Agentes de IA estão causando falhas que empresas ainda não conseguem rastrear

Você sabia que existe um tipo de incidente em produção que as equipes de engenharia ainda não estão monitorando? Isso acontece porque não se encaixa em nenhum modelo de análise de falhas que já conhecemos. Aqui está a questão: um agente de IA toma uma ação que parece correta com base no contexto que ele tinha, mas se o contexto estiver incompleto, a infraestrutura inteira pode ser afetada. Na hora de revisar o incidente, três times diferentes podem discutir se a falha foi do agente ou da infraestrutura, porque nunca conectamos esses dois conceitos.

O problema é real e não está mais só no campo das ideias. Hoje, uma grande parte das organizações já usa algum tipo de agente de IA em produção, e muitas planejam expandir isso. Isso nos leva a um ponto crucial que ninguém está capturando: falhas que ocorrem no meio desses números. Agentes estão funcionando, não são cancelados, mas estão gerando eventos na infraestrutura que ninguém classificou como risco.

Tenho experiência construindo sistemas de automação de infraestrutura em larga escala, começando pela Cisco e depois na Splunk. Durante esse tempo, patenteei uma metodologia de engenharia do caos baseada em intenção. E sabe o que vi repetidamente? Empresas tratando agentes autônomos e engenharia do caos como disciplinas separadas. Elas não são. Essa separação está gerando a próxima onda de grandes incidentes em produção.

A decisão que os agentes não tomam

Para entender por que isso é importante, precisamos ver o que está quebrado na governança do caos pelas empresas antes de adicionar agentes à equação. Equipes maduras de engenharia já investiram em programas de engenharia do caos, com simulações e controle de impacto. Quando um engenheiro humano inicia um experimento de caos, ele faz uma avaliação crítica: verifica se o sistema pode absorver a perturbação naquele momento. Ele checa dashboards, analisa o consumo do orçamento de erros e avalia se as dependências estão estáveis. Não é perfeito, mas pelo menos alguém faz a pergunta certa antes de qualquer ação.

Agora, introduza um agente autônomo que pode reiniciar serviços, redirecionar tráfego ou escalar recursos automaticamente. Aquele questionamento humano desaparece. O agente vê uma anomalia e age. Essa ação é um evento de caos. Não há verificação do consumo do SLO, cálculo de impacto ou julgamento humano sobre se aquele é o melhor momento para estressar o sistema, que já pode estar sobrecarregado.