Criar um Agente GPT é simples. O difícil é torná-lo útil.

A onda da IA generativa já passou da fase do hype para entrar na fase da utilidade. E nesse novo momento, uma pergunta estratégica começa a circular nas reuniões, nos grupos de WhatsApp e nos brainstorms corporativos: “Será que vale a pena criar um Agente GPT?”

A resposta curta: sim, se você souber exatamente para quê. A resposta longa? Vamos destrinchar agora.

1. O que é, de fato, um Agente GPT?

Agente GPT é uma instância personalizada da inteligência da OpenAI, feita para resolver um problema específico ou atender uma necessidade concreta. Ele não é um chatbot genérico nem um robô de conversa simpático, é uma ferramenta de produtividade com cérebro e propósito.

Pode ser treinado para seguir instruções, responder com um tom específico, acessar bases de dados, navegar na internet, interpretar imagens, rodar códigos e até automatizar tarefas.

Mas atenção: um Agente GPT só é bom quanto melhor for o briefing que o criou.

2. O erro mais comum: criar pelo fascínio, não pela função

Já vi empresa montar Agente GPT para “mostrar inovação”. Resultado? Um robozinho bonitinho, que ninguém usa. Na prática, a utilidade venceu o espetáculo, como sempre.

Antes de qualquer linha de código ou upload de base de conhecimento, a pergunta-chave é: Esse agente vai economizar tempo, melhorar a qualidade de uma entrega ou aumentar resultado de algum processo crítico?

Se a resposta for não, nem continue.

3. Três perguntas que guiam o desenvolvimento

Na Amper, já desenvolvemos agentes para atendimento, inteligência de mercado, marketing de conteúdo e até governança de conselhos. O que aprendi nesses projetos é que a clareza inicial evita frustração futura.

Sempre começo com três perguntas:

• Quem vai usar esse agente e com que frequência?
  

• Que tarefa ele precisa executar melhor que um humano faria em 5 minutos?
  

• Quais dados ele precisa acessar para ser realmente relevante?
  

Se não tiver resposta honesta para essas três, o projeto ainda não está maduro.

4. Tecnologia não é o desafio, contexto é

A parte técnica de criar um agente é ridiculamente simples. Em minutos você escolhe uma personalidade, define instruções, sobe arquivos de referência e pronto: está no ar.

O que dá trabalho é treinar o contexto.Um agente precisa entender o que é relevante e o que é ruído. Isso exige:

• Bases bem organizadas
  

• Regras claras de comportamento
  

• Interações testadas com cenários reais

Criar é fácil. Afinar exige suor.

5. Como transformar um Agente em ativo estratégico

Um bom Agente GPT pode virar um ativo da empresa — e não só mais um experimento. Isso acontece quando ele:

• Reduz custo operacional (atendimento, triagens, FAQs)
  

• Acelera fluxos complexos (análises, propostas, relatórios)
  

• Formaliza o conhecimento tácito da equipe (boas práticas, processos internos)

E o mais importante: vira um hábito de uso. Sem uso recorrente, não passa de enfeite digital.

6. Exemplos práticos que funcionam

Para sair do teórico, aqui vão alguns casos reais que testamos ou ajudamos a estruturar:

• Agente de Onboarding Comercial: treina novos vendedores com simulações de objeções e perguntas de clientes. Reduz curva de aprendizado de semanas para dias.
  

• Agente de Curadoria de Mercado: resume notícias, cruza com portfólio de clientes e gera alertas com viés de oportunidade de negócio.
  

• Agente de Governança: responde dúvidas sobre atas, regulamentos e pautas de conselhos com base em documentos internos.
  

Todos foram criados com foco no uso recorrente, não no “impacto visual”.

7. Cuidados e limitações (sem ilusão)

Um Agente GPT não substitui raciocínio humano, nem deve operar decisões sensíveis sozinho. Ele:

• Pode alucinar respostas se for mal treinado
  

• Precisa de atualização constante nos dados
  

• Depende de uma boa arquitetura de segurança
  

O maior risco? Vender como solução o que é, na verdade, um apoio.

Faça menos, mas faça útil

Criar um Agente GPT virou o novo “app do mês”. Mas a verdadeira inovação está em resolver problemas reais, com inteligência bem aplicada.

Na prática, o que eu vejo é que os agentes mais eficientes são os que ninguém chama de “inteligentes”. Eles só funcionam. E isso basta.

Antes de embarcar nessa jornada, pergunte: O que esse agente vai melhorar na rotina de quem mais precisa dele? Se a resposta for clara, o projeto já começa certo.