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.
