Criar, comprar ou combinar as duas abordagens? Como as equipes de comunicação estão adotando agentes de IA em 2025

Em 2023, líderes de comunicação estavam experimentando a IA generativa. Em 2024, ferramentas como o ChatGPT e outros modelos de linguagem passaram a fazer parte dos fluxos de trabalho, resumindo coberturas da mídia, redigindo mensagens e auxiliando no planejamento de campanhas. Essas ferramentas eram poderosas, mas fundamentalmente reativas. Dependiam de comandos, geravam respostas pontuais e exigiam intervenções frequentes dos usuários. 

Agora, em 2025, entramos em uma nova fase: sistemas que não apenas respondem, mas agem. 

Esses são os agentes de IA. Baseados nos mesmos grandes modelos de linguagem que alimentam ferramentas generativas, os agentes são projetados para operar com autonomia. Conseguem ingerir dados continuamente, tomar decisões com base em lógicas definidas e executar tarefas entre sistemas, muitas vezes sem a necessidade de comandos humanos. Para as equipes de comunicação, isso significa agentes que monitoram a percepção da marca, sinalizam riscos reputacionais e geram briefings prontos para os stakeholders, tudo em tempo real. 

A questão agora não é se devemos usar IA, mas como implementar esses sistemas de forma inteligente e responsável. E no centro dessa decisão está uma escolha estratégica: 

Deve-se criar os próprios fluxos com agentes, adotar uma plataforma pronta ou combinar as duas abordagens para equilibrar velocidade e controle? 

Criando seus próprios agentes: mais controle, mais complexidade 

Algumas equipes de comunicação e relações públicas mais avançadas estão trabalhando com parceiros internos de análise ou inovação para desenvolver seus próprios sistemas com agentes. Não se trata de projetos de pesquisa, mas sim de ferramentas aplicadas para monitorar o sentimento da mídia, avaliar riscos ou gerar briefings estratégicos. 

Criar internamente traz várias vantagens. Permite que as equipes tenham controle total sobre as fontes de dados utilizadas pelos agentes (por exemplo, integrando conteúdo noticioso licenciado para GenAI da LexisNexis via API). Possibilita fluxos altamente personalizados que refletem o tom da marca, exigências de governança e os canais de entrega preferidos. E garante que os agentes acompanhem a evolução da estratégia interna, em vez de seguirem os cronogramas e prioridades definidos por fornecedores externos. 

Mas isso também implica em um grau elevado de responsabilidade por parte das equipes. As equipes precisam gerenciar a lógica de orquestração, conectar sistemas internos com segurança e definir o que significa "inteligência" para cada fluxo. Isso não exige criar modelos de linguagem do zero, mas implica assumir o controle da arquitetura que envolve o modelo: quais dados entram, qual raciocínio ocorre e quais ações são tomadas. 

Adotando uma plataforma pronta: mais praticidade com algumas limitações 

Nem todas as equipes estão preparadas para gerenciar lógicas de orquestração ou pipelines personalizados — e tudo bem. O avanço das plataformas visuais e no-code permite que essas equipes construam e implementem agentes de IA sem escrever uma linha de código.

Plataformas como RelevanceAI e Dust oferecem interfaces intuitivas de arrastar e soltar, permitindo que os usuários montem fluxos de agentes de forma visual, conectando fontes de dados, etapas lógicas de tomada de decisão e canais de entrega dos resultados. Para as equipes de comunicação, isso permite criar ou testar rapidamente agentes funcionais, com prazos de entrega contados em dias, e não em meses. 

No entanto, plataformas prontas costumam ter limitações. Podem restringir a profundidade de conexão dos agentes com dados internos ou de terceiros. Podem utilizar modelos de linguagem genéricos ou depender de dados coletados na internet aberta. E, por serem projetadas para um público mais amplo, os fluxos talvez não estejam alinhados às necessidades específicas de conformidade, segurança ou identidade da marca. 

Isso não significa que essas plataformas não funcionam, mas as equipes devem avaliá-las com clareza sobre seu escopo e garantir que os dados utilizados atendam aos padrões corporativos. 

Abordagem híbrida: equilíbrio entre autonomia e agilidade 

Cada vez mais, as equipes mais eficazes estão adotando uma abordagem híbrida, combinando componentes modulares e flexíveis em um sistema que equilibra controle e velocidade. 

Veja como isso funciona: 

• Utiliza modelos com acesso via API (como GPT-4 ou Claude) para raciocínio baseado em linguagem
• Fundamenta esses agentes com conteúdo estruturado e licenciado (via APIs de notícias preparadas para GenAI da LexisNexis)
• Define fluxos com ferramentas leves de orquestração (como LangChain ou frameworks de lógica low-code)
• Entrega de resultados por meio das ferramentas utilizadas pela equipe (e-mail, Slack, Teams, dashboards internos) 

Isso permite que as equipes mantenham o controle sobre o que realmente importa — entradas de dados, regras de raciocínio e tom da marca — ao mesmo tempo que aproveitam as melhores infraestruturas e ferramentas de IA do mercado. Também evita a dependência de fornecedores e garante que os sistemas com agentes possam escalar e evoluir junto com o negócio. 

Aspectos que devem ser considerados antes de tomar sua decisão 

Seja para criar, comprar ou combinar, o mais importante é fazer as perguntas certas desde o início: 

• Em que tipo de dados o agente vai se basear? Esses dados são licenciados, atualizados e relevantes para os nossos objetivos?
• Qual o nível de personalização necessário? Fluxos genéricos são suficientes ou precisamos de agentes adaptados ao tom da nossa marca e às particularidades dos nossos stakeholders?
• Quais sistemas internos precisam ser conectados? O agente precisará acessar CRMs, arquivos de campanhas ou bibliotecas de normas regulatórias?
• Qual é a nossa expectativa de longo prazo? Trata-se de uma solução pontual ou do início de uma infraestrutura inteligente e escalável? 

As respostas a essas perguntas não vão apenas orientar a implementação inicial, mas também determinar sua capacidade de expandir, governar e confiar nos agentes ao longo do tempo.