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Quanto mais autônomo se torna um agente de IA, mais importante deixa de ser apenas aquilo que ele consegue fazer e passa a ser aquilo que a organização consegue provar, controlar e explicar. Essa mudança é especialmente relevante na Indústria Farmacêutica, onde uma recomendação incorreta, uma informação desatualizada ou uma interação inadequadamente conduzida pode produzir consequências que vão muito além de uma experiência ruim de usuário. A discussão sobre confiança, portanto, não é um obstáculo à inovação. É parte da própria proposta de valor.
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Em janeiro de 2026, FDA e EMA publicaram conjuntamente dez princípios de boa prática para utilização de IA no desenvolvimento de medicamentos. Entre eles estão abordagem baseada em risco, definição clara do contexto de uso, governança e documentação de dados, avaliação de desempenho, gestão durante todo o ciclo de vida e desenho centrado no ser humano. Embora o escopo seja o desenvolvimento de medicamentos, a direção é extremamente relevante para qualquer organização farmacêutica que esteja estruturando uma agenda de IA responsável.
O primeiro princípio que merece ser transportado para a Força de Vendas é simples: contexto de uso antes de autonomia. Um agente que resume uma visita não apresenta o mesmo risco de um agente que recomenda uma ação comercial. Um agente que recomenda uma ação não apresenta o mesmo risco de outro autorizado a executá-la. A autonomia precisa, portanto, ser proporcional ao impacto da atividade. Não faz sentido discutir “quanto de autonomia” um agente deve ter sem antes definir exatamente qual problema ele resolve, quais decisões influencia e quais consequências podem resultar de suas ações.
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Essa lógica cria uma espécie de escala de autonomia. Em um primeiro nível, o agente apenas informa. Em outro, ele sintetiza e recomenda. Depois, pode preparar ações para aprovação humana. Em determinados contextos de baixo risco, poderá executar automaticamente tarefas previamente autorizadas. A diferença entre esses níveis não deveria ser determinada pela capacidade técnica do modelo, mas pelo risco associado ao processo. O fato de uma IA conseguir realizar uma ação não significa que a empresa deva permitir que ela a realize sem supervisão.
Para a Força de Vendas, isso tem uma aplicação imediata. Um agente pode identificar conteúdo aprovado relacionado a um produto e apresentá-lo ao representante. Pode também sinalizar que uma pergunta recebida durante uma interação exige consulta a uma fonte oficial. Já a geração livre de uma resposta promocional, especialmente quando envolve afirmações clínicas ou informações sensíveis, exige controles muito mais rigorosos. O princípio não é restringir a IA indiscriminadamente, mas criar fronteiras inteligentes entre recomendação, aprovação e execução.
A qualidade dos dados é outro elemento central. Os princípios FDA e EMA enfatizam a necessidade de governança, documentação da origem dos dados, rastreabilidade do processamento e adequação dos dados ao uso pretendido. Para um agente comercial, isso significa que não basta conectar o sistema ao maior número possível de fontes. É necessário estabelecer quais são oficiais, quais estão atualizadas, quais podem ser utilizadas para cada finalidade e como o agente deverá agir quando encontrar informações conflitantes.
Isso nos leva a uma questão prática que muitas organizações ainda subestimam: a resposta correta precisa vir acompanhada de contexto suficiente para que o usuário possa confiar nela. Em determinados casos, o representante precisará saber de onde veio a informação, qual documento foi utilizado, quando ele foi atualizado e se existe alguma restrição de uso. A rastreabilidade deixa de ser uma característica técnica e passa a ser uma característica da experiência do usuário.
Existe também o desafio das chamadas “alucinações” de IA. Um agente pode produzir uma resposta linguisticamente convincente e, ainda assim, estar errado. Para uma interação comercial farmacêutica, essa possibilidade não pode ser tratada como um detalhe do modelo. O desenho do sistema precisa reduzir a probabilidade de geração não fundamentada por meio de fontes controladas, recuperação de informação, regras de negócio, validações e mecanismos de escalonamento para especialistas quando necessário.
Outro ponto crítico é o human in the loop. A supervisão humana não deve ser utilizada como uma desculpa para validar manualmente tudo aquilo que a IA produz. Se cada recomendação exigir uma revisão extensa, o ganho de produtividade desaparece. O objetivo é identificar os pontos nos quais o julgamento humano realmente reduz risco ou agrega valor. A organização precisa saber diferenciar uma tarefa que pode ser automatizada de uma decisão que deve permanecer sob responsabilidade humana.
No Brasil, essa discussão também se conecta diretamente à evolução do debate sobre decisões automatizadas e proteção de dados. A ANPD vem tratando inteligência artificial como tema prioritário em sua agenda regulatória, incluindo aspectos relacionados aos direitos dos titulares, princípios da LGPD, hipóteses legais, boas práticas e governança, além do direito de revisão de decisões automatizadas previsto na LGPD. Para empresas farmacêuticas, isso reforça a necessidade de incorporar privacidade e governança ao desenho da solução, especialmente quando agentes utilizarem dados relacionados a pessoas.
A governança também precisará acompanhar o ciclo de vida do agente. Um sistema que funciona adequadamente hoje pode produzir resultados diferentes amanhã, seja porque os dados mudaram, porque as fontes foram atualizadas, porque o modelo foi alterado ou porque o contexto de utilização evoluiu. Os princípios internacionais publicados em 2026 destacam justamente a necessidade de monitoramento contínuo, reavaliação periódica e gestão de mudanças ao longo do ciclo de vida da IA.
Isso significa que colocar um agente em produção não deveria ser considerado o fim de um projeto. É o início de uma nova disciplina operacional. Será necessário acompanhar desempenho, erros, exceções, utilização, feedback dos usuários, alterações de dados e eventuais mudanças nas regras aplicáveis. O agente precisa ter uma espécie de “gestão de produto contínua”, com responsabilidades claras para tecnologia, negócio e funções de controle.
Essa abordagem também muda o papel de Compliance, Legal, Medical, Regulatory, Privacy e Segurança da Informação. Em vez de serem envolvidos apenas na aprovação final, esses profissionais precisam participar do desenho do caso de uso. A expertise multidisciplinar é justamente um dos princípios destacados por FDA e EMA. Isso permite identificar riscos antes que estejam incorporados ao processo e, ao mesmo tempo, evita que controles sejam adicionados posteriormente de maneira excessivamente restritiva.
Existe uma consequência estratégica importante. Compliance pode deixar de ser percebido apenas como uma barreira à velocidade e passar a funcionar como um habilitador da escala. Quando regras, fontes autorizadas, permissões e critérios de risco estão incorporados à arquitetura do agente, a organização consegue aumentar sua autonomia com maior segurança. O controle deixa de depender exclusivamente da atenção individual do usuário e passa a fazer parte do próprio sistema.
Esse talvez seja o ponto mais sofisticado da discussão sobre agentes na Pharma: o objetivo não é criar uma IA que faça tudo sozinha. É criar uma IA que saiba o que pode fazer sozinha, o que precisa perguntar, quando deve solicitar aprovação e quando deve parar. Essa capacidade de reconhecer limites pode ser tão importante quanto a capacidade de gerar respostas.
A confiança, portanto, não será conquistada por uma demonstração impressionante. Será construída pela combinação de precisão, fontes confiáveis, transparência, segurança, governança, rastreabilidade e comportamento previsível. Para o representante, isso significa saber quando pode confiar no agente. Para a liderança, significa saber como medir e controlar seu desempenho. Para a organização, significa conseguir demonstrar que a inovação está sendo conduzida de maneira responsável.
E quanto mais a empresa avançar nessa direção, mais a pergunta deixará de ser se o agente é suficientemente inteligente para receber autonomia. A questão passará a ser se a organização é suficientemente madura para concedê-la.
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