IA e agentes nas empresas:
preparar o trabalho
e avaliar o resultado.

Começar pelo trabalho que precisa de melhorar.

A escolha de um modelo ou de uma subscrição é apenas uma parte da decisão. É preciso perceber que tarefa está em causa, que informação a suporta, o que significa um bom resultado e quem tem responsabilidade pela sua revisão.

A minha abordagem liga conhecimento, processos e execução com IA. O objetivo é permitir que a empresa evolua sem deixar o seu funcionamento dependente de uma única ferramenta ou de instruções dispersas.

O que muda quando a IA passa a agir

Um agente pode executar partes de um processo: consultar informação, preparar uma ação ou realizar uma tarefa dentro das permissões que lhe foram dadas. Isso exige clareza sobre o objetivo, o contexto, os limites e a forma de verificar o resultado.

A minha leitura é que o trabalho de gestão vai incluir cada vez mais estas decisões. Quem conhece bem o negócio tem de conseguir explicar o que significa fazer bem, atualizar os critérios e decidir em que condições se pode dar mais autonomia.

O conhecimento da empresa passa a fazer parte da operação

Informação sobre clientes, propostas, decisões e processos precisa de estar organizada e atualizada. Trabalhamos com quem a utiliza para distinguir o que está documentado, o que mudou e o que ainda depende do julgamento de uma pessoa.

Definimos responsáveis pelas fontes, acesso adequado à tarefa e uma forma de corrigir o conhecimento quando a operação traz informação nova. A empresa aprende com a utilização.

Medir utilidade, qualidade e custo

Escolhemos uma referência antes do piloto: tempo gasto, qualidade, erros, retrabalho ou outro resultado relevante para a tarefa. Depois contamos também o esforço de preparar o contexto, rever saídas e manter a solução.

Quando a plataforma combina licenças por utilizador e consumo por créditos, estimamos o custo para os casos de utilização previstos e acompanhamos o consumo real. Uma ação executada e faturada precisa de ser avaliada pelo efeito que teve no negócio.

Equipas com condições para participar

Quem faz o trabalho ajuda a escolher o piloto e a definir os critérios. É preciso tempo para experimentar, uma referência para avaliar o resultado e alguém a quem recorrer quando surgem dúvidas. A adoção faz parte do projeto.

O que trabalhamos

• Casos de utilização: tarefas frequentes, limitações atuais e benefício esperado.
• Conhecimento da empresa: fontes, organização, atualização e acesso.
• Processos e governação: responsáveis, critérios de qualidade e níveis de aprovação.
• Escolha de modelos: adequação à tarefa, custo total e facilidade de utilização.
• Piloto: comparação com uma referência e revisão dos resultados antes de alargar.

O que fica no final

Um conjunto priorizado de aplicações, os requisitos para as testar e um plano de adoção. Cada piloto deve ter um responsável, uma referência de qualidade e uma decisão explícita sobre continuar, ajustar ou parar.

A experiência que mudou a minha abordagem

Na SmartLinks, quis automatizar relatórios que ocupavam muitas horas da equipa. Investi no projeto, mas a solução não ficou pronta para utilização como pretendíamos. Tínhamos de tornar explícito o contexto dos clientes e o raciocínio de quem os acompanhava.

Desde então, dou mais atenção ao conhecimento, aos processos e às pessoas capazes de avaliar o resultado. Partilhei essa experiência, incluindo as decisões que tive de rever, no webinar da AMD.

Como isto se liga à evolução da HubSpot

A HubSpot está a colocar o contexto de negócio, equipa e clientes no centro da utilização de agentes, com a designação Growth Context. Vejo alinhamento com aquilo que procuro preparar nas empresas: conhecimento utilizável, responsabilidades claras e avaliação dos resultados.

Para mim, o trabalho de um partner passa também por compreender a operação, preparar esse contexto e acompanhar a qualidade e o custo da utilização. O enquadramento concreto depende da plataforma, das licenças e dos requisitos do projeto.

Referências: HubSpot Fall Spotlight 2026 e modelo de pricing para partners EMEA, consultados em 6 de outubro de 2026.

AI Ready Transformation e a equipa SmartLinks

Quando o projeto exige implementação e acompanhamento pela equipa, pode ser enquadrado no AI Ready Transformation da SmartLinks. Nesta consultoria, começamos por compreender o problema e escolher o trabalho a preparar. O âmbito e a participação de cada equipa são definidos a partir daí.