O paradoxo da IA agêntica no Brasil: por que estar à frente da curva não é suficiente

À medida que a IA evolui de aplicações isoladas para agentes capazes de executar tarefas e interagir com diferentes sistemas, limitações relacionadas à qualidade dos dados e à necessidade de modernização da infraestrutura de TI nas companhias tendem a ganhar ainda mais peso. Sistemas construídos ao longo de décadas precisam acompanhar agora uma nova camada de inteligência, que exige informações acessíveis, integração entre diferentes ambientes e capacidade de operar em tempo real.

O relatório State of AI Development 2026, da OutSystems, destaca que, entre todos os mercados pesquisados globalmente, o Brasil apresenta predominantemente um nível intermediário de maturidade em IA agêntica. Ao mesmo tempo, está entre os países com maior percentual de empresas que estão levando a maioria ou quase todos os seus projetos de IA agêntica para produção. O dado indica que, embora ainda exista espaço para amadurecer as estratégias, as empresas brasileiras já demonstram capacidade de transformar experimentação em aplicações concretas de negócio.

E, ainda assim, há uma estatística escondida nesse cenário que deveria fazer todo CIO, CTO e líder de transformação digital do país parar para refletir: sistemas legados, fontes de dados fragmentadas e dificuldades de integração continuam entre as principais barreiras para ampliar o uso da IA. Globalmente, 48% dos entrevistados do relatório apontam a integração com sistemas legados como a capacidade mais importante para expandir o uso da IA agêntica, enquanto 38% citam estes sistemas como a principal razão para projetos terem sido interrompidos.

Eis, portanto, o paradoxo que o Brasil precisa enfrentar. Estamos avançando rapidamente em direção à implementação da IA agêntica, ao mesmo tempo em que convivemos com limitações nas bases tecnológicas que sustentam essa evolução. Isso não é uma contradição. É uma sequência. E compreendê-la é o que diferencia as organizações que conseguirão levar a IA à verdadeira transformação empresarial daquelas que vão atingir um platô, perdidas em algum ponto entre a ambição e o resultado.

Leia também: Nunca houve um momento melhor para ser CIO

A armadilha da escala

A maturidade em IA agêntica não avança de forma linear entre os mercados. Enquanto alguns países ainda enfrentam obstáculos para iniciar projetos, outros já lidam com questões que surgem quando os agentes passam a operar em ambientes reais e precisam se integrar à infraestrutura existente. O contraste entre esses estágios ajuda a entender onde está o Brasil hoje, e, principalmente, quais desafios começam a aparecer à medida que o uso ganha escala.

De acordo com o mesmo relatório citado, a França permanece predominantemente na fase inicial, em que o desafio não é apenas ampliar a integração entre sistemas legados, mas também superar as barreiras relacionadas a sistemas antigos e à fragmentação de dados que impedem projetos antes mesmo de eles começarem. A Alemanha registrou a maior proporção de líderes que ainda não utilizam IA agêntica. No entanto, governança e compliance já estão moldando o debate, o que sugere que essas preocupações surgem antes da implementação, e não depois dela.

A Índia, por outro lado, está mais avançada na adoção, apresentando a maior proporção de usuários “especialistas” e uma das maiores taxas de empresas que estão levando a maioria ou quase todos os seus projetos de IA agêntica para produção. O Brasil, por sua vez, está avançando rápido o suficiente para chegar à parte mais difícil: a escala.

Os sistemas de IA agêntica implementados aqui já não são experimentos restritos e isolados. Eles estão tocando fluxos de trabalho, pipelines de dados e interações com clientes que foram construídos ao longo de anos — em alguns casos, décadas — de infraestrutura tecnológica acumulada. A questão já não é se os agentes de IA conseguem executar tarefas, as evidências mostram que sim. A pergunta agora é se a arquitetura empresarial ao redor deles é capaz de sustentar a escala que essa ambição exige.

Essa é a armadilha da expansão. A mesma velocidade que está ajudando o Brasil a levar projetos de IA agêntica para produção agora está expondo lacunas estruturais que podem limitar até onde essas iniciativas conseguem chegar.

O que os dados de ROI realmente estão nos dizendo

Os dados globais em relação ao retorno sobre o investimento em IA agêntica também merecem uma análise mais aprofundada. O valor comprovado da IA agêntica atualmente está concentrado nos departamentos de tecnologia. Segundo o relatório, 40% do ROI está relacionado à produtividade no desenvolvimento de TI, enquanto operações de TI e análise de dados estão entre os casos de uso mais explorados, mencionados por 55% e 52% dos entrevistados, respectivamente.

Os departamentos de TI são os principais beneficiários porque estão mais próximos das ferramentas, têm as competências necessárias para implementar e gerenciar agentes e conseguem absorver a complexidade dos sistemas de IA agêntica da atual geração. O valor é real, mas, por enquanto, também está relativamente concentrado.

A próxima fronteira — e onde estão os resultados verdadeiramente transformadores — é ampliar a IA agêntica para funções críticas do negócio, como finanças, operações, experiência do cliente e cadeia de suprimentos. É aí que o impacto sobre a receita se multiplica. E é justamente nesse ponto que a fragmentação dos sistemas legados se transforma em um teto para o crescimento.

Governança não é uma restrição, é a arquitetura

Existe uma tendência, especialmente em mercados de tecnologia de alto crescimento, de tratar a governança como um freio à inovação, um requisito de compliance a ser cumprido, e não como uma capacidade estratégica. Os dados desafiam diretamente essa visão.

Poucas organizações no mundo adotam uma abordagem centralizada para a governança de IA. Apenas 36% dos entrevistados optam por esse modelo, enquanto a maioria depende de regras específicas para cada projeto ou de definições caso a caso. À medida que os sistemas multiagentes se tornam mais complexos, comunicando-se entre si, acionando APIs e tomando decisões entre diferentes unidades de negócio, a ausência de uma camada de governança coerente não cria apenas riscos de compliance. Ela também gera instabilidade arquitetural. Nesse contexto, integrar diferentes sistemas, dados e agentes de forma unificada será cada vez mais importante para sustentar a adoção da IA agêntica.

As organizações brasileiras já demonstraram que conseguem avançar rapidamente. A questão agora é saber se conseguirão construir as bases necessárias para que essa velocidade potencialize resultados e gere soluções ainda maiores, em vez de criar novos pontos de fragmentação e complexidade. As companhias capazes de enfrentar essa questão de forma clara definirão o modelo do que será uma empresa orientada por IA agêntica, não apenas no Brasil, mas globalmente. Isso representa tanto uma grande responsabilidade quanto uma grande oportunidade. A verdadeira liderança de mercado não será definida por quem lançou agentes de IA primeiro, mas por quem construiu a arquitetura necessária para permitir que eles ganhem escala.

Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!