Agentes de IA que já conhecem os documentos da sua empresa

Os agentes de IA da AIDA trabalham sobre documentos que a AIDA já classificou, leu e ligou entre si. Por isso, conseguem pesquisar em todo o arquivo, calcular totais exatos em vez de os estimar e seguir as ligações entre contratos, faturas e pagamentos. Criam-se com o Actio, a arquitetura agêntica da AIDA, descrevendo em linguagem natural o trabalho a fazer, sem escrever código.

Pense em quem tem de avaliar uma carteira de crédito malparado (NPL, non-performing loans). Para cada posição há contratos de financiamento, garantias, avaliações periciais, atos judiciais e extratos bancários: centenas de documentos, mesmo para poucos dossiês. Essa pessoa carrega-os num assistente de IA genérico e pede o valor total das garantias. A resposta chega em poucos segundos e está bem escrita, mas baseia-se nos documentos e nos excertos que o assistente leu para essa pergunta, e pela resposta não se percebe o que ficou de fora.

É uma objeção que ouvimos com frequência: «isso já faço com o Copilot, ou com o ChatGPT». Perceber onde as duas coisas divergem é também a forma mais rápida de perceber como está construída a arquitetura agêntica da AIDA.

O que é uma arquitetura agêntica?

Uma arquitetura agêntica é a forma como estão organizados os agentes de IA de um sistema: sobre que dados trabalham, como dividem as tarefas, quando arrancam e quem controla o resultado. Um agente de IA é um software que recebe um objetivo, planeia os passos para o alcançar, usa as ferramentas que tem à disposição e verifica o que obteve, em vez de se limitar a responder a uma pergunta.

Nos processos documentais, o que mais conta é o ponto de partida do agente. Se trabalha sobre documentos já classificados, com os campos extraídos e as ligações entre um documento e outro, raciocina sobre os factos da empresa. Se recebe ficheiros em bruto, tem primeiro de pesquisar dentro deles, e tudo o resto depende dessa pesquisa. As bases estão explicadas na nossa introdução à IA agêntica.

Posso fazer o mesmo com o Copilot, o ChatGPT ou o Claude?

Com poucos documentos, sim; com um arquivo empresarial, não. O Microsoft 365 Copilot, o ChatGPT e o Claude são assistentes genéricos, pensados para trabalhar sobre os ficheiros carregados ou ligados à conversa: em cada pergunta leem uma parte limitada dos documentos, pesquisam no texto em vez de consultar dados e não conhecem o histórico dos documentos nem as ligações entre eles.

Em cada pergunta leem poucos documentos

Cada assistente genérico tem um limite para a quantidade de texto que consegue considerar de uma só vez, a janela de contexto. Para além desse limite, procura os excertos mais semelhantes à pergunta e responde apenas com base neles. Esta abordagem chama-se RAG (retrieval-augmented generation), e as páginas oficiais indicam os seus limites (outubro de 2026):

• Microsoft 365 Copilot: quando se faz referência a um site do SharePoint, aceita no máximo dez ficheiros ou páginas desse site;
• Copilot Studio, a ferramenta da Microsoft para criar agentes: em cada resposta usa os três primeiros resultados de cada fonte;
• ChatGPT: um projeto aceita de 5 a 40 ficheiros consoante o plano, e dos documentos longos uma parte entra no contexto enquanto o resto é pesquisado num índice;
• Claude: aceita até 20 ficheiros por chat, e quando os ficheiros de um projeto excedem a janela de contexto recupera apenas as informações mais pertinentes para a pergunta.

A própria Microsoft escreve que o RAG funciona melhor para perguntas pontuais do que para a análise aprofundada de documentos, e que não foi pensado para comparar documentos inteiros nem para verificar a sua conformidade. Mesmo um documento que cabe inteiro no contexto não é lido de forma uniforme: o Copilot por vezes concentra-se apenas no início, o estudo Lost in the Middle mediu que os modelos de linguagem aproveitam pior as informações que estão a meio de um texto longo, e uma investigação da Chroma sobre 18 modelos observou uma quebra de fiabilidade à medida que aumenta o comprimento do input.

Pesquisam no texto, não nos dados da empresa

Um assistente genérico encontra os excertos que se parecem com a pergunta. Não sabe que um ficheiro é uma fatura e outro um contrato, que campos contêm e como se ligam. Por isso, o Copilot Studio não consegue dizer quantos ficheiros há numa pasta nem filtrá-los por uma propriedade, e, no caso das folhas de Excel provenientes do SharePoint, a Microsoft avisa que as respostas a perguntas analíticas podem não ser as ideais.

Na AIDA, cada documento já está classificado no seu tipo, com os dados extraídos. E a pesquisa dos agentes não se fica pelo texto ou pelas propriedades extraídas: segue as relações entre os documentos, a cadeia que liga um contrato às encomendas, às faturas e aos pagamentos. Assim encontra os documentos como os procuraria quem trabalha na empresa, partindo da pergunta de negócio: «a ACME pagou todas as faturas associadas ao contrato do último trimestre?».

Além disso, os totais e as contagens não são estimativas do modelo de linguagem. A AIDA calcula-os de forma matemática e precisa sobre todos os documentos encontrados no arquivo, sem limites de número.

As lacunas não se veem

O risco mais sério é uma resposta que parece completa e não é. O Copilot Studio, por exemplo, indexa no máximo 1000 ficheiros por cada pasta do SharePoint ou do OneDrive ligada: os ficheiros a mais não são processados, e o sistema não indica quais ficaram de fora. Os documentos com etiqueta de confidencialidade ou protegidos por palavra-passe aparecem como prontos mas não produzem respostas, e os ficheiros carregados a partir do SharePoint e do OneDrive são atualizados a cada 4 a 6 horas.

Os agentes de IA da AIDA trabalham diretamente sobre o arquivo, sem cópias para sincronizar. O espaço do arquivo é ilimitado em todos os planos, por isso os documentos dos anos anteriores continuam à disposição dos agentes tal como os de hoje.

É o modelo que preenche as falhas

Quando um dado falta ou aparece duas vezes, um modelo de linguagem não para: completa a resposta com o que lhe parece plausível. Acontece até com os modelos mais avançados. Uma investigação da OpenAI explica que os modelos de linguagem, quando não têm certeza, arriscam um palpite em vez de admitir a incerteza, e que estas alucinações persistem mesmo nos sistemas mais recentes. A tarefa de preencher as falhas não pode ser delegada a um modelo: o contexto que recebe tem de estar já correto e certificado.

Na AIDA, os agentes partem de um contexto assim. A deteção de duplicados reconhece os documentos repetidos pelo conteúdo do texto ou pelos dados extraídos e assinala-os. Se a empresa assim o decidir, a AIDA bloqueia também a sua validação: o duplicado não entra no arquivo, logo não acaba nas estatísticas nem no contexto dos agentes, e uma fatura recebida duas vezes não conta a dobrar num total. A Visão Geral, o painel de controlo da AIDA, transforma os dados extraídos em gráficos, estatísticas e indicadores de business intelligence que se atualizam em tempo real a cada novo documento. Os agentes usam esses números, os mesmos que a equipa vê, em vez de os reconstruírem a partir do texto.

Não conhecem o histórico dos documentos

Para um assistente genérico, um ficheiro é um texto. Na AIDA, cada documento tem um histórico de eventos: pagamentos, aprovações, mudanças de estado, notas manuais. Os agentes leem-no, por isso sabem que uma fatura está contestada ou que um contrato foi aprovado ontem, e podem partir precisamente desse evento.

Como está organizada a arquitetura agêntica da AIDA?

Tem dois níveis: na base, o Intelligent Document Processing (IDP), que classifica os documentos e extrai os dados; por cima, os agentes especializados do Actio, que raciocinam sobre esses dados. No meio, as relações, o histórico de eventos, o controlo de duplicados e a Visão Geral dão aos agentes um contexto da empresa correto e certificado.

Cada agente herda aquilo que a AIDA já sabe sobre os seus documentos. Não é preciso explicar-lhe os tipos de documento, os nomes dos campos ou onde se escondem as exceções, nem há um pipeline de dados paralelo para construir. Quem usa o AIDA GPT faz o pedido no chat e recebe o trabalho concluído.

Como se cria um agente de IA com o Actio?

Com um chat guiado, em linguagem natural e sem código. O assistente guiado faz as perguntas e você responde em termos de negócio:

1. descreva o que o agente deve fazer, por exemplo «verifica cada contrato de fornecimento recebido e assinala os que não têm cláusula de rescisão»;
2. escolha os tipos de documento sobre os quais trabalha, por exemplo Contratos de fornecedores;
3. confirme o nome, a descrição e as instruções que o assistente propõe;
4. se necessário, defina um tom de voz, por exemplo formal para os emails aos clientes, e limite as ferramentas e as ações que o agente pode usar.

A AIDA pode sugerir como melhorar as instruções e mostra uma pré-visualização das alterações antes de as guardar. Cada Actio pode ter várias versões, por isso pode testar uma alteração sem perder a que funciona. A configuração fica em texto simples: qualquer pessoa da equipa a pode atualizar quando o processo muda.

Para os trabalhos maiores, um Actio coordenador identifica os documentos, entrega cada um ao especialista adequado e combina os resultados. O AIDA GPT conhece automaticamente cada Actio criado pela equipa, por isso basta pedir no chat.

Quando entra em ação um agente de IA?

Quando alguém o chama no chat, a uma hora definida ou quando acontece algo a um documento:

• no chat, a pedido de qualquer pessoa da equipa;
• por agendamento, por exemplo todas as manhãs às 9h para o resumo dos recebimentos;
• perante um evento documental, por exemplo quando um contrato é aprovado, uma fatura é arquivada ou um dossiê é fechado.

Cada execução em segundo plano deixa uma notificação ligada ao chat, com a conversa completa, os documentos consultados e os resultados produzidos. Também se vê quanto tempo durou a tarefa e como foram pesquisados os documentos.

Quem controla o trabalho dos agentes de IA?

As pessoas. Na AIDA, o human in the loop é a regra: por predefinição, nenhum email, pedido de pagamento ou mensagem sai da plataforma sem a confirmação de alguém da equipa.

Os rascunhos abrem-se num canvas editável, onde são relidos, corrigidos e confirmados. Quando um fluxo está testado e a empresa o pede, é possível ativar o envio automático: é uma escolha explícita, não o ponto de partida.

Nos trabalhos longos existe o Plan Mode. Assim que um pedido envolve três ou mais elementos, o AIDA GPT mostra um plano no ecrã, atualiza cada elemento em tempo real com uma ligação para o documento de origem e deixa à equipa a possibilidade de mudar de direção, saltar um elemento ou fechar o plano antecipadamente. A memória persistente guarda as correções da equipa, por exemplo «a ACME paga a 60 dias», para que a mesma pergunta sobre os mesmos dados leve, ao longo do tempo, à mesma resposta correta.

Os resultados chegam prontos a usar e fáceis de verificar: tabelas descarregáveis em Excel, gráficos no chat, rascunhos de emails e de pedidos de pagamento.

O que fazem os agentes de IA da AIDA em casos reais?

Trabalham onde os documentos são muitos e as regras complexas. Um cliente do setor jurídico, por exemplo, processa centenas de documentos de posições NPL em poucos minutos.

Na avaliação de carteiras NPL, a AIDA classifica documentos de mais de cem tipos em dossiês uniformes. Actio especializados extraem datas, valores dos ativos e cláusulas legais, um coordenador avalia cada posição e um último Actio consolida os resultados numa avaliação única, com cada total calculado pela aritmética verificada da AIDA. O resultado são gráficos e tabelas na AIDA, um ficheiro Excel para os stakeholders e um relatório com contexto e recomendações.

Na gestão de tesouraria durante uma due diligence, um Actio faz a triagem dos pagamentos recebidos através de mais de cem métodos de pagamento em todo o mundo, escreve aos clientes na sua língua e gere as respostas, depois associa cada pagamento ao documento fiscal e reconcilia-o com a fatura. Um coordenador produz as estatísticas mensais, trimestrais e anuais, e um Actio de previsão estima os fluxos futuros.

O mesmo esquema aplica-se às compras, aos sinistros, às auditorias de conformidade e ao onboarding de fornecedores: a qualquer trabalho recorrente que atravesse vários tipos de documento.

Perguntas frequentes

Os agentes de IA da AIDA enviam emails sozinhos?

Não por predefinição. Emails, mensagens e pedidos de pagamento abrem-se como rascunhos que uma pessoa da equipa relê e confirma. A pedido, é possível ativar o envio automático para os fluxos já testados.

Quantos documentos pode analisar um agente de IA da AIDA?

Todos os que a pesquisa encontra no arquivo, sem limite de número. Totais e contagens são calculados de forma matemática sobre todos os resultados, e o espaço do arquivo é ilimitado em todos os planos.

É preciso um programador para criar um Actio?

Não. Um Actio cria-se com um chat guiado, descrevendo o trabalho em linguagem natural, e a sua configuração fica em texto simples que qualquer pessoa da equipa pode modificar.

Qual é a diferença entre o AIDA GPT e o Actio?

O AIDA GPT é o chat com que a equipa faz perguntas e pede trabalhos. O Actio é a arquitetura agêntica que executa esses trabalhos com agentes especializados, inclusive em segundo plano, por agendamento ou perante eventos documentais.

A AIDA funciona com o Microsoft 365?

Sim. A AIDA integra-se com o SharePoint e o OneDrive e acrescenta aos seus documentos o processamento automático e o arquivo estruturado, como explicado no artigo sobre as integrações do Microsoft SharePoint e do OneDrive com a AIDA.

Para ver os agentes de IA da AIDA em ação sobre os seus documentos, marque uma demo e traga um processo que queira automatizar.