40% das empresas podem desativar agentes de IA até 2027 por falhas de governança, aponta pesquisa
Gartner prevê que 40% das empresas poderão rebaixar ou descontinuar agentes autônomos até 2027 após identificar falhas de governança em produção
A expansão da inteligência artificial para tarefas que antes dependiam diretamente de funcionários traz um novo desafio para as empresas: controlar sistemas capazes de tomar decisões e executar ações com diferentes níveis de autonomia.
Uma previsão do Gartner indica que, até 2027, 40% das empresas poderão rebaixar ou descontinuar agentes autônomos de IA por falhas de governança identificadas depois que os sistemas já estiverem em produção.
O dado não significa que 40% dos agentes existentes serão desligados. A estimativa se refere às empresas que poderão reduzir a autonomia ou retirar de operação agentes devido a problemas de controle, segurança, conformidade ou gestão.
Por que a governança se tornou um problema para os agentes de IA
Agentes de IA são sistemas capazes de executar etapas de uma tarefa de forma mais independente do que um chatbot tradicional. Dependendo da configuração, eles podem consultar informações, recomendar decisões, alterar dados, enviar mensagens ou executar processos em outros sistemas.
Isso aumenta o potencial de uso da tecnologia no trabalho, mas também amplia os riscos. Um agente com acesso a sistemas internos, por exemplo, pode executar uma ação incorreta em escala maior do que uma ferramenta usada apenas para gerar um texto.
Segundo o Gartner, um dos problemas é tratar a governança como uma escolha binária: bloquear completamente o agente ou confiar nele sem estabelecer controles proporcionais ao seu nível de autonomia.
A recomendação é estabelecer níveis diferentes de governança. Um agente que apenas consulta documentos não apresenta o mesmo risco de outro que pode alterar informações ou executar ações sem aprovação humana.
Quanto mais autonomia, maior a necessidade de controle
O Gartner classifica os agentes em diferentes níveis. Os mais simples podem apenas observar informações ou produzir recomendações. Em níveis superiores, o sistema pode executar uma ação após aprovação humana ou operar de maneira autônoma dentro de limites definidos.
Na prática, isso significa que uma empresa precisa saber exatamente o que cada agente pode acessar e fazer.
Um sistema utilizado para resumir documentos, por exemplo, pode ter acesso somente de leitura. Já um agente responsável por atualizar registros financeiros precisaria de permissões mais restritas, mecanismos de aprovação, registros das ações realizadas e formas de interromper sua operação.
Nos agentes mais autônomos, o Gartner recomenda controles como monitoramento contínuo, mecanismos de interrupção, possibilidade de reversão de ações e definição clara de quem responde pelo comportamento do sistema.
O risco de criar agentes sem saber onde estão
O problema não está apenas nos agentes desenvolvidos oficialmente pela área de tecnologia. A expansão de ferramentas de inteligência artificial também pode levar funcionários a criar soluções por conta própria, fenômeno conhecido como shadow AI.
Em abril de 2026, o Gartner afirmou que apenas 13% das organizações consideravam ter a governança adequada para seus agentes de IA. A consultoria também projetou que uma empresa média da Fortune 500 poderá ter mais de 150 mil agentes em uso até 2028.
Nesse cenário, manter um inventário dos agentes passa a ser uma etapa de controle. A empresa precisa identificar quais sistemas existem, quem os criou, quais dados acessam, que ações podem executar e quando devem ser revisados ou retirados.
Agentes de IA também podem ser reduzidos por falta de resultado
A governança não é o único motivo que pode levar um projeto de agente a ser encerrado. Em 2025, o Gartner já havia previsto que mais de 40% dos projetos de inteligência artificial agentiva seriam cancelados até o fim de 2027 por custos elevados, falta de valor claro ou controles de risco insuficientes.
A previsão mostra que colocar um agente em funcionamento não garante que ele continuará sendo utilizado. O projeto precisa demonstrar resultado, ter custos controlados e operar dentro de limites definidos.
Para quem trabalha diretamente com inteligência artificial, isso também muda o perfil das competências exigidas. Além de saber utilizar ferramentas, profissionais envolvidos na implantação desses sistemas precisam compreender permissões, dados, supervisão humana, segurança e critérios para avaliar o desempenho dos agentes.
A tendência indica que a discussão sobre agentes de IA deve avançar da capacidade técnica para questões de responsabilidade, controle e confiabilidade. Quanto maior a autonomia concedida a um sistema, maior é a necessidade de definir previamente o que ele pode fazer, quais dados pode acessar e quando uma pessoa deve intervir.
Para as empresas, a governança passa a fazer parte da própria implantação da inteligência artificial, e não apenas de uma etapa posterior ao desenvolvimento da tecnologia.