O que é IA agêntica, e como se mede a fluência de uma organização nela?

Na IA generativa, a pessoa conversa com o modelo e recebe um texto, uma imagem ou um trecho de código; a execução continua sendo dela. Na IA agêntica, ela delega a tarefa inteira: o sistema decide os passos, chama ferramentas, lê e escreve arquivos, consulta a internet e volta com o trabalho feito — ou com a explicação de por que não conseguiu.

Essa fronteira é o eixo do diagnóstico do FAROL. Conversar com a IA é uso generativo; mandar a IA executar é uso agêntico, e a distinção separa o vocabulário mínimo do vocabulário de quem já trabalha assim. É a base do primeiro dos seis eixos, e o que o diagnóstico devolve a uma organização é, antes de qualquer nota, de que lado dessa fronteira ela está.

Porque um modelo de maturidade pressupõe um processo estável, e a IA não é estável. A maioria dos modelos de maturidade em IA herda do CMMI, desenhado nos anos 90 para software, e carrega três defeitos quando aplicado a um campo cujo estado da arte muda a cada poucos meses:

• Falsa sensação de chegada. Uma empresa em "nível 5 — otimizado" sente que chegou, e é por isso a mais vulnerável à onda seguinte.
• Penaliza quem experimenta. Frameworks tradicionais recompensam padronização; em IA, experimentar e descartar rápido vale mais, e abandonar um projeto não é, por si, fracasso.
• Ignora o movimento. Maturidade mede posição. Quem incorporou modelos de linguagem ontem pode estar mais fluente que quem tem aprendizado de máquina há cinco anos.

A alternativa é a fluência, na analogia de um idioma: contínua, porque parar é retroceder; distribuída, porque uma organização pode ser forte em dados e fraca em pessoas; e dependente do ecossistema em volta.

Que evidência sustenta a escolha de medir fluência?

Três resultados de fora do grupo:

• Adoção deixou de distinguir. A pesquisa do Stack Overflow de 2025 registra 84% de uso de IA entre desenvolvedores, com a confiança caindo de 40% para 29% em um ano e 66% relatando soluções "quase certas, mas não bem".
• A percepção engana. O ensaio controlado do METR de julho de 2025 mediu desenvolvedores experientes em projetos maduros ficando 19% mais lentos com IA, enquanto acreditavam estar 20% mais rápidos.
• A lacuna brasileira é de fluência. A presença das ferramentas é massiva; o que falta é maturidade na delegação — questão cultural e organizacional.

O FAROL mede eixo a eixo, porque uma média esconde exatamente o desequilíbrio que interessa.

• E1 · Conhecimento — quanto se entende de IA, do vocabulário mínimo à distinção entre conversar com a IA e mandar a IA executar. É a base dos demais.
• E2 · Ferramentas e integração — o que se usa de fato e com que profundidade, de chat solto a MCP, conectores e agentes ligados aos sistemas da empresa. Amplitude não compra profundidade.
• E3 · Delegação e autonomia — como cada pessoa trabalha com a IA, do copia-e-cola cego ao planning mode, em que se pede o plano antes da execução. Governança vive aqui, como habilitador.
• E4 · Processos — quais fluxos foram repensados pela IA, e não só acelerados. A pergunta de corte: a tarefa ficou mais rápida, ou o processo só existe assim por causa da IA?
• E5 · Produtividade e resultados — o ganho operacional (tempo, custo, qualidade) e o estratégico (raciocínio, decisão). Distingue "acelerou o indivíduo" de "mudou a vazão do time".
• E6 · Aprendizado e cultura — como a organização se mantém atualizada. É o motor: sem ele, qualquer nível alcançado regride.

A régua vai de N0 a N5 na versão 3, canônica, e ia de A a E na versão 1. A fundamentação declarada é uma síntese crítica de 928 formulações de fluência e maturidade em IA publicadas por consultorias, universidades e big techs — entre elas MIT CISR, Gartner, Deloitte, Cisco, Forrester/IBM, Microsoft, Salesforce e NIST —, recalibrada para o contexto brasileiro.

O instrumento tem estrutura em árvore. Como cada respondente usa uma pilha de ferramentas, e não todas, o questionário primeiro identifica a pilha e então abre perguntas dentro dela.

A coleta tem cinco degraus, organizados por custo: nível 1, uma resposta por organização, de dez a quinze minutos, gratuito; nível 2, uma resposta por pessoa, cerca de cinco minutos, gratuito; nível 3, entrevistas estruturadas, cerca de uma hora por pessoa; níveis 4 e 5, aprofundamento assistido e trabalho presencial.

Fora da medida ficam a qualidade do que a IA produz e o teor das conversas, que não sai da máquina de quem responde. O que o índice não mede está em fluência.

Que objeções o próprio grupo publica?

Duas, publicadas ao lado dele: a lei de Goodhart — um indicador que vira meta deixa de medir o que representa — e que medida anunciada é promessa, cobrável depois. As duas estão desenvolvidas em fluência.

Seis estão no ar, sem cadastro prévio e sem custo:

• Índice de IA para PMEs — uma liderança responde pela organização e sai com o radar dos seis eixos e o próximo salto. De três a oito minutos, resultado imediato.
• Meu Mapa de IA — instrumento de pesquisa em forma de jogo para estudantes, cerca de catorze minutos no celular, com termo de consentimento na tela.
• Observatório de IA do CIn — o painel agregado do Meu Mapa de IA. Na leitura de 18/09/2026, com dado extraído do banco em 14/09/2026: 2.943 respostas no snapshot completo, 1.394.729 células suprimidas pela proteção k ≥ 5 e 17.396 recortes indisponíveis. Exportável em CSV.
• Mapa da Fluência Agêntica — cinco leituras visuais do mesmo banco de 264 itens: tabela periódica, eras de maturidade, carta náutica, fábrica e sala de leitura.
• FAROL Software — a vertical de engenharia de software: 37 perguntas de mapeamento e 77 opcionais de prática, de quinze a sessenta minutos.
• Laboratório de protótipos — seis maneiras de responder ao diagnóstico sem cara de formulário, abertas para quem quiser opinar sobre o desenho.

O Bolão das IAs · Copa do Mundo 2026 foi o primeiro experimento da Arena das IAs, a frente de experimentos públicos do grupo: 124 modelos palpitaram os 104 jogos do Mundial sob as mesmas regras de bolão, disputando o mesmo ranking que humanos. Foram 5.797 palpites em 38 dias, de 11/06 a 19/07/2026, com tudo registrado em bolao.arenadasias.com.br e no repositório no GitHub.

Onze modelos de interface — a "Série A" — palpitaram como gente: abriram o navegador e pesquisaram notícias, lesões e forma antes de cravar o placar. Os demais rodaram por API, com o mesmo prompt.

Campeãs entre as IAs, empatadas em 636 pontos: Mistral Small 3, com 22 placares exatos, e Grok 4 Fast Reasoning, com 20. Campeã da Série A: ChatGPT 5 Thinking, com 616. O melhor humano fez 629 pontos, à frente de 121 das 124 IAs.

O consenso das 124 apontava o Brasil como campeão, e a seleção caiu nas oitavas. Na semifinal França 0 × 2 Espanha, nenhuma das 62 IAs consultadas previu a vitória espanhola. Na disputa de terceiro lugar, França 4 × 6 Inglaterra, nenhuma das 63 acertou o placar, e só cinco sequer apostaram na vitória inglesa. Doze modelos chegaram a vinte placares exatos ou mais, em 104 jogos. O experimento inteiro está no ensaio.

O portal do CIn-UFPE cobriu o experimento no lançamento, em 11/06/2026, e no encerramento, em 22/07/2026.

Giordano Cabral trabalha com agentes inteligentes desde a graduação, no CIn/UFPE.

• 1999–2001 — acompanhamento musical em tempo real: o projeto "Agentes Inteligentes para Ambientes Complexos: Estudo do Acompanhamento Musical em Tempo Real", com Hugo Santana e Geber Ramalho.
• 2003–2008 — doutorado no LIP6 da Université Pierre et Marie Curie, orientado por Jean-Pierre Briot e François Pachet, com quatro anos de colaboração com o SONY Computer Science Laboratory. A tese Harmonisation automatique en temps réel foi defendida em 09/07/2008, com menção très honorable (theses.fr/2008PA066236).
• 2020–2024 — o PRAIA, Centro de Pesquisa Realmente Aplicada em Inteligência Artificial, com Geber Ramalho; e, em 2024, três textos com Jean-Pierre Briot e Fabio Cozman sobre estratégias, desafios e oportunidades da IA no Brasil, depositados no HAL (hal.science/hal-04663796).
• 2023 — texto sobre autonomia de máquina: Will AI's Next Wave of Super Intelligence Replace Human Ingenuity? It's Complicated, assinado no Grit Daily em 15/12/2023 e atualizado em 10/05/2024. A tese é que uma inteligência artificial geral que supere o humano em quase tudo é improvável, e que a aposta mais interessante não é fazer a máquina superar o humano no que o humano já faz — é usá-la para o que o humano não consegue, como observações não humanas e o processamento de dimensões fora da percepção.
• 2025–2026 — o FAROL, que mede o uso de IA agêntica no trabalho de organizações e pessoas.

Na disciplina Tendências em Mídia e Interação (CIN0055), em 2026.2, cinco dos dezenove temas levantados pela turma são de IA agêntica: programação agêntica e o desenvolvedor como orquestrador; contenção, segurança e identidade de agentes autônomos; a infraestrutura de confiança (memória, observabilidade e avaliação); a internet agêntica, quando o usuário é uma máquina; e agentes com carteira, no comércio entre máquinas. Os temas não foram escolhidos pelo professor: saíram de um catálogo de 5.776 ferramentas levantadas pela turma e de 659 escolhas registradas no sistema.

O endereço da disciplina é www.cin.ufpe.br/~grec/tmi/26-2/.