IA agêntica: Empresas investem alto, mas 85% não estão prontas para produção

Apesar do alto investimento em agentes de inteligência artificial (IA), a maioria das empresas ainda enfrenta dificuldades significativas para integrá-los efetivamente em suas operações. Um índice de prontidão para IA agêntica, divulgado pela Fivetran, revela que cerca de 60% das organizações investem milhões em agentes, mas apenas 15% estão preparadas para colocá-los em produção. Contudo, 41% já os implementaram mesmo sem o devido preparo, o que explica o desconforto e as respostas imprecisas frequentemente observadas.

O problema raramente está no algoritmo em si, mas na base de dados e na interpretação. Por anos, o mantra foi "dado ruim gera IA ruim", mas agora, mesmo com dados tecnicamente corretos, as empresas descobrem que os modelos não consomem tabelas, mas sim contexto. Um agente de IA precisa entender a semântica de negócio, definições canônicas e regras não documentadas para interpretar corretamente informações de clientes, produtos ou finanças. Grande parte do conhecimento valioso reside em documentos não estruturados, como contratos e gravações, que recebem pouca governança.

Da IA que lê para a IA que age: o aumento do risco

A exigência para a IA evoluiu de uma ferramenta de apoio à análise para agentes que executam tarefas e tomam decisões. Enquanto antes um dado errado resultava em um slide incorreto, agora pode gerar uma transação errada, elevando o risco operacional. A falta de trilha de auditoria, reversibilidade e observabilidade da decisão torna perigosa a delegação de autonomia a sistemas que não interpretam o negócio.

A própria IA pode ser a solução para construir essa fundação, decifrando códigos legados e inferindo esquemas. A arqueologia de dados, antes demorada, agora pode ser feita em semanas. O erro estratégico mais comum é tratar a fundação de dados como um projeto isolado e demorado. O caminho mais eficaz é estruturar em profundidade apenas o domínio do primeiro caso de uso, entregar valor em 90 dias e expandir gradualmente.

Governança e segurança como aceleradores, não freios

A governança, muitas vezes vista como um obstáculo, é na verdade um acelerador. Sem permissionamento granular e classificação confiável, agentes não podem agir com segurança. O marco legal brasileiro de IA ainda está em tramitação, sem data de votação. Arquiteturas mal desenhadas também geram custos recorrentes de nuvem, inviabilizando a escala. Arquitetura agnóstica significa formatos abertos, portabilidade e, crucialmente, não aprisionar a camada semântica em ferramentas proprietárias.

Entender a base de dados como um ativo estratégico, e não um custo de TI, é o divisor de águas. Em um mercado onde os modelos são similares, a vantagem competitiva reside no patrimônio informacional próprio e no significado que a organização atribui a ele. Perguntas como "Quem é o dono da definição de cada indicador?", "Conseguimos reconstruir por que a IA decidiu assim?" e "Qual foi o último caso de uso que saiu do piloto para a operação?" separam quem constrói valor de quem apenas compra promessas.

Adoção no Brasil e o desafio da adaptação local

No Brasil, pesquisas indicam um crescimento na adoção de IA. Um levantamento da Factorial aponta que 17% das empresas brasileiras utilizaram IA em 2025, ante 13% em 2024, com 50% das grandes empresas adotando a tecnologia. O estudo Global Hopes and Fears 2025, da PwC, revela que 71% dos trabalhadores brasileiros usaram IA no trabalho nos 12 meses anteriores, e 10% a utilizam diariamente.

O desafio para o RH e o Departamento Pessoal (DP) é adaptar a IA à realidade local, considerando políticas internas, legislação brasileira, eSocial e proteção de dados. Demandas específicas incluem comprovação de assinaturas digitais, controle de jornada e registro de fuso horário. A IA pode agilizar tarefas operacionais, mas precisa de regras claras e supervisão, sem substituir o julgamento humano.

A segurança e a governança tornam-se cruciais à medida que a IA interage com informações corporativas. É preciso definir permissões, regras de uso e acompanhar processos automatizados, sem tratar a IA como substituta da responsabilidade humana. A confiança em agentes de IA se constrói com evidências de operação dentro dos limites, avaliabilidade de resultados e mecanismos de resposta a falhas.

O futuro é delegar com responsabilidade

A próxima fase da IA será definida não apenas por quem tem os modelos mais avançados, mas por quem souber delegar melhor. A questão não é escolher entre confiar na IA ou manter o controle humano, mas construir um modelo onde a tecnologia age com autonomia supervisionada e as pessoas sabem quando intervir. A autonomia concedida a agentes de IA deve ser proporcional ao risco, com segurança integrada desde o início do projeto, não como um adendo posterior. Testes frequentes e a evolução do papel das pessoas, focando em definição de objetivos e análise crítica, são essenciais para a construção de confiança e resiliência cibernética.