IA agêntica: 40% dos aplicativos corporativos terão agentes de IA até o fim de 2026, prevê o Gartner
Previsões de consultorias e estudos com executivos brasileiros indicam avanço dos agentes de IA nas empresas, junto com preocupações sobre erros e proteção de dados
Pedir que um sistema consulte uma planilha, cruze os dados com o e-mail de um cliente e envie um resumo ao time, sem que alguém conduza cada passo, é o tipo de tarefa que define a IA agêntica. O termo passou a aparecer em planos de investimento, previsões de consultorias e conversas sobre o futuro das funções profissionais.
Para quem atua em tecnologia, finanças, atendimento ou gestão, entender como esses sistemas funcionam já faz diferença no dia a dia. A inteligência artificial que executa tarefas por conta própria muda o que se espera de quem trabalha com ela.
O que é IA agêntica e como ela se diferencia
Ferramentas de IA generativa respondem a comandos: o usuário pede um texto ou uma análise, e o sistema entrega o resultado. Um agente recebe um objetivo, divide o trabalho em etapas, usa recursos como agenda, e-mail, planilhas e sistemas internos e executa ações com algum grau de autonomia.
Na prática, em vez de pedir o rascunho de um relatório, o profissional define a meta, como conciliar os lançamentos do mês e apontar divergências. O agente percorre os dados e devolve o resultado para revisão, que segue sendo humana.
Quanto as empresas já apostam em agentes
O Gartner estimou, em 2025, que 40% dos aplicativos corporativos terão agentes de IA para tarefas específicas até o fim de 2026, contra menos de 5% no ano anterior. É uma projeção, não um retrato do que já opera.
No Brasil, o estudo 5 Tendências para 2026, do IBM Institute for Business Value, indica que 75% dos executivos esperam agentes de IA operando de forma independente até o fim deste ano. Outros 65% dizem que esses sistemas já ajudam a decidir de modo melhor e mais rápido.
Como se preparar para trabalhar ao lado de agentes de IA
Se os agentes assumem etapas operacionais, ganha peso quem sabe definir objetivos claros, revisar resultados e identificar falhas. Isso vale também para quem não programa, já que delegar bem exige saber o que o sistema consegue fazer.
Para quem quer começar a estudar o tema, o Pré-MBA em IA da Saint Paul, em parceria com a EXAME, é uma das opções, com quatro aulas práticas, online.
Riscos e limites que pedem atenção
Autonomia traz riscos. Na pesquisa global do IEEE sobre o impacto da tecnologia em 2026, a dependência excessiva e possíveis imprecisões (54%) e a exposição de dados internos (52%) estão entre as principais preocupações com o uso de IA generativa e agêntica nas organizações.
Por isso, o desenho de um agente envolve definir quais dados ele pode acessar e em que momentos uma pessoa precisa aprovar a ação, como em pagamentos ou comunicações a clientes.
No atendimento, por exemplo, um agente pode consultar o histórico de um pedido e propor a solução ao cliente, enquanto reembolsos de maior valor seguem para a validação de um atendente. A divisão entre o que é automatizado e o que exige decisão humana varia por empresa e por tipo de risco.
O que observar daqui para frente
O ponto de atenção agora é a passagem dos testes para a rotina: quais processos terão agentes em operação, como os resultados serão medidos e que competências as empresas passarão a exigir. Para o profissional, o caminho começa por conhecer o conceito, testar ferramentas no próprio trabalho e saber quando a revisão humana é indispensável.
Também cabe acompanhar como as empresas vão tratar a responsabilidade pelas decisões tomadas com apoio de agentes e que regras internas serão criadas para registrar e auditar o que esses sistemas fazem.