A IA agêntica é muito promissora, mas a sua adoção não é uma tarefa fácil. Empresas de todos os setores estão encontrando dificuldades para converter o discurso transformador em vitórias reais. O relatório “State of AI in the Enterprise 2026”, da Deloitte, revelou que apenas 34% das organizações estão realmente repensando seus negócios com base na IA, embora a grande maioria tenha projetos em andamento.
Aqui estão cinco obstáculos persistentes que se interpõem entre as empresas e resultados significativos em IA autônoma, juntamente com uma solução prática para cada um deles:
1. A crise de talentos que ninguém consegue resolver apenas contratando mais gente
Um dos maiores problemas que impedem o avanço da onda agêntica são as pessoas. A demanda por profissionais especializados está crescendo rapidamente, com as ofertas de emprego para cargos na área de IA agêntica registrando um aumento de quase 1.000% somente entre 2023 e 2024, de acordo com a McKinsey.
Tentar oferecer um salário superior ao do mercado para um especialista cuja oferta é escassa é uma estratégia condenada ao fracasso para a maioria das organizações. Uma abordagem mais sustentável consiste em investir na capacitação dos funcionários atuais em todas as áreas da empresa (não apenas em TI) para ajudá-los a compreender os fluxos de trabalho multidisciplinares que a IA agêntica irá transformar. Depois, conte com parceiros de serviços profissionais que tragam modelos validados e orientação especializada para fechar as lacunas de desenvolvimento rapidamente.
2. Privacidade e segurança de dados na era da IA autônoma
De acordo com a Deloitte, 73% das empresas apontam a privacidade e a segurança dos dados como o principal risco relacionado à IA. Os sistemas agênticos, que interagem com dados confidenciais de forma autônoma, só pioram a situação. A resposta é um maior controle, incluindo segmentação de rede e políticas de confiança zero que incorporem controles de gestão e acesso para identidades não humanas.
As infraestruturas locais e híbridas proporcionam às organizações controle direto sobre onde seus dados estão armazenados e como são transferidos. Armazenamento com segurança cibernética certificada, criptografia robusta e soberania de dados não são mais opcionais.
3. A falta de governança coloca em risco a IA agêntica
Segundo a Deloitte, apenas 21% das empresas possuem um modelo de governança maduro para agentes de IA autônomos, embora quase três quartos delas planejem implementá-los nos próximos dois anos. As empresas que extraem o máximo valor da IA agêntica são aquelas cujos líderes seniores definem a governança, em vez de delegá-la às equipes técnicas. Isso envolve estabelecer a supervisão humana no processo, auditar as decisões tomadas pela IA e priorizar casos de uso menos arriscados antes de escalar a operação, com cautela.
4. A falta de uma integração profunda
A IA agêntica utiliza comportamentos autônomos para localizar e manipular dados que auxiliam nas tarefas empresariais. Mas obter esses dados pode ser difícil quando os sistemas e processos não foram projetados para se comunicarem entre si.
É aqui que a integração profunda se torna importante, tanto no nível técnico quanto no nível dos processos. A eliminação das barreiras entre os sistemas novos e os legados proporciona aos processos autônomos um acesso abrangente aos dados, o que amplia suas capacidades. A integração full-stack simplifica a implantação e reduz a complexidade da integração, acelerando o caminho para resultados concretos. Arquiteturas de solução pré-testadas ajudam a reduzir os riscos de integração.
A integração completa se estende até o nível dos processos, onde a reformulação do fluxo de trabalho é fundamental. O potencial transformador da IA agêntica não reside apenas em integrá-la aos processos existentes, mas em redefinir os fluxos de trabalho com a operação autônoma como elemento central.
5. A avaliação do ROI
Os conselhos de administração querem saber agora, em detalhes, quais são os benefícios da IA. Mas há uma grande discrepância entre as expectativas e a realidade. Embora 74% das organizações esperem aumentar a receita por meio da IA, apenas 20% estão realmente conseguindo isso. De fato, a iniciativa NANDA, do MIT, constatou que 95% dos projetos-piloto não conseguem gerar um impacto mensurável na lucratividade.
Para lucrar com a IA, é preciso começar por essas medições. Isso significa objetivos baseados em resultados vinculados a KPIs específicos da empresa. Esses indicadores podem variar desde números genéricos, como tempo de retorno e custo por tarefa, até indicadores específicos do setor, como a saúde dos pacientes. Avalie desde o início e com frequência; as empresas devem acompanhar esses indicadores desde o início, e não apenas após a revisão do orçamento.
Encontrando uma saída
As empresas que superam esses desafios encaram a IA como uma transformação organizacional, e não como um projeto tecnológico. A infraestrutura é importante (o fato de ser pré-validada, escalável e segura faz toda a diferença), mas é apenas uma parte da equação.
Um parceiro tecnológico de confiança, com um ecossistema aberto, soluções comprovadas e serviços especializados, pode reduzir drasticamente o abismo entre a ambição e a execução. As empresas que adotarem uma visão abrangente das iniciativas de IA e trabalharem com os parceiros adequados definirão as regras da próxima era competitiva.
