à avaliação e melhoria da qualidade dos dados antes de escalar a implementação de agentes.

Parar para analisar, preparar e corrigir as fundações de dados numa fase inicial não é opcional — é a diferença entre os agentes de IA se tornarem uma vantagem estratégica ou uma desilusão dispendiosa.