A promessa dos agentes de IA chegou rápido demais à agenda executiva. Em poucos meses, o tema saltou dos laboratórios de inovação para os comitês de diretoria, carregando uma narrativa sedutora: autonomia, escala, eficiência e tomada de decisão distribuída. O problema é que a velocidade do discurso raramente combina com a velocidade da maturidade. Mais de 40% dos projetos de IA Agêntica serão cancelados até o final de 2027, segundo um estudo, principalmente por conta de custos crescentes, valor de negócio pouco claro e controles de risco inadequados. A maioria desses projetos ainda são experimentos iniciais, fortemente impulsionados pelo hype e frequentemente aplicados em cenários onde agentes não são sequer necessários. Esse dado não é um alerta sobre tecnologia, mas sim um diagnóstico sobre estratégia.

Por que tantos projetos fracassam antes de gerar valor? A experiência de quem trabalha próximo às operações das empresas revela um conjunto de padrões recorrentes: expectativas irreais sobre o que a IA entrega no curto prazo, casos de uso mal definidos ou desconectados da estratégia corporativa, falta de alinhamento entre negócio e tecnologia, ambientes excessivamente complexos desde o início e ausência de métricas de sucesso e mecanismos de controle.

Além disso, muitos projetos falham porque as organizações subestimam o custo e a complexidade de escalar agentes em ambientes reais, e superestimam sua maturidade atual. Aproximadamente 130 apenas, dos milhares de fornecedores que se apresentam como agênticos, oferecem tais capacidades genuínas. Em ecossistemas multiagênticos, esse risco se multiplica – cada novo agente adiciona interdependências, consumo de recursos e desafios de coordenação que precisam ser gerenciados com rigor.

O erro mais comum não é tecnológico: é a pressa. Tentar aplicar agentes de IA diretamente em processos críticos, de alto risco ou que exigem extrema precisão costuma levar à frustração e ao desperdício. Os projetos que avançam seguem uma lógica diferente, começando por casos de uso bem compreendidos, algo que gera alto valor perceptível para usuários e para o negócio, operando com baixo risco de impacto negativo e evitando arquiteturas desnecessariamente sofisticadas. Esse modelo permite que as organizações aprendam com rapidez, ajustem o comportamento dos agentes e evoluam de forma incremental. Em vez de buscar automação total desde o início, o foco está em entregar valor real, mensurável e alinhado à estratégia. Desta forma, a IA Agêntica só seja adotada quando houver valor claro ou retorno sobre investimento bem definido e que, em muitos casos, repensa os fluxos de trabalho a partir do zero é o caminho mais eficaz para uma implementação bem-sucedida.

Antes de criar qualquer agente, algumas perguntas precisam estar claramente respondidas: qual problema de negócio o agente resolve? Quem o utilizará no dia a dia? Quais dados e sistemas ele precisará acessar? Como o sucesso será medido de forma objetiva? Essas perguntas funcionam como um filtro essencial contra iniciativas genéricas. Em ambientes multiagênticos, essa clareza evita redundância entre agentes, conflitos de decisão e desperdício de recursos computacionais. A ausência dessas respostas é, frequentemente, a causa raiz dos projetos que nunca saem do piloto, ou que saem e voltam logo depois, deixando uma conta alta e uma organização desconfiante da tecnologia.

A discussão sobre agentes de IA já ultrapassou a dimensão tecnológica e chegou ao modelo de gestão. Marc Benioff, CEO da Salesforce, declarou em uma entrevista que os líderes atuais serão os últimos a gerenciar equipes compostas exclusivamente por humanos, e que, daqui em diante, os executivos precisarão governar forças de trabalho híbridas, formadas por pessoas e agentes de IA que atuam como parceiros, elevando produtividade e liberando humanos para atividades de maior valor.

Essa visão não é especulativa: um levantamento aponta que 23% das companhias já utilizam IA Agêntica de forma moderada hoje, e que, nos próximos dois anos, essa proporção deve alcançar três em cada quatro empresas. Ao mesmo tempo, apenas 21% declaram ter um modelo maduro de governança para agentes autônomos. A curva de adoção cresce muito mais rápido do que a curva de controle. Esse descompasso é o verdadeiro risco sistêmico do momento.

Criar agentes é apenas o primeiro passo. O verdadeiro desafio está em governá-los ao longo do tempo. Governança em ecossistemas multiagênticos significa definir claramente papéis, limites e responsabilidades de cada agente; monitorar consumo de recursos e custos operacionais; avaliar continuamente a efetividade dos agentes; e ajustar, evoluir ou descontinuar os que não geram mais valor.

As organizações com maior sucesso são justamente aquelas que adotam uma abordagem gradual, começando por casos de uso de menor risco, construindo capacidades de governança e escalando de forma deliberada. Sem esse controle, agentes deixam de ser aceleradores de negócio e se tornam apenas mais uma camada de complexidade cara e difícil de justificar – exatamente o cenário que leva ao cancelamento de projetos.

Há ainda uma distinção estratégica que merece atenção de qualquer executivo que lida com IA: a diferença entre ser AI-first e ser AI-ready. O primeiro é uma declaração de posicionamento competitivo. O segundo é uma condição estrutural, e exige dados integrados, governança formal, monitoramento contínuo de modelos, arquitetura tecnológica adequada e processos redesenhados. As empresas estão ampliando o acesso da força de trabalho à IA em 50% em apenas um ano, chegando a cerca de 60% dos trabalhadores equipados com ferramentas de IA sancionadas, de acordo com uma pesquisa.

No entanto, ser AI-first sem ser AI-ready tende a gerar risco operacional, retrabalho e exposição regulatória. A diferença competitiva entre as companhias não estará mais apenas em quem adotou a IA, mas em quem construiu o sistema operacional humano-tecnológico capaz de sustentar essa transformação com consistência.

A jornada para se tornar uma organização verdadeiramente agêntica não precisa ser arriscada, porém precisa ser disciplinada. Empresas que adotam uma abordagem baseada em evolução incremental, foco em casos de uso claros, valor agregado demonstrável e governança contínua reduzem significativamente os riscos de fracasso. Especialistas apontam que, até 2028, ao menos 15% das decisões cotidianas de trabalho serão tomadas de forma autônoma por agentes de IA, e que 33% dos aplicativos corporativos incluirão essas capacidades.

O potencial é real e a janela está aberta. O que separa as empresas que vão capturar esse valor das que vão apenas acumular projetos cancelados é, no fim das contas, a mesma coisa que sempre separou os bons gestores dos improvisadores: clareza de propósito, rigor na execução e governança como disciplina permanente, não como resposta a incêndios.

*George Tani é Diretor de Salesforce da GFT Technologies no Brasil