A cada ciclo de inovação, executivos se veem diante de uma escolha difícil: esperar para ver ou agir rápido e correr riscos. Com os agentes de IA, essa escolha chegou mais cedo do que muitos esperavam. Nas últimas semanas, o tema dominou pautas de conselhos, roadmaps de inovação e conversas estratégicas entre lideranças técnicas e de negócio.
Mas há uma pergunta incômoda que poucos estão fazendo com a devida profundidade: agentes são uma alavanca real de transformação ou apenas mais uma onda de hype que será substituída em breve?
A corrida por agentes de IA: onde tudo começa
As estatísticas são tentadoras. Segundo o Gartner, até 2028, 33% dos aplicativos corporativos incorporarão agentes baseados em IA. Até 2029, 80% dos atendimentos rotineiros serão resolvidos sem contato humano direto. E já nos próximos dois anos, 15% das decisões operacionais serão tomadas por sistemas autônomos.
É fácil entender por que tantas organizações estão se apressando para “fazer algo com agentes”. A promessa é poderosa: automatizar processos, reduzir custos, escalar decisões. Mas o que vemos na prática é que, sem uma tese clara de valor, esses projetos se perdem rapidamente entre demonstrações tecnológicas e falta de aplicabilidade real.
Empresas que mergulham apenas pelo entusiasmo da tendência geralmente acabam criando provas de conceito que impressionam nos primeiros dias, mas que não resistem ao teste do tempo. O resultado é conhecido: frustração, desperdício e descrédito interno.
Quando a tecnologia atropela a estratégia
A maioria dos projetos com agentes começa com a pergunta errada: qual tecnologia usar? Em vez disso, o ponto de partida deveria ser: que decisão de negócio queremos transformar?
Sem essa clareza, a tendência é investir energia em interfaces bonitas, fluxos complexos e testes com LLMs sem utilidade real. O resultado? Baixa adesão, métricas mal definidas e, em pouco tempo, a sensação de que “agente não entrega o que promete”.
Não é a tecnologia que falha, mas a ausência de alinhamento entre o problema real e o que está sendo automatizado. Em um ambiente corporativo pressionado por metas, gastar energia com pilotos desconectados das dores prioritárias é receita certa para transformar inovação em frustração.
Exemplos do que funcionam
Do outro lado, empresas que estão acertando seguem um roteiro diferente. Elas começam com um processo claro, dados estruturados e uma dor de negócio mensurável.
Casos de sucesso envolvem agentes que:
• Realizam análise de risco em operações financeiras e acionam alertas proativos;
• Identificam gargalos logísticos e reencaminham fluxos de entrega automaticamente;
• Automatizam aprovações de crédito com base em critérios flexíveis e adaptáveis;
• Apoiam times de vendas com recomendações em tempo real baseadas no comportamento do cliente.
O ponto em comum é que esses agentes não surgem como experimentos isolados, mas como parte de uma estratégia clara de transformação operacional. Eles são medidos, auditados e inseridos em um ciclo de governança contínua.
Um estudo da McKinsey mostrou que empresas que alinham suas iniciativas de IA a processos críticos de negócio têm até 3 vezes mais chance de capturar valor real em comparação àquelas que tratam agentes apenas como pilotos exploratórios.
O que leva ao fracasso
Em contraste, os projetos que fracassam geralmente compartilham um padrão preocupante: foco exagerado em tecnologia, ausência de governança e falta de envolvimento das áreas de negócio.
Muitos são conduzidos apenas pela TI ou times de inovação, sem patrocínio executivo ou conexão com as metas estratégicas da organização. Outros tentam replicar agentes genéricos prontos, sem considerar as nuances do contexto interno.
E há ainda os que confundem agentes com chatbots decorativos. Resultado: soluções frágeis, sem utilidade prática e que comprometem a credibilidade da IA dentro da empresa.
Quando os agentes não entregam impacto visível, rapidamente se transformam em mais uma estatística de fracasso de projetos digitais, alimentando a narrativa de que IA é moda passageira.
Antes de adotar, responda com clareza
Antes de decidir por um agente de IA, algumas perguntas precisam ser respondidas de forma objetiva:
• Qual decisão ou processo esse agente irá transformar?
• Que impacto esse agente deve gerar? Em qual indicador?
• O sucesso será medido como? Em quanto tempo?
• A quem esse agente servirá e qual será sua autonomia?
Responder a essas perguntas evita desperdício de tempo, protege o orçamento e aumenta as chances de sucesso real. É sobre conectar a inteligência artificial à inteligência de negócio, sem atalhos.
Por que isso importa agora
Estamos diante de um ponto de inflexão. Agentes de IA podem, sim, se tornar peças-chave na automação inteligente e na modernização dos modelos operacionais. Mas para isso, precisam ser projetados com clareza de propósito, orientados por dados confiáveis e inseridos em arquiteturas de decisão bem definidas.
Aqueles que tratarem agentes apenas como playground de inovação vão desperdiçar recursos. Mas quem entender que essa tecnologia é uma extensão da estratégia de negócio poderá transformar sua operação, acelerar decisões e gerar valor de forma contínua.
No fim, a questão não é se agentes de IA são hype ou estratégia. A questão é quem saberá construir agentes que resolvem problemas reais, enquanto outros ainda estarão ocupados apenas em falar sobre o potencial.
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