Quatro relatórios recentes — de Capgemini, Deloitte, BCG e Bain & Company — apontam na mesma direção: a agentic AI saiu da promessa para a entrega. Agentes de IA já operam processos inteiros, aprendem em tempo real, tomam decisões de forma autônoma e oferecem ganhos concretos em produtividade, custo e diferenciação competitiva.

Segundo o Capgemini Research Institute, 29% das empresas já utilizam agentes de IA, e 44% planejam adotá-los no próximo ano. A fase de experimentação está dando lugar a operações reais — em atendimento ao cliente, cadeia de suprimentos, detecção de fraudes e desenvolvimento de software. Em muitos casos, os agentes funcionam como operadores autodirigidos, com base em dados em tempo real e aprendizado por reforço.

Mas há um descompasso entre a velocidade da tecnologia e a maturidade organizacional para aproveitá-la. Apenas 46% das empresas têm políticas formais de governança para IA, e quase metade admite que essas políticas são raramente seguidas. Além disso, 71% afirmam não confiar totalmente em agentes autônomos para uso corporativo — o que revela um ambiente de hesitação, mesmo diante de pilotos bem-sucedidos.

De acordo com Deloitte, 60% das lideranças pesquisadas dizem que os principais desafios de suas organizações na adoção de IA Agêntica são a integração com sistemas legados e o enfrentamento de questões de risco e conformidade (gráfico abaixo). Essas principais barreiras foram seguidas de perto pela falta de conhecimento técnico. A transformação da força de trabalho em IA e a preparação de talentos estão se tornando um diferencial estratégico.

Essa falta de preparo cobra um preço. A maioria (74%) das empresas relata aumento inesperado de custos com nuvem, em boa parte devido à adoção apressada de modelos generativos e arquiteturas complexas sem a devida reestruturação de infraestrutura, orçamento e processos. A curva de aprendizado é íngreme — e o tempo de absorção, curto.

A Bain & Company observa que a diferença entre quem testa e quem extrai valor real dos agentes não está na tecnologia, mas em fundamentos como visão estratégica, prontidão de dados e execução disciplinada. Já a Deloitte propõe um framework claro para identificar casos com alto impacto, viabilidade técnica e diferencial competitivo, principalmente porque nem todo processo precisa de um agente, mas os que precisam, e não têm, representam risco de atraso.

Esse novo ciclo tecnológico está transformando também o ecossistema de parceiros. A Omdia estima que a migração da GenAI para agentes representará uma oportunidade de US$ 267 bilhões até 2030. Microsoft, Google Cloud, AWS, Salesforce, Oracle e IBM já estão reformulando modelos de licenciamento, incentivos e co-criação para atender à nova demanda por IA como serviço.

A era dos agentes está avançando, com ou sem maturidade organizacional para acompanhá-la. Casos como o sistema ORION da UPS (US$ 300 milhões em economia), o Ask Telstra (90% de aprovação entre atendentes), o PayPal (30% menos fraudes) e o Walmart (agentes identificando falhas de acessibilidade no código) mostram o que já está em curso.

Segundo o BCG, os agentes de IA já representam cerca de 17% do valor total da IA em 2025 e espera-se que atinjam 29% até 2028. O estudo mostra que 46% das empresas estão experimentando ou colocando produção agentes de IA. Dessas, 16% já conseguem demonstrar valor tangível da tecnologia para os negócios. Isso se deve, segundo o BCG a investimento dirigido: 30% delas alocam 15% de seus orçamentos de IA para agentes.

Conteúdo originalmente produzido e publicado por The Shift.   
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