A previsão da Gartner de que mais de 40% dos projetos de inteligência artificial agêntica serão cancelados até o final de 2027 acende um alerta no mercado. A constatação parece contradizer o otimismo em torno dos agentes de IA, considerados uma das maiores apostas tecnológicas para os próximos anos. Mas, afinal, por que tantos investimentos podem ser abandonados?
A resposta, segundo a consultoria, não reside na falha da tecnologia em si, mas na forma como ela está sendo incorporada pelas empresas. Os cancelamentos não ocorrem porque os agentes deixam de funcionar, mas sim porque muitas organizações tentam sobrepor uma camada de inteligência a processos e bases de dados que já apresentavam falhas e inconsistências muito antes da IA ser sequer considerada. O resultado são custos elevados, dificuldade em demonstrar valor real para o negócio e controles de risco insuficientes, um cenário que a Gartner classifica como “começar pelo fim”.
O Perigo do ‘Agente Washing’
Em meio ao boom da IA, milhares de fornecedores se apresentam como plataformas de IA agêntica. No entanto, a Gartner aponta que apenas cerca de 130 realmente oferecem tecnologias que se encaixam nessa categoria. O restante é resultado do chamado “agente washing”, uma prática onde assistentes de IA, chatbots e automações tradicionais são simplesmente reposicionados como agentes inteligentes para surfar na onda do mercado.
Esse movimento contribui para o ritmo acelerado de adoção da IA nos últimos anos. Em muitas empresas, a discussão sobre a implementação da inteligência artificial começou pela escolha da ferramenta, quando o ponto de partida deveria ser a análise e organização dos dados. A pergunta crucial não deveria ser “qual agente utilizar?”, mas sim “sobre quais informações ele vai operar?”.
É comum encontrar operações que acumulam informações por anos em planilhas, sistemas de ERP, CRMs e outras plataformas que nunca foram devidamente integradas. Esse ambiente fragmentado gera registros duplicados, bases de dados desatualizadas, indicadores inconsistentes e processos diferentes que produzem respostas distintas para a mesma questão. Quando um agente de IA é implementado sobre essa estrutura caótica, ele não resolve as inconsistências, apenas automatiza decisões baseadas nelas, perpetuando os problemas.
A Chave é ‘Arrumar a Casa’ Antes da IA
O verdadeiro desafio reside na qualidade da informação disponível, na governança dos dados e na capacidade de transformar registros dispersos em uma base consistente e confiável. Antes de pensar em agentes de IA, é imperativo que as empresas “arrumem a casa” digital.
A própria Gartner recomenda que as organizações priorizem casos de uso com retorno claramente definido e avaliem rigorosamente se a infraestrutura atual é capaz de sustentar esse tipo de automação antes de qualquer implementação. Essa abordagem estratégica evita desperdícios e aumenta as chances de sucesso dos projetos.
Potencial Genuíno com a Base Correta
Isso não significa que os agentes de IA sejam uma promessa vazia. Pelo contrário, a consultoria projeta que, até 2028, uma parcela crescente das decisões operacionais será tomada por agentes autônomos. O potencial dessa tecnologia é imenso e transformador, mas ele depende diretamente da qualidade e integridade da base de dados sobre a qual esses sistemas inteligentes são construídos e operam. O futuro da IA agêntica é promissor, desde que as fundações digitais estejam sólidas.
Fonte: canaltech.com.br