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Pesquisas divulgadas em 2026 apontam índices de 6% a 76% de adoção. Diferenças de metodologia, abrangência e definição de agentes ajudam a explicar a distância e revelam um desafio maior: preparar as empresas para operar com inteligência agêntica
Os levantamentos sobre o uso de agentes de inteligência artificial no Brasil chegaram a resultados bastante diferentes. Pesquisas divulgadas em 2026 apresentam índices que vão de 6% a 76%, uma distância de 70 pontos percentuais que, embora chame a atenção, não representa necessariamente uma contradição. Os estudos consideram universos distintos, utilizam critérios diferentes para classificar a adoção e investigam níveis variados de maturidade tecnológica.
O índice mais baixo aparece no estudo “Desbloqueando o Potencial da IA no Brasil 2026”, realizado pela consultoria Strand Partners para a AWS. A pesquisa aponta que 50% das empresas brasileiras, o equivalente a aproximadamente 12 milhões de negócios, já utilizam inteligência artificial. Entre as empresas que conhecem a tecnologia agêntica, apenas 6% afirmam ter implementado completamente agentes de IA. Já o relatório The AI Production Paradox, da Sinch, aponta que 76% das companhias brasileiras ouvidas já possuem agentes de IA em produção. O levantamento entrevistou 2.527 executivos de dez países e identificou uma média global de 62% e de 67% nos Estados Unidos.
A comparação, entretanto, exige cautela. Enquanto a pesquisa da AWS investiga a adoção de inteligência artificial em um universo amplo de empresas e identifica o estágio de implementação de agentes entre aquelas que conhecem essa tecnologia, a Sinch concentra sua análise em grandes organizações e na utilização de agentes de IA em operações de comunicação com clientes, como atendimento, mensagens e canais digitais. Portanto, os 6% e os 76% não medem exatamente o mesmo fenômeno nem utilizam o mesmo denominador. A diferença evidencia, sobretudo, como a ausência de critérios uniformes dificulta dimensionar a presença da tecnologia no ambiente empresarial.
Outros levantamentos também apontam para essa diversidade de cenários. Dados da ABES, em parceria com a IDC, indicam que 40% das médias e grandes empresas brasileiras já utilizam agentes inteligentes integrados às operações cotidianas. O mesmo estudo revela que apenas 34% contam com arquiteturas e políticas de cibersegurança específicas para essa tecnologia. Os números mostram que a presença de agentes nas empresas não significa, necessariamente, que exista uma estrutura preparada para sustentar sua atuação.
O porte das organizações também influencia os resultados. No cenário internacional, a McKinsey aponta que 40% dos executivos de empresas com receita superior a US$ 1 bilhão relatam utilizar IA em escala em pelo menos uma área, ante 22% nas companhias menores. A capacidade de investimento, a infraestrutura tecnológica e a disponibilidade de equipes especializadas ajudam a explicar por que empresas de diferentes tamanhos avançam em ritmos distintos.
Outro fator que dificulta a leitura do mercado é a própria definição do que constitui um agente de IA. O termo passou a ser utilizado para descrever soluções com capacidades bastante diferentes, incluindo chatbots, assistentes virtuais e sistemas tradicionais de automação. A Gartner chama esse movimento de agent washing, quando produtos existentes são apresentados como agentes autônomos sem oferecer, de fato, capacidades agênticas. Segundo a consultoria, apenas cerca de 130 dos milhares de fornecedores que se apresentam nessa categoria entregam efetivamente essa tecnologia.
“Muita coisa chamada hoje de agente é apenas um chatbot com outro nome. Um agente precisa receber um objetivo, compreender o contexto, planejar etapas, acessar ferramentas e sistemas e executar ações para alcançar um resultado. Mas existe uma segunda questão, ainda mais importante: a empresa está preparada para trabalhar com essa capacidade? Não adianta ter agentes sofisticados se os processos são desconectados, os dados não são confiáveis e não existem regras claras para orientar sua atuação. Utilizar agentes é diferente de ter uma operação preparada para trabalhar com eles”, afirma Abraão Osher, fundador e CEO da DNAfy, empresa especializada em Inteligência Operacional Agêntica.
A diferença entre experimentar a tecnologia e incorporá-la à operação também aparece nos indicadores de governança. No recorte brasileiro divulgado pela Sinch, 80% das organizações relataram já ter interrompido ou revertido implementações de IA por problemas relacionados ao processo de controle e gestão. Entre esses casos, 39% envolveram vazamentos de dados ou informações pessoais. Na pesquisa da ABES e da IDC, apenas 34% das empresas contam com arquiteturas e políticas de cibersegurança específicas para agentes. Em âmbito global, a McKinsey registra que somente 37% das organizações percebem impacto positivo da IA no lucro operacional, enquanto a Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027, em razão de custos crescentes, retorno pouco claro ou controle insuficiente de riscos.
Para Abraão Osher, esses indicadores mostram que preparar uma empresa para operar com agentes de IA exige mais do que medidas de segurança ou iniciativas isoladas da área de tecnologia. É necessário repensar a estrutura dos processos, a gestão das informações, a integração dos sistemas e a distribuição de responsabilidades.
“Quando falamos de uma operação agêntica, governança significa muito mais do que estabelecer limites para o que a tecnologia pode fazer. É preciso saber de onde vêm os dados, se as informações são confiáveis, quais sistemas estão integrados, como os processos se relacionam e quem responde por cada decisão. Também é necessário definir os níveis de autonomia dos agentes, quais atividades exigem aprovação e quando a intervenção humana é indispensável. Sem essa organização, a empresa corre o risco de automatizar problemas que já existiam, ampliar inconsistências e perder o controle sobre etapas importantes da operação”, explica.
Para que um agente funcione dentro de uma organização, portanto, não basta compreender comandos ou executar tarefas isoladas. Ele precisa acessar sistemas de gestão, atendimento e vendas, consultar bases internas, compreender o contexto do negócio e respeitar regras previamente estabelecidas. Isso exige integração tecnológica, qualidade dos dados, processos bem definidos e uma estrutura organizacional capaz de acompanhar as atividades realizadas. A preparação também passa pelas equipes, que precisam compreender como distribuir responsabilidades e trabalhar em conjunto com os sistemas.
“Instalar agentes de IA não transforma automaticamente uma empresa em uma Organização Agêntica. A verdadeira transformação acontece quando pessoas, processos, dados e agentes passam a operar de forma integrada, com inteligência e governança. O agente não deve ser visto como uma ferramenta isolada, mas como parte de uma estrutura operacional que precisa compreender os objetivos da organização, respeitar seus limites e contribuir para a execução do trabalho. É essa integração que permite sair de iniciativas pontuais e construir uma nova forma de operar”, afirma Osher.
(Crédito: magnific)
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