Por Alexandre Duarte*
A ascensão dos agentes inteligentes vem sendo apontada como o próximo grande salto da inteligência artificial, principalmente no ambiente corporativo. De acordo com o Gartner, 40% dos aplicativos empresariais estarão integrados com agentes de IA até o final de 2026, um aumento significativo em relação aos menos de 5% atuais. A empolgação se justifica: esses sistemas não se limitam a apenas entregar respostas; prometem interpretar contextos, tomar decisões e executar ações de ponta a ponta.
Mas o que, à primeira vista, parece inovação esconde riscos relevantes que precisam ser avaliados. Há uma distância significativa entre o que funciona em demonstrações e o que se sustenta em produção e escala. Pesquisa recente do MIT revelou que esse é o principal gap para a falha dos projetos de IA generativa. Atualmente, só 5% dos programas piloto de IA conseguem ganhar tração, enquanto 95% não apresentam impacto no balanço financeiro ou no dia a dia das empresas.
Na prática, o que costuma falhar não é o modelo de IA em si, mas o ambiente ao seu redor. Existe uma mudança estrutural quando um sistema deixa de ser “assistente” e passa a ser “operativo”. Ao assumir a execução de processos, a tecnologia interfere diretamente em atividades críticas, como aprovar um reembolso, alterar uma cláusula contratual ou resolver um problema de um cliente. Isso faz com que deixe de ser apenas uma “feature” para se tornar parte fundamental do modelo operacional da companhia. O que muda completamente o jogo.
Quando a IA começa a agir
A diferença entre um assistente que sugere e um agente que executa pode parecer sutil até o momento que a autonomia se torna impacto direto em clientes, receitas ou compliance. Na hipótese de que você delegue ao agente a tarefa de resolver um caso crítico de um cliente, por exemplo, ele terá que interpretar históricos de interações, cruzar dados estruturados e não estruturados, tomar decisões entre múltiplos caminhos possíveis e acionar APIs corporativas. Tudo isso mantendo consistência operacional.
A autonomia expande o raio de impacto e é aqui que a arquitetura de TI deixa de ser mera coadjuvante para se tornar a protagonista que irá definir se esse raio será caótico ou controlado. Se os dados não têm contexto semântico claro, as decisões tendem a ser incompletas. Se as integrações são frágeis, os erros são amplificados, não corrigidos. Se a governança é superficial, o agente executa com privilégios excessivos.
Mais do que uma nova camada tecnológica, agentes são catalisadores organizacionais. Eles não criam maturidade digital, mas revelam o verdadeiro nível dela.
A lacuna entre ambição e realidade
O descompasso entre a ambição das empresas e sua capacidade real de execução é recorrente. De acordo com a IDC muitas organizações estão confundindo adoção com avanço, o que cria uma falsa sensação de maturidade em IA. Em outras palavras, a maioria ainda opera em um estágio em que a autonomia, em vez de gerar eficiência, pode trazer instabilidade.
Essa lacuna ajuda a entender por que tantos projetos ficam presos na fase de prova de conceito. O desafio não está apenas em fazer a IA funcionar, mas em fazê-la operar dentro de um ecossistema corporativo complexo, onde latência, consistência e governança são determinantes.
No caso dos agentes, muitas empresas têm tratado essa tecnologia como mais uma camada por cima do legado. A realidade, porém, é bem diferente. Eles têm funcionado como uma espécie de teste de estresse permanente da arquitetura corporativa, pressionando integrações, expondo latências, tensionando permissões e revelando inconsistências no modelo operacional.
Não é incomum observar fluxos que funcionam bem na maior parte do tempo, mas falham em situações específicas, deixando sistemas em estados parcialmente atualizados. Em outros casos, decisões são tomadas com base em dados defasados, resultado de APIs com tempos de resposta distintos. Há ainda situações em que o modelo toma a decisão correta, mas a ausência de rastreabilidade impede qualquer explicação em auditorias. Um cenário que reforça que o problema nunca foi o modelo de IA escolhido, mas sim a arquitetura, a integração e a governança.
O que vem antes da autonomia
Escalar agentes inteligentes exige uma base estrutural que muitas organizações ainda estão construindo. Dados precisam estar organizados com contexto claro, permitindo que decisões sejam tomadas com consistência. Arquiteturas baseadas em APIs precisam ser de fato confiáveis, e não apenas funcionais em cenários ideais. Workflows corporativos devem prever exceções, com mecanismos de compensação e rollback que garantam estabilidade.
A governança também precisa evoluir em tempo de execução. Permissões precisam ser explícitas, auditáveis e monitoradas, já que confiança não substitui rastreabilidade. A segurança deve deixar de ser uma camada adicional para ser parte do desenho inicial. A pergunta crítica já não é mais se o agente consegue executar uma ação, mas se ele deveria executá-la. Sem esses elementos, o agente deixa de ser ativo estratégico e passa a ser passivo operacional.
Além disso, na adoção de agentes, a responsabilidade deve ser o foco central das organizações. Quando um sistema autônomo impacta clientes, receita ou compliance, a responsabilidade não recai sobre a tecnologia, mas sobre a empresa. E, em última instância, sobre quem definiu o nível de autonomia permitido.
Antes de avançar, as companhias precisam estabelecer limites claros. Em quais decisões a intervenção humana é obrigatória? Quem audita as ações automatizadas? Existe um plano de contenção para cenários de falha? Essas perguntas deixam evidente que autonomia não é apenas uma escolha técnica, mas uma decisão de modelo operacional.
Como avançar sem ampliar o risco
A experiência mostra que o melhor caminho não é começar grande. Em vez disso, opte por iniciar com workflows específicos, onde o impacto é mensurável. Depois, defina identidade, permissões e logs antes da execução. A construção de confiança passa por etapas, com supervisão humana sendo mantida até que as métricas sustentem a autonomia. E, claro, invista em observabilidade. Se você não consegue explicar uma decisão do agente, você não controla o processo.
Esse cuidado não é apenas prudência — é estratégia. Segundo a McKinsey, empresas que tratam a IA como parte do modelo operacional, e não como uma camada adicional, conseguem capturar até três vezes mais valor econômico de suas iniciativas. O diferencial, portanto, não está apenas na adoção, mas na forma como ela é estruturada.
Nos próximos anos, a vantagem competitiva não estará simplesmente em adotar agentes mais avançados, mas em operá-los com consistência. Organizações que conseguirem alinhar dados confiáveis, integrações robustas, governança clara e observabilidade terão maior capacidade de transformar a autonomia em eficiência real.
No fim, a equação não é técnica, mas operacional. A tecnologia entrega potencial. Governança, integração e responsabilidade executiva determinam se esse potencial se converte em eficiência sustentável ou em exposição operacional.
*Alexandre Duarte é vice-presidente de serviços para a América Latina na Red Hat
