IA agentiva deve transformar competências na gestão de projetos, afirma especialista
IA agentiva na gestão de projetos: Mario H. Trentim explica como agentes autônomos executam tarefas, mudam as competências exigidas dos gerentes de projetos e impactam a formação profissional.
A IA agentiva executa processos completos, enquanto a IA generativa responde a comandos e produz conteúdos como textos e imagens.
Atividades operacionais da gestão de projetos tendem a ser automatizadas, incluindo atualização de cronogramas, elaboração de relatórios e notificações.
As competências mais valorizadas passam a envolver supervisão de agentes de IA, auditoria de decisões automatizadas e julgamento estratégico.
A inteligência artificial (IA) já faz parte da rotina da gestão de projetos, mas uma nova geração da tecnologia tende a alterar a forma como esses profissionais trabalham.
Em vez de apenas gerar respostas para solicitações humanas, a chamada IA agentiva é capaz de executar tarefas de maneira autônoma, utilizando diferentes ferramentas e tomando decisões intermediárias para atingir um objetivo.
Segundo Mario H. Trentim, Board Member do PMI Global (2025–2027) e doutorando pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), essa mudança desloca o foco da atuação dos gerentes de projetos das atividades operacionais para funções de supervisão, análise crítica e tomada de decisão.
Nos últimos anos, a adoção da inteligência artificial na gestão de projetos esteve concentrada em ferramentas de IA generativa.
Nesse modelo, o profissional faz uma solicitação ao sistema, recebe uma resposta e decide como utilizá-la.
A IA agentiva funciona de forma diferente. O sistema recebe um objetivo, divide o trabalho em etapas, utiliza aplicações externas, verifica os resultados ao longo do processo e conclui a tarefa com pouca intervenção humana.
O movimento já aparece em estudos de mercado. O Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2025 posiciona os agentes de IA no pico das expectativas para tecnologias emergentes, indicando potencial de impacto nos próximos dois a cinco anos.
Já o relatório McKinsey Technology Trends 2025 classifica a IA agentiva como a próxima etapa da evolução da inteligência artificial, voltada para a execução de sequências completas de atividades.
Na prática, isso significa que um sistema deixa de apenas produzir um relatório de status para analisar cronogramas, identificar riscos, elaborar documentos e comunicar automaticamente os envolvidos no projeto.
Segundo Trentim, o uso da IA agentiva já ocorre em diferentes setores.
Na construção civil, a plataforma Autodesk Construction IQ utiliza agentes para monitorar obras continuamente.
O sistema cruza informações de sensores, cronogramas e inspeções para identificar riscos antes que eles provoquem atrasos.
Na área de tecnologia da informação, agentes de IA vêm sendo empregados para realizar triagem e priorização de demandas, considerando critérios como capacidade das equipes e geração de valor para o negócio.
Essas atividades normalmente exigiam horas de trabalho de coordenadores e escritórios de gerenciamento de projetos (PMOs).
Atividades operacionais estão entre as primeiras a serem automatizadas
De acordo com Trentim, a tendência é que os agentes assumam inicialmente tarefas que apresentam processos bem definidos, repetitivos e com resultados verificáveis.
Entre os exemplos estão:
elaboração automática de relatórios de status;
atualização de cronogramas com base no avanço das atividades;
geração de atas de reunião com definição de responsáveis;
comunicação de dependências entre equipes;
envio de notificações quando há riscos de atraso.
Levantamentos do Project Management Institute (PMI) indicam que esse conjunto de atividades representa entre 30% e 40% da rotina operacional de muitos gerentes de projetos.
Supervisão dos agentes passa a ser uma competência estratégica
Para Trentim, o avanço da IA agentiva não elimina a necessidade do gerente de projetos, mas altera o perfil das competências exigidas.
“O gerente de projetos que vai ter mais valor não é necessariamente o que entende de IA. É o que sabe supervisionar agentes.”
Segundo o especialista, essa supervisão envolve revisar resultados produzidos pelos sistemas, identificar situações em que a inteligência artificial não compreendeu corretamente o contexto e definir quando uma decisão precisa ser encaminhada para avaliação humana.
Esse tipo de competência ainda não faz parte da maior parte dos programas tradicionais de certificação profissional.
Embora os agentes possam executar diversas etapas de um projeto de forma autônoma, Trentim afirma que decisões envolvendo negociação, comunicação e relacionamento continuam dependendo da atuação humana.
Entre essas situações estão:
comunicar atrasos ao patrocinador do projeto;
negociar mudanças de escopo com clientes;
redefinir prioridades organizacionais;
alinhar expectativas junto à alta liderança.
Segundo ele, esses processos exigem interpretação de fatores políticos, organizacionais e relacionais que ainda não podem ser reproduzidos por sistemas automatizados.
“A IA agentiva não elimina o papel do gerente de projetos. Ela redefine onde esse papel começa.”
Certificações devem acompanhar a evolução da profissão
Na avaliação de Trentim, a chegada da IA agentiva também exige mudanças na formação dos profissionais.
Certificações tradicionais, como PMP, CAPM e IPMA, foram estruturadas para um cenário em que grande parte das atividades de coordenação era realizada manualmente.
O próximo conjunto de competências, segundo o pesquisador, deve incluir conhecimentos relacionados ao desenho de fluxos de trabalho para agentes de IA, definição de critérios para escalonamento de decisões, auditoria de processos automatizados e responsabilização pelos resultados produzidos por sistemas inteligentes.
Para Trentim, acompanhar essa transformação será um dos principais desafios para profissionais que atuam na gestão de projetos nos próximos anos.
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