As empresas estão investindo pesadamente em agentes de IA para agilizar as operações, mas muitas implantações não conseguem entregar resultados reais. O problema central não é a integração – é a compreensão. Os agentes lutam com a ambiguidade inerente aos dados, políticas e processos empresariais, muitas vezes porque lhes falta uma definição partilhada e consistente dos termos-chave.
Os silos de dados são a norma: as equipes de vendas definem “cliente” de maneira diferente das finanças, as definições de produtos variam entre os departamentos (SKU x família de produtos x pacotes de marketing) e até mesmo métricas básicas como “vendas de produtos” podem ter múltiplas interpretações. Sem definições padronizadas, os agentes de IA não podem combinar dados de forma confiável, levando a insights imprecisos e a uma automação falha. Isto também leva a riscos de conformidade, uma vez que a classificação adequada de dados sensíveis (PII ao abrigo do GDPR ou CCPA) depende de rotulagem e interpretação consistentes.
Embora as demonstrações funcionem bem, a implantação no mundo real em dados de negócios confusos revela que Os agentes de IA precisam de mais do que apenas acesso aos dados – eles precisam entender o que os dados significam.
A solução: uma fonte de verdade baseada em ontologia
A chave para desbloquear agentes de IA confiáveis é construir uma ontologia : uma definição formal e explícita de conceitos de negócios, seus relacionamentos e hierarquias. Uma ontologia atua como uma fonte única de verdade, garantindo que todos — e todos os agentes de IA — entendam os termos de forma consistente.
Isto pode ser específico de um domínio (como finanças ou saúde) ou adaptado às estruturas internas de uma organização. A criação de uma ontologia é um investimento inicial, mas estabelece uma base sólida para a IA agente e padroniza os processos de negócios.
As ontologias podem ser armazenadas em formatos consultáveis, como triplestores ou, para regras mais complexas, gráficos de propriedades rotulados, como Neo4j. As ontologias públicas existentes (FIBO para finanças, UMLS para cuidados de saúde) fornecem um ponto de partida, mas muitas vezes requerem personalização para refletir detalhes comerciais exclusivos.
Como as ontologias capacitam os agentes de IA
Uma vez implementada, uma ontologia torna-se a força orientadora dos agentes de IA. Você pode solicitar que a IA siga a ontologia ao descobrir dados e relacionamentos. A própria ontologia pode ser exposta por meio de uma camada agente, permitindo que os agentes a consultem diretamente. As regras e políticas de negócios são então incorporadas à ontologia, garantindo que os agentes as cumpram.
Esta abordagem reduz significativamente o risco de alucinações causadas por grandes modelos de linguagem (LLMs) no núcleo de muitos sistemas de IA. Por exemplo, um agente pode ser programado para impor uma política declarando que o status de um empréstimo permanece “pendente” até que todos os documentos associados tenham sinalizadores verificados definidos como “verdadeiro”. O agente consulta a base de conhecimento para determinar quais documentos estão faltando e então aplica a regra.
Uma implementação prática
Considere esta arquitetura: dados estruturados e não estruturados são processados por um agente de inteligência documental (DocIntel), que preenche um banco de dados Neo4j com base em uma ontologia específica do negócio. Um agente de descoberta de dados consulta esse gráfico para encontrar os dados corretos para outros agentes de IA que executam processos de negócios. A comunicação entre agentes acontece por meio de protocolos como A2A (agente para agente), e as interfaces de usuário são construídas usando padrões emergentes como AG-UI (Agent User Interaction).
Este método permite controle escalonável sobre alucinações, reforçando caminhos orientados por ontologias e mantendo classificações de dados. Anomalias – como um “cliente” alucinado com dados não verificáveis – podem ser facilmente detectadas e eliminadas.
Embora essa abordagem introduza sobrecarga (descoberta de dados, bancos de dados gráficos), ela fornece as proteções necessárias para que grandes empresas orquestrem processos de negócios complexos de maneira confiável.
Concluindo, embora o desenvolvimento de agentes de IA esteja evoluindo rapidamente, uma ontologia bem definida não é opcional – é o requisito fundamental para a construção de soluções de IA confiáveis e eficazes no mundo real.
