Gartner aponta que os cancelamentos resultam mais de falhas na implementação do que de limitações técnicas. Organizações aplicam camadas de IA sobre processos inadequados, elevando custos e riscos operacionais.
A previsão da Gartner de que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027 chama atenção por confrontar o entusiasmo em torno dessa tecnologia. Se os agentes de IA são uma aposta central para os próximos anos, por que tantos projetos devem ser abandonados?
A explicação, segundo a Gartner, tem menos a ver com a capacidade técnica dos agentes e mais com a forma como as empresas estão implementando a solução. Os cancelamentos não ocorrem porque os agentes deixam de funcionar, mas porque muitas organizações tentam aplicar uma camada de inteligência sobre processos e bases de dados que já tinham problemas antes da chegada da IA.
Entre as causas apontadas estão o aumento dos custos, a dificuldade de demonstrar valor para o negócio e controles de risco insuficientes — problemas que surgem quando a implantação começa pelo fim, ou seja, pela escolha da ferramenta em vez da preparação dos dados e processos.
Do total de fornecedores que hoje se apresentam como plataformas de IA agêntica, apenas cerca de 130 oferecem tecnologias que realmente se enquadram nessa categoria. O restante é resultado do chamado agent washing, prática em que assistentes de IA, chatbots e automações tradicionais são reposicionados como agentes inteligentes para aproveitar o momento do mercado.
Em muitas operações, a conversa começou pela ferramenta, quando deveria começar pelos dados. A pergunta principal não é qual agente usar, mas sobre quais informações ele vai operar. É comum encontrar informações acumuladas por anos em planilhas, ERPs, CRMs e outros sistemas que nunca foram integrados. Nessas bases há registros duplicados, dados desatualizados, indicadores inconsistentes e processos diferentes que produzem respostas distintas para a mesma pergunta. Quando um agente passa a operar nesse ambiente, ele não corrige as inconsistências e apenas automatiza decisões baseadas nelas.
Por isso, a Gartner recomenda que organizações priorizem casos de uso com retorno claramente definido e avaliem se a infraestrutura atual é capaz de sustentar esse tipo de automação antes de implementar agentes. A adoção responsável, segundo a consultoria, exige governança de dados e capacidade de transformar registros dispersos em uma base consistente.
Isso não significa que agentes de IA sejam uma promessa vazia. A própria consultoria projeta que, até 2028, uma parcela crescente das decisões operacionais será tomada por agentes autônomos. O potencial existe, mas depende diretamente da qualidade da base sobre a qual esses sistemas vão operar.
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