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- maio 26, 2026
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IA agêntica:
do piloto ao resultado real
POR ITAMAR OLÍMPIO, CEO CO-VIVA
A maioria das empresas brasileiras está em um momento desconfortável com IA.
Investiu, anunciou, contratou fornecedor, rodou piloto, e não consegue mostrar impacto no resultado.
A pesquisa Panorama 2026, da AmCham Brasil em parceria com a Humanizadas, ouviu 629 executivos de médias e grandes companhias e encontrou um descompasso: 61% dos líderes não percebem impacto relevante dos investimentos que já fizeram em IA, e apenas 3% conseguiram converter essas iniciativas em receita nova ou vantagem competitiva.
Ao mesmo tempo, segundo estudo da IBM com mais de 2.400 tomadores de decisão de TI em 13 países, 78% dos executivos brasileiros planejavam ampliar os investimentos em IA até o fim de 2025, e o ritmo continua em 2026.
O problema, portanto, não é a falta de aposta. É a falta de tradução entre aposta e resultado.
Por que tantos pilotos não escalam
Pesquisa do MIT, divulgada em 2025, indica que cerca de 95% das iniciativas corporativas de IA generativa não chegam a gerar retorno mensurável.
A causa não costuma ser a tecnologia.
Os modelos funcionam, os fornecedores entregam, as demonstrações impressionam.
O que falha é a integração entre o piloto e a operação da empresa: o processo segue como antes, os dados continuam fragmentados, e o piloto vira uma capacidade adicional que ninguém usa de forma sistemática. O modelo roda, mas a produtividade do time não muda.
Esse padrão explica boa parte do gap entre investimento e impacto.
Não estamos diante de um problema de adoção da tecnologia, mas de redesenho de processo apoiado por tecnologia. São coisas diferentes, e a segunda é significativamente mais difícil.
O que muda com a IA agêntica
É nesse contexto que entra a discussão sobre IA agêntica, apontada por Gartner e Globant como a virada de 2026.
Vale separar com clareza dois conceitos que tendem a ser confundidos.
Um copilot é uma ferramenta que assiste a pessoa: ela escreve mais rápido, codifica mais rápido, resume documentos mais rápido. O ganho é de produtividade individual, e fica preso a quem usa.
Um agente é diferente. Recebe um objetivo, decide os passos necessários, executa ações dentro das ferramentas que a empresa já usa, CRM, ERP, base de dados, e-mail, planilha e devolve o resultado.
Em vez de assistir uma pessoa em uma tarefa, assume a tarefa de ponta a ponta, com supervisão humana em pontos definidos.
A diferença econômica é relevante.
Onboarding de cliente, conciliação de dados entre sistemas, qualificação inicial de leads, classificação de documentos, geração de relatórios recorrentes, triagem de chamados, são processos que consomem horas de profissionais qualificados e que, por serem repetitivos e estruturados, são candidatos naturais a serem assumidos por agentes.
O ROI nesses casos não vem de “produtividade individual”, mas da capacidade humana liberada para o que efetivamente exige julgamento.
O que o mercado brasileiro mostra hoje
A adoção está acontecendo de forma desigual. Bancos e seguradoras de grande porte já colocaram agentes em processos de back-office, especialmente análise de documentação, classificação de sinistro e prevenção a fraude, com resultados que justificam o investimento pelo volume.
Varejistas com operação digital madura estão aplicando agentes em atendimento e curadoria de catálogo.
Em paralelo, empresas de porte equivalente em setores próximos ainda estão na fase de avaliar se vale rodar mais um piloto.
A própria pesquisa AmCham mostra a dimensão dessa lacuna: 83% das empresas brasileiras usam agentes autônomos apenas em tarefas simples, ou sequer planejam adotá-los até 2026.
Considerando que a tecnologia já está disponível, que os fornecedores estão ativamente oferecendo soluções e que parte da concorrência está adotando, esse número diz mais sobre prioridade interna do que sobre maturidade tecnológica do mercado.
Por que tantas empresas travam
Quando se pergunta aos executivos o que impede a IA de gerar impacto estrutural, as respostas são sempre humanas e organizacionais, não técnicas.
A AmCham listou os principais entraves: 64% apontam falta de capacitação técnica das equipes, 52% citam ausência de estratégia clara de uso, 43% mencionam baixa qualidade dos dados internos. Somam-se a isso resistência cultural à mudança e lideranças despreparadas para conduzir a transição.
Nenhum desses pontos se resolve com mais um piloto isolado dentro de uma área de inovação. Eles se resolvem com sponsor de negócio assumindo o projeto, com critério explícito de sucesso, com investimento em capacitação e com governança de dados tratada como pré-requisito, não como entrega futura.
Há ainda um aspecto orçamentário que costuma passar despercebido.
Pela mesma pesquisa, 77% das empresas brasileiras dedicam até 2% do orçamento a IA. Para uma tecnologia descrita como prioridade número um para 2026, 2% é um nível de investimento compatível com fase exploratória, não com fase operacional.
É difícil colher resultados de operação investindo em ritmo de pesquisa.
O que separa os projetos que escalam
Três fatores aparecem com consistência nos casos em que IA agêntica passa de piloto para operação.
O primeiro é a escolha do processo. Projetos com volume, dor concreta e métrica clara, como onboarding, reconciliação financeira ou triagem de chamado, têm caminho direto para o ROI. Projetos focados em “experiência inovadora” sem indicador definido tendem a não sair do papel, mesmo quando funcionam tecnicamente.
O segundo é a maturidade do dado. Agentes operam em cima de dados estruturados, com governança definida e APIs expostas. Empresas que adiam esse trabalho de base estão, na prática, adiando o retorno de toda a iniciativa de IA, não apenas da parte agêntica.
O terceiro é a definição de baseline. Antes de implementar o agente, é necessário medir quantas horas o processo consome hoje, com que custo e com qual taxa de erro.
Sem essa medição inicial, não há como avaliar o impacto depois, e projetos sem avaliação de impacto raramente conseguem segunda rodada de investimento.
O custo de adiar
A transição agêntica tem um efeito de composição. Cada trimestre em que uma empresa adia a adoção é um trimestre em que a concorrente que avançou está refinando integrações, treinando equipes e reduzindo custo unitário de operação.
Em dois anos, a diferença de margem entre quem operou e quem ainda está validando tende a ser substancial, e difícil de recuperar em setores competitivos.
O movimento de 2026 é, portanto, menos sobre tecnologia e mais sobre decisão.
Vale, inclusive, o exercício honesto sobre o próprio orçamento de IA dos últimos 18 meses. Quanto virou processo rodando, com responsável e indicador? Quanto virou apresentação?
A resposta a essas duas perguntas tende a ser um indicador mais útil de competitividade em 2026 do que a maior parte dos planejamentos estratégicos formais.
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