Agentes de IA no projeto, e a pergunta de quem os governa
The PM Architect6 min de leituraConceitos
Um agente de IA, na descrição que o PMI usa, é um sistema que trabalha em direção a objetivos definidos, usa ferramentas e age ao longo de vários passos. O comunicado publicado em 22 de outubro de 2026 resume isso dizendo que os agentes estão deixando de ser assistentes para se tornar atores, sistemas que dão passos, tomam decisões e executam trabalho.
Essa última palavra é a que importa em um projeto. O que executa trabalho entra no escopo, consome recursos e produz entregas, e tudo isso tem dono em qualquer plano que você já fez. A pergunta incômoda é quem é o dono quando quem executa não é uma pessoa.
O que dizem os números
O mesmo comunicado cita a pesquisa SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026. Segundo essa pesquisa, 98 por cento das empresas tinham implantado ou planejavam implantar agentes de IA. Só 17 por cento tinham visibilidade sobre o desempenho ou a conformidade desses agentes, e 48 por cento não tinham papéis e responsabilidades claros para gerenciá-los e governá-los.
O que mais me chama a atenção é a distância entre o primeiro número e os outros dois. Quase todas as empresas já os têm ou vão tê-los, e menos de uma em cada cinco sabe como eles estão rendendo.
O PMI acrescenta dados próprios sobre o uso da IA na profissão, publicados no mesmo comunicado. Os profissionais de projetos a usam para pesquisar, analisar e reunir informações (77 por cento), para criar conteúdo, documentação e entregas (69 por cento) e para identificar riscos, oportunidades e problemas emergentes (53 por cento). E só 19 por cento temem que o empregador os substitua por IA. O comunicado não dá o nome nem a data dessa pesquisa, então a citamos como o PMI faz.
O gigante de bronze que guardava Creta
Há um mito que ajuda a pensar nisso. Talos era um gigante de bronze que, na versão mais contada, foi forjado por Hefesto para proteger Creta. Dava a volta na ilha três vezes por dia e atirava pedras nos navios que se aproximavam. Nunca se cansava, nunca se distraía e fazia exatamente aquilo para o que tinha sido feito.
Tinha uma única veia, que percorria seu corpo e se fechava no tornozelo com um prego de bronze. Quando os Argonautas chegaram à costa, foi Medeia quem encontrou esse ponto, e o gigante desabou.
O mito não conta uma falha de Talos. Talos funcionava perfeitamente. Conta outra coisa, que o que o sustentava era um detalhe que, ao que parece, ninguém mais na ilha vigiava. Um agente é parecido. Pode fazer sua ronda impecável mil vezes, e o risco não está na ronda, está em ninguém saber onde está o prego.
Quatro perguntas que não exigem programar
Para governar um agente você não precisa saber construí-lo. Precisa responder a quatro perguntas que já sabe fazer sobre qualquer outro recurso do projeto.
As quatro perguntas são elaboração própria. Os números são da pesquisa SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026, tal como citados no comunicado do PMI de 22 de outubro de 2026.
A primeira é o que ele faz. É a pergunta de escopo de sempre, aplicada a algo que não lê o termo de abertura. Que problema resolve, com que ferramentas e, sobretudo, o que fica de fora. Um agente sem limites escritos não tem um escopo amplo, tem um escopo indefinido, e o indefinido é a primeira coisa que escapa.
A segunda é quem o supervisiona. Não basta dizer que há supervisão humana. É preciso decidir em que passos uma pessoa intervém, se revisa antes de o agente agir ou depois, e o que faz quando não gosta do que vê.
A terceira é quem responde, e é a que 48 por cento não tinham resolvida. Um agente pode executar uma tarefa, mas não pode ser o responsável por ela na sua matriz de atribuição, porque ninguém pode lhe pedir contas. Se na coluna de quem presta contas não houver o nome de uma pessoa, o agente não está governado, está solto.
A quarta é como se mede, e é a que só 17 por cento tinham coberta. Medir um agente é fixar seus objetivos antes de colocá-lo para funcionar e revisar seu desempenho contra eles, como você faria com um fornecedor. Se você não sabe como ele rende, não sabe se está ajudando ou produzindo erros muito rápido.
Se isso soa como a gestão de riscos de sempre, é porque é. No post da estrutura analítica de riscos com IA vimos como organizar esses riscos por categoria, e o padrão do PMI sobre IA dá o marco geral para o trabalho de projetos com essas ferramentas.
O que o PMI oferece
No mesmo anúncio, o PMI apresentou o curso PMI Foundations Agentic AI for Project Professionals. Segundo o comunicado, ele dá aos profissionais de projetos o letramento e o critério para delimitar, supervisionar e governar agentes de IA de forma responsável, sem exigir formação em programação nem em ciência de dados. A página do curso diz que, ao terminá-lo, você leva uma ficha de uma página que define o problema, o papel do agente, as ferramentas, o desenho da supervisão e os principais riscos.
Se o que você procura é se especializar em projetos de IA, e não só em governar agentes dentro de um projeto, o caminho é outro, e o contamos no post do PMP à PMI-CPMAI.
Onde está o prego
Talos não caiu por um mau projeto. Caiu porque uma estrangeira conhecia seu ponto fraco melhor do que a ilha que o tinha como guardião.
Governar um agente é, no fundo, não deixar que isso aconteça com você. Que no seu projeto alguém saiba onde está o prego, e que esse alguém tenha nome.
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