Quando bem utilizados, eles trazem ganhos reais e mensuráveis, desde que a implementação parta de um obstáculo claro e não de uma tendência.
No relatório “AI Roadmap: What It Is and How to Build One” divulgado recentemente pela Gartner, um número tem chamado atenção: apenas um em cada 50 investimentos em IA gera transformação real, e somente 20% entregam ROI. Esses dados são reveladores e deveriam tirar o sono dos executivos brasileiros, pois apontam que a grande maioria das empresas está gastando dinheiro com inteligência artificial do mesmo jeito que gastava com transformação digital há alguns anos: comprando e aplicando novas tecnologias antes mesmo de entender o problema e o que se almeja com elas.
Agora, a nova onda são os agentes de IA, e, se não tomarmos cuidado, seguiremos o mesmo caminho: não atingiremos as expectativas sobre os resultados impostos como metas. Porém, quando bem utilizados, eles trazem ganhos reais e mensuráveis, desde que a implementação parta de um obstáculo claro, e não de uma tendência.
Projeções da Gartner ainda apontam que 40% dos aplicativos corporativos terão agentes específicos para tarefas até o final deste ano, sendo que em 2025 esse número era inferior a 5%. Na prática, isso significa que sistemas de CRM, ERP, logística, atendimento ao cliente e até finanças vão operar com agentes que monitoram, analisam e agem. Segundo a Markets and Markets, o mercado global de agentes de IA deve saltar de US$ 7,84 bilhões em 2025 para US$ 52,62 bilhões até 2030.
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Esse crescimento, porém, carrega um risco que poucos estão discutindo abertamente. A pesquisa Tech Trends 2026 da Deloitte revelou o que separa as empresas com resultado real em IA das demais: elas reconstruíram suas operações do zero em torno da tecnologia, independentemente do volume investido.
Atualmente, a maioria das organizações pega um processo existente, coloca um agente de IA por cima e espera que a mágica aconteça. O que tenho observado no mercado é que quem gera resultado faz o oposto, pois olha para o problema de negócio primeiro, redesenha o fluxo inteiro e só depois coloca a IA como infraestrutura nativa do processo.
Depois de anos acompanhando (e participando) de implementações de IA em empresas de todos os tamanhos, percebi que as que dão certo respondem três perguntas antes de qualquer investimento: qual decisão repetitiva custa mais caro quando é lenta; quem é responsável quando o agente erra; e estamos preparados para o que acontece com as pessoas.
Outro aspecto alarmante é que as lideranças não estão analisando suficientemente o impacto psicológico da IA nas equipes. Existe um fenômeno chamado “workslop” que está corroendo a produtividade de negócios que adotaram a tecnologia sem preparar as pessoas: outputs de baixa qualidade gerados por IA que levam muito tempo para serem corrigidos. Ou seja, ao invés de ganhar tempo, perdem.
E a situação piora: algumas empresas cortaram equipes baseadas em ganhos de produtividade esperados, não reais. Agora, estão tendo que recontratar, porque previram que a IA substituiria funções antes de provar que ela conseguia executá-las. Apesar de contraintuitiva, a lição é simples e mostra que companhias que investem primeiro em capacitação de pessoas e só depois em tecnologia de IA têm resultados significativamente melhores do que as que fazem o inverso.
O Brasil tem um contexto único que torna a adoção de agentes de IA simultaneamente mais urgente, visto que o custo da mão de obra qualificada está subindo e a competição global não espera, e mais arriscada, pois muitas organizações brasileiras ainda estão em estágios iniciais de maturidade digital, a infraestrutura de dados da maioria é precária e as incertezas regulatórias no país criam um terreno difícil para quem quer se mover rápido.
Dessa forma, os exemplos de fora ajudam a entender que a tecnologia é a parte fácil, já a mais difícil é a arquitetura organizacional que permite que ela funcione, com dados limpos, processos claros, governança definida e pessoas preparadas.
Vale concluir que estamos no início de uma das maiores redistribuições de trabalho da história. Não de pessoas por máquinas, mas de tarefas repetitivas para agentes autônomos e de tarefas criativas/estratégicas para humanos. As empresas que vão prosperar na próxima década são as que entenderem que agentes de IA não substituem pessoas, mas sim processos ruins.
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De Araguari para o mundo, Gustavo Caetano se tornou um dos empreendedores mais influentes da atualidade. Em 2008, identificando uma oportunidade no mercado, fundou a Sambatech. Foi eleito uma das 10 mentes mais inovadoras do País pelo MIT e já considerado o Mark Zuckerberg brasileiro pela Business Insider.
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