Por José Torres, Regional Sales Director at Outsystems.

A inteligência artificial está avançando rapidamente nas organizações. No entanto, em muitos casos, os projetos-piloto ainda enfrentam dificuldades para ganhar escala, criando um descompasso entre o uso individual da tecnologia e uma mudança operacional estruturada. Essa lacuna de maturidade torna-se ainda mais evidente ao observarmos as aplicações mais avançadas de IA, como os sistemas baseados em agentes. À medida que as empresas deixam a fase de experimentação e passam a buscar implementações em larga escala, cresce a necessidade de transformar iniciativas pontuais em resultados concretos para o negócio.

Nesse contexto, surge uma questão fundamental: como evoluir de um uso fragmentado da IA para um modelo autônomo supervisionado capaz de reestruturar processos e gerar valor mensurável?

Da experimentação à autonomia operacional 

A IA já deixou de ser apenas uma inovação exploratória. Hoje, ela se consolida como um importante vetor estratégico para empresas de diferentes portes e setores, ainda que sua adoção ocorra em ritmos distintos de acordo com o nível de maturidade tecnológica de cada empresa.

No Brasil, a adoção da IA já alcançou um estágio avançado. O estudo Confiança, Atitudes e Uso de Inteligência Artificial, realizado pela KPMG em parceria com a Universidade de Melbourne, indica que 86% dos trabalhadores brasileiros utilizam IA em suas atividades profissionais. Ao mesmo tempo em que as companhias ampliam o uso dessas ferramentas para aumentar a eficiência e automatizar tarefas, surgem novos desafios de governança. O levantamento aponta que 41% dos entrevistados admitem utilizar IA de formas que violam as políticas corporativas, um indicativo de que a rápida disseminação da tecnologia nem sempre é acompanhada pelos mecanismos de controle e supervisão necessários para sua adoção em escala.

É justamente nesse cenário que a IA agêntica surge como uma alternativa promissora para reduzir a distância entre experimentação e integração operacional. Mais do que ganhos tecnológicos, as instituições que conseguem avançar nessa jornada observam melhorias significativas de produtividade e passam a direcionar seus profissionais para atividades mais estratégicas e de maior valor agregado.

Mas essa transformação não acontece de forma automática. Antes de implementar agentes de IA, é fundamental que as empresas compreendam claramente suas necessidades, identifiquem gargalos e definam quais operações realmente podem se beneficiar da automação. Da mesma forma, os agentes precisam estar integrados aos fluxos de trabalho existentes, garantindo coordenação eficiente entre sistemas, equipes e rotinas profissionais.

Há ainda dois fatores indispensáveis para o sucesso dessa evolução: confiança e governança. Isso inclui controles rigorosos de acesso, rastreabilidade das decisões tomadas pelos agentes e mecanismos robustos de gestão de riscos, especialmente quando há tratamento de dados sensíveis.

O avanço da IA não se limita às corporações A pesquisa da KPMG e da Universidade de Melbourne mostra que 79% dos brasileiros já utilizaram IA em alguma dimensão de suas vidas, seja no trabalho, nos estudos ou em atividades pessoais. O dado demonstra o avanço da tecnologia na sociedade e ajuda a explicar por que as organizações são cada vez mais pressionadas a estruturar estratégias capazes de transformar a fase exploratória em impacto real para os negócios.

O caminho da experimentação à integração operacional

Embora a IA generativa e a IA agêntica estejam se disseminando rapidamente nas empresas brasileiras, a adoção da tecnologia não garante, por si só, uma transformação efetiva dos processos internos. Em muitas empresas, colaboradores já utilizam essas ferramentas em atividades pontuais, mas sua incorporação de forma ampla e coordenada ainda permanece limitada.

Esse cenário está diretamente relacionado a desafios humanos e culturais. Apesar do avanço da adoção, os principais desafios para ampliar o impacto da IA continuam sendo organizacionais. O relatório The State of AI Development 2026 (SoAD 2026), da OutSystems, mostra que apenas 36% das corporações possuem estruturas maduras de governança para inteligência artificial. O dado evidencia a dificuldade de transformar iniciativas isoladas em programas escaláveis e sustentáveis, capazes de evitar a fragmentação de ferramentas, estabelecer controles adequados e integrar a IA de forma consistente aos processos de negócio. Esses obstáculos reforçam que o sucesso da tecnologia depende não apenas das ferramentas disponíveis, mas também da capacidade das empresas de criar modelos de gestão, supervisão e adoção que sustentem seu crescimento em larga escala.

É nesse ponto que a IA agêntica representa uma mudança mais profunda nos modelos empresariais. Ao automatizar tarefas repetitivas e redistribuir responsabilidades, ela redefine fluxos de trabalho e altera a forma como pessoas e sistemas colaboram. Quando bem orquestrada, essa integração permite ganhos expressivos de eficiência e libera profissionais para atividades mais analíticas, criativas e estratégicas.

O desafio das empresas, portanto, já não é decidir se vão adotar IA, mas como transformá-la em um componente efetivo da operação. À medida que agentes inteligentes passam a executar tarefas, coordenar fluxos de trabalho e apoiar decisões, o foco deixa de ser a tecnologia em si e passa a ser a capacidade de integrá-la aos fluxos de negócio. Organizações que conseguirem combinar governança, capacitação e visão estratégica estarão mais aptas a capturar os ganhos de produtividade prometidos pela IA agêntica e converter iniciativas isoladas em vantagem competitiva sustentável.