A IA corporativa deixou de ser uma promessa de laboratório para se tornar uma ferramenta de execução real. Segundo o SAP Value of AI Report 2026, baseado em uma pesquisa com 2.600 líderes empresariais de 13 países, a tecnologia já sustenta quase um terço de todas as tarefas nas organizações. O índice chegou a 30% este ano, ante 25% no ano passado. (source)
Para quem decide onde investir tempo e recursos, a mensagem é clara: o resultado não depende apenas de escolher o modelo mais novo. Depende de dados confiáveis, contexto de negócio e governança capaz de acompanhar a expansão da IA. A transição para sistemas agênticos, que planejam e executam múltiplas etapas para alcançar um objetivo, exige que as empresas deixem de lado iniciativas isoladas e adotem uma estratégia integrada.
Há também um sinal relevante para o mercado brasileiro. Segundo a SAP Brasil, companhias do país já registram retorno médio de 16% sobre investimentos em IA e projetam ROI de 31% em dois anos. A comparação ajuda a colocar a discussão global em perspectiva: o potencial existe, mas capturá-lo depende da capacidade de transformar experimentos em processos confiáveis.
O fosso entre a satisfação e o potencial total
Um dado curioso revela o estado atual da adoção: 69% das empresas afirmam estar satisfeitas com o retorno sobre o investimento, ou ROI, da IA. No entanto, 67% não acreditam que a tecnologia esteja entregando seu potencial máximo. A experiência prática mostrou que a IA gera resultados, mas também revelou o trabalho necessário para levá-los a mais áreas da organização.
Atualmente, apenas 17% das organizações relatam possuir uma abordagem estratégica e holística para priorizar projetos de IA. O número quase dobrou em relação aos 9% do ano anterior. Sem uma direção comum, surgem iniciativas fragmentadas, com dados que funcionam em um projeto, mas não conseguem sustentar a transformação de um processo inteiro.
As expectativas para sistemas agênticos também avançaram. O ROI esperado para a IA agêntica subiu de 10% no ano passado para 17% neste ano. O movimento indica que as empresas já enxergam os agentes como uma etapa prática da adoção, não apenas como uma experiência tecnológica.
O que realmente impede a escala
Para quem busca eficiência, dois gargalos precisam ser enfrentados desde o início: dados confiáveis e regras claras de uso. A qualidade e a disponibilidade dos dados são citadas por 73% dos respondentes como o principal motivo para não extraírem mais valor da IA.
O problema aparece no trabalho diário. 79% dos respondentes relatam retrabalho, atrasos ou acúmulos de tarefas causados por resultados de baixa qualidade, ao menos ocasionalmente. Esse dado não significa que 79% dos casos tenham o mesmo impacto. Ele mostra, sim, que saídas pouco confiáveis já interferem na operação de muitas organizações.
A mudança de paradigma traz uma exigência adicional: preservar o contexto de negócio. É como entregar a uma pessoa uma planilha sem explicar o que cada campo significa. Mesmo que os números estejam corretos, fica mais difícil tomar uma decisão segura. Quando os dados saem de um sistema de gestão empresarial, ou ERP, podem perder relações e significados importantes para a IA generativa.
1. Conecte agentes a dados ricos em contexto
Um agente precisa entender não apenas o conteúdo de uma informação, mas também sua relação com processos, clientes, fornecedores e regras internas. Sem esse contexto, ele pode produzir uma resposta plausível, porém inadequada para a decisão que a empresa precisa tomar.
2. Organize os dados entre sistemas
Mapear informações de forma consistente ajuda a evitar que o mesmo cliente, pedido ou fornecedor apareça com significados diferentes em sistemas distintos. Isso reduz retrabalho e facilita a expansão de um projeto bem-sucedido para outras áreas.
3. Preserve o significado das informações
Grafo de conhecimento é uma forma de relacionar dados e mostrar como eles se conectam. Na prática, esse recurso ajuda a manter o significado das informações quando elas são usadas por diferentes aplicações de IA.
O risco invisível da governança
À medida que a IA se integra aos processos, surge um risco crítico: os agentes sombrios, nome dado a agentes ou ferramentas de IA usados sem aprovação da organização. Cerca de 69% das empresas admitem o uso ocasional ou frequente de ferramentas de IA não aprovadas. Isso pode permitir que sistemas acessem dados ou realizem ações sem os controles esperados.
Apenas 12% das organizações afirmam estar totalmente preparadas para governar a IA. Por isso, a empresa precisa saber quais agentes e modelos estão em uso, quais permissões eles têm e como seu desempenho é acompanhado. A lógica é parecida com a contratação de uma pessoa: antes de liberar acessos, é preciso entender sua função e definir o que ela pode fazer.
Esse cuidado não serve para frear a inovação. Ele permite que bons projetos avancem sem transformar uma falha de acesso ou uma resposta incorreta em um problema operacional. Governança bem desenhada dá mais segurança para testar, medir e ampliar o uso de agentes.
O trabalho muda junto com a tecnologia
A escala real da IA exige mais do que capacitação técnica. Quase 80% dos respondentes concordam que maximizar o valor da IA requer mudanças além do treinamento técnico, e 75% já planejam requalificar seus funcionários.
O foco está mudando da substituição de empregos para a colaboração entre pessoas e agentes. Os sistemas podem executar etapas e sugerir caminhos, mas ainda precisam de supervisão humana, fluxos de trabalho redesenhados e profissionais capazes de avaliar decisões. Para o trabalhador, isso significa que aprender a revisar, orientar e usar a IA pode ser tão importante quanto aprender a operar uma nova ferramenta.
O objetivo é uma empresa autônoma, na qual agentes conectados a dados contextualizados e a uma governança robusta trabalhem em sintonia com as pessoas. Para chegar lá sem desperdiçar recursos, o melhor próximo passo é simples: antes de ampliar o número de agentes, revise a qualidade dos dados, os acessos permitidos e a responsabilidade humana em cada processo. Essa base torna a IA mais útil no cotidiano e mais segura para toda a organização. Leia também: A nova startup Prentis quer automatizar o seu escritório. Veja se vale a pena esperar por esses agentes.
