IA Agêntica: orçamentos aumentam, mas prontidão dos dados atrasa a expansão

05 de novembro de 2025

 IA Agêntica: orçamentos aumentam, mas prontidão dos dados atrasa a expansão

“As empresas não têm falta de ambição ou financiamento. O que falta são as bases de dados e analytics que permitam aos agentes trabalhar em toda a empresa com confiabilidade e controle”, destaca James Fisher, diretor de Estratégia da Qlik, ao comentar o Estudo Qlik sobre IA Agêntica 2025 (Qlik 2025 Agentic AI Study), que analisa como grandes empresas estão planejando, financiando e operacionalizando a IA Agêntica. 

 

“Se você quer que a IA Agêntica faça a diferença em 2026, invista primeiro em pipelines confiáveis, interoperabilidade e uma estrutura prática de retorno sobre o investimento (ROI) em que sua diretoria acredite, completa. 

 

A pesquisa, encomendada à Enterprise Technology Research (ETR), demonstrou forte comprometimento com os agentes de IA, aliado a claras lacunas de execução. Quase todos os entrevistados já comprometeram orçamento, mas a maioria afirma que levará anos para operacionalizar em escala, com a qualidade dos dados e a integração das iniciativas de IA Agêntica com os sistemas existentes citados como os principais obstáculos.

 

As principais descobertas são:

 

- O dinheiro está disponível: 97% já comprometeram orçamento para IA Agêntica, com 39% planejando gastar US$ 1 milhão ou mais, e 34% alocando de 10% a 25% do seu orçamento de IA. Este é agora um item específico considerado no orçamento, o que cria expectativas para resultados visíveis em 2026.

 

- A estratégia está amadurecendo, mas a mensuração de valor está atrasada: 69% relatam uma estratégia formal de IA, em comparação com 37% em 2024, mas apenas 19% têm uma estrutura de ROI definida. A narrativa da governança está mudando de deveríamos fazer isso para o que vamos obter com isso.

 

- Uso em escala levará tempo: Apenas 18% implementaram totalmente a IA Agêntica e 46% dizem que escalar levará de três a cinco anos, com apenas 42% confiantes em sua expertise interna. 2026 parece ser uma fase de construção, não de ampla implementação.

 

- Os dados são o gargalo: Qualidade, disponibilidade e acesso aos dados lideram a lista de barreiras, seguidos por integração, habilidades e governança. A restrição é a estrutura corporativa, mais do que a potência do modelo.

 

- O risco está na ponta da implementação: As principais preocupações são a segurança cibernética, a confiabilidade do output e a exposição legal, com a explicabilidade e a auditabilidade logo atrás. Os líderes de risco definirão o ritmo e a seleção de fornecedores.

 

- Onde os agentes chegam primeiro: Operações de TI e desenvolvimento de software são as áreas mais visadas, com a redução de custos como principal objetivo e a produtividade como a principal métrica. Os primeiros ganhos se concentram onde já existem telemetria e linhas de base.

 

A IA Agêntica ultrapassou as limitações relacionadas a orçamento e passou a integrar os planos operacionais de 2026. A ação inicial é pragmática: os entrevistados apontam as operações de TI e o desenvolvimento de software como pioneiros, onde os resultados e a telemetria são mais claros. O obstáculo à escala é menos atribuível à capacidade do modelo e mais relacionado ao desafio de integrar dados governados e de alta qualidade aos fluxos de trabalho existentes e conectar sistemas sem adicionar riscos. Até que isso aconteça, muitos programas permanecerão como pilotos e provas, em vez de operações em execução.

 

 

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