Como gerimos a nossa empresa com agentes de IA em fluxos de trabalho que se lembram

Para gerir uma empresa com agentes de IA, coloque cada trabalho num fluxo de trabalho escrito, não num chat. É assim que gerimos a nossa: o primeiro passo de cada trabalho recupera o que já foi decidido, uma pessoa aprova onde importa e o trabalho guarda o que vale a pena lembrar para o seguinte.

Este guia é o centro de Loops We Run, a nossa série sobre os trabalhos recorrentes que os agentes de IA fazem por nós, em que cada execução alimenta a seguinte. Mostra a nossa semana, o cérebro partilhado, um pedido do início ao fim, quem decide o quê e como começar o seu próprio ciclo.

Não é um chat: cada trabalho corre num fluxo de trabalho

Não gerimos a empresa a partir de um chat. Cada trabalho é uma tarefa num fluxo de trabalho, e é essa regra que torna todo o resto possível.

Um chat é pergunta, resposta, esquecimento. E os chats desviam-se: num estudo de 2025(abre num novo separador) com seis tipos de tarefa, os modelos de IA tiveram, em média, um desempenho 39 % pior quando a tarefa chegava ao longo de várias mensagens do chat em vez de numa única instrução escrita.

O que é um fluxo de trabalho de IA? Um fluxo de trabalho de IA é uma lista escrita de passos que um agente de IA segue um a um, com pontos definidos em que para e espera pelo «sim» de uma pessoa.

Um trabalho começa por agendamento ou a partir de um pedido e torna-se uma tarefa, um afazer com o seu próprio histórico. As nossas tarefas, fluxos de trabalho e memórias estão no ConvOps.

Isto não é uma empresa autónoma. Uma pessoa decide o que cada trabalho pode fazer, e as alterações de código, as alterações ao funcionamento de um site e os guias esperam pelo «sim» de uma pessoa. É uma etapa do percurso do modelo operacional de IA.

Conheça a Copperfern, a loja inventada dos nossos exemplos

Todos os exemplos a partir daqui usam a Copperfern, uma empresa fictícia. Cada trabalho corre exatamente como os nossos; a empresa, as pessoas, as mensagens e todos os números são inventados.

A nossa semana: os mesmos trabalhos, agendados

Quase tudo o que mantém uma empresa a funcionar é o mesmo trabalho todas as semanas, e é precisamente esse trabalho que entregamos a agentes de IA agendados. Uma em cada cinco empresas da UE com 10 ou mais trabalhadores já usa IA (20,0 % em 2025, contra 13,5 % um ano antes, segundo o Eurostat(abre num novo separador)), por isso a questão já não é se a usam, mas como. Cada trabalho é uma volta do ciclo. As horas estão em UTC.

Cada trabalho recorrente tem lugar no calendário: a pessoa marca os que esperam por um «sim», o visto marca os que uma revisão automática deixa passar.

A investigação e a estratégia de pesquisa estão agendadas mensalmente, nos dias 2 e 3, às 07:00. O trabalho de engenharia não tem relógio: começa a partir de pedidos.

O cérebro da empresa: um ciclo fechado

Um chat esquece. A nossa empresa não.

Cada trabalho guarda o que vale a pena num único cérebro partilhado, e o primeiro passo do trabalho seguinte recupera-o.

O que é a memória de um agente de IA? A memória de um agente de IA é a forma como a IA se lembra do que decidimos: notas escritas curtas com decisões, lições e correções que um trabalho guarda e que o trabalho seguinte lê antes de começar.

O ciclo tem quatro partes (legendas 1 a 4):

1. Tarefa. Cada trabalho é uma tarefa que segue o seu fluxo de trabalho.
2. Guardado. Um passo final guarda o que vale a pena: uma decisão e o porquê, uma lição, uma correção, uma preferência. Um trabalho sem nada de novo não guarda nada de novo. Todas as notas de aprovação ficam guardadas, na tarefa e no cérebro.
3. Um cérebro partilhado. É um único cérebro. Pesquise a partir de qualquer espaço de equipa (apoio ao cliente, site, vendas) e a pesquisa abrange todos, e cada assistente de IA que ligamos lê e escreve no mesmo cérebro.
4. O primeiro passo recupera. O primeiro passo de cada trabalho recupera as decisões e lições relevantes, bem como o sítio onde estão as coisas de que precisa.

Na Copperfern, a equipa de apoio ao cliente guardou uma correção: «Diga 30 dias, nunca um mês.» O primeiro passo de uma tarefa do site encontra essa nota, embora ela esteja no espaço do apoio ao cliente.

Um trabalho pode guardar a sua própria correção. O trabalho de changelog de segunda-feira da Copperfern vê que foi iniciado duas vezes, para em vez de repetir o trabalho e guarda: «O changelog de segunda-feira pode começar duas vezes; verificar se já há uma execução em curso.»

O mesmo ciclo corre para conteúdos, código, vendas e infraestrutura. A tarefa da Copperfern «Mudar as cópias de segurança da base de dados da loja para o novo armazenamento» começa por recuperar «As cópias de segurança são mantidas durante 15 dias, decidido em março.» A alteração mantém os 15 dias e a nova verificação confirma-o.

O agente sabe o que já foi decidido, por isso não volta a perguntar, e o que correu mal da última vez, por isso não o repete. Um único cérebro é o oposto da proliferação de agentes. Para a ideia de fundo por trás dos passos escritos, veja engenharia de grafos (graph engineering).

Se a sua IA começa do zero sempre que a abre, é assim que o ConvOps funciona: tarefas, passos escritos e uma memória que os seus agentes consultam primeiro(abre num novo separador).

Um pedido: primeiro recuperar, depois duas aprovações

O interessante num pedido não é o trabalho. É o que o agente recuperou antes de começar e os dois momentos em que uma pessoa diz que sim.

O pedido da Copperfern: «O nosso prazo de devolução gratuita passa de 14 para 30 dias. Atualizem tudo o que o menciona.»

O primeiro passo lê o que já foi decidido, o trabalho fica entre duas aprovações e uma segunda verificação apanha primeiro a falha.

1. Um pedido torna-se uma tarefa. «Prazo de devolução 14 → 30 dias», estado Por fazer, fluxo de trabalho associado (legenda 1).
2. O primeiro passo recupera. Uma lição: «O prazo de devolução também aparece no email de confirmação da encomenda.» Uma decisão: «A página de ajuda é traduzida para espanhol à parte.» (legenda 2)
3. Escreve o que tem de mudar. 5 sítios: a página de devoluções, a página de ajuda em inglês e em espanhol, o rodapé do checkout e o email de confirmação da encomenda.
4. Aprovação 1. A Maya, que dirige as operações, aprova a lista, e a lista fica fechada. A nota dela, «5 sítios, incluindo a página de ajuda em espanhol», fica guardada (legenda 3).
5. O agente faz o trabalho. Edita os 5 sítios.
6. Um segundo agente verifica. Descobre que a página de ajuda em espanhol ainda diz «14 días», e a falha é corrigida antes de voltar a pedir a aprovação da Maya (legenda 4).
7. Aprovação 2. A Maya aprova a publicação.
8. Publicado e verificado de novo. Cada sítio é relido já publicado, e os 5 dizem 30 dias (legenda 5).
9. Guardado para a próxima. Uma nova memória: «O prazo de devolução está em 5 sítios, incluindo o email de confirmação da encomenda.» A tarefa guarda o seu histórico completo (legenda 6).

É graças ao passo 2 que a lista tem 5 sítios e não 3.

Quem decide o quê, e o que acontece quando um trabalho corre mal

Decidimos, antes de um trabalho correr, quais das suas alterações esperam por uma pessoa e quais são publicadas depois de uma verificação automática. É isso o human in the loop em palavras simples: uma pessoa aprova onde está o risco (mais aqui).

Até as ferramentas de IA especializadas erram nos factos, e é por isso que existe uma segunda verificação entre o trabalho e a publicação: investigadores de Stanford(abre num novo separador) concluíram que cada uma das principais ferramentas de IA para investigação jurídica inventava informação em mais de 17 % das vezes (2025).

Uma pessoa decide a coluna de cada trabalho antes de ele correr e lê o registo do que foi publicado (veja observabilidade de agentes de IA).

Quando um trabalho correu mal

Passámos por isto; aqui fica recontado com dados da Copperfern. A verificação diária de pesquisa lançou um alerta: «CRÍTICO: taxa de cliques de 0,4 %, padrão do setor de 3 %», além de 5 recomendações que ninguém pediu. A referência era inventada.

A verificação inventou uma referência; decidimos que só pode assinalar uma lista fixa, e cada execução recupera essa decisão primeiro.

A Maya e a equipa tomaram uma decisão. A verificação diária só pode assinalar itens de uma lista fixa de 4 verificações: queda de visitas da pesquisa, queda de visitas de assistentes de IA, páginas em teste em falta (páginas em que estamos a testar uma alteração), carregamento da página inicial. Cada uma fica ok ou assinalada. Um script calcula todos os números. Sem referências externas, sem recomendações.

A decisão fica guardada, é recuperada primeiro por cada execução seguinte e fica escrita nos passos da verificação. Na manhã seguinte, as 4 dão ok (legenda 2).

Como começar a gerir o seu negócio com agentes de IA

Comece pelo trabalho mais aborrecido que faz todas as semanas, não pelo mais impressionante, e execute-o à mão antes de o agendar.

Cinco passos de uma tarefa semanal até à sua primeira rotina: a sua IA escreve os passos e cabe-lhe a si decidir onde ela para à espera do seu «sim».

Escolha uma tarefa que consiga verificar num minuto: um relatório semanal, uma verificação de stock, uma tabela de preços. Sem código, sem editor. A IA que ligou escreve os passos e cabe-lhe a si decidir onde ela para à espera do seu «sim» (a marca da pessoa no passo 3).

Crie uma conta gratuita no ConvOps e configure a sua primeira rotina(abre num novo separador). Quer que montemos o ritmo consigo? Marque uma sessão de descoberta gratuita.