A ascensão dos agentes de IA em 2025 marca uma etapa estratégica na transformação digital das empresas. Até então limitada a experimentações restritas, a IA agentiva agora tende a se impor como uma alavanca de eficiência, automação e inovação operacional. Segundo uma pesquisa realizada pela Cloudera com 1.484 responsáveis de TI em 14 países, 96% das organizações planejam aumentar o uso de agentes de IA nos próximos 12 meses.
Adoção massiva, embora recente
Embora recente, a adoção dos agentes de IA avança rapidamente: 57% das empresas os introduziram nos últimos dois anos. O investimento é significativo, com 83% dos líderes acreditando que é essencial investir em IA agentiva para permanecer competitivo.
Suas prioridades de investimento são:
- Otimização de desempenho (66% das empresas);
- Cibersegurança e monitoramento de ameaças (63%);
- Desenvolvimento de software (62%).
As empresas privilegiam duas estratégias complementares:
- 66% desenvolvem seus agentes em plataformas de infraestrutura de IA dedicadas, garantindo segurança e escalabilidade.
- 60% preferem a integração em suas aplicações de negócios existentes, facilitando a implementação sem reestruturação profunda.
Este modelo híbrido reflete um desejo de adotar a IA de forma progressiva, assegurando que os agentes evoluam próximos aos dados estratégicos da empresa.
Oportunidades e desafios
Os benefícios percebidos são múltiplos: melhoria do desempenho dos modelos GenAI existentes (81%), melhor suporte ao cliente (78%), automação reforçada (71%) e análise preditiva mais precisa (57%). Esse potencial não se limita ao TI — embora seja o principal domínio de implantação (61%) — mas se estende progressivamente ao marketing (6%) e ao atendimento ao cliente (18%).
No entanto, vários obstáculos retardam essa adoção. Três preocupações emergem sistematicamente:
- Confidencialidade dos dados (53% dos respondentes);
- Integração com sistemas existentes (40%);
- Custos de implementação (39%).
Casos de uso por setor
A IA agentiva adapta-se às especificidades de cada setor de atividade. Os principais casos de uso identificados pelo estudo são os seguintes:
- Finanças & Seguro: Detecção de fraudes (56%), avaliação de riscos (44%) e consultoria de investimentos (38%);
- Produção industrial: Automação de processos (49%), otimização da cadeia de suprimentos (48%) e controle de qualidade (47%);
- Saúde: Agendamento de consultas (51%), auxílio ao diagnóstico (50%) e tratamento de registros médicos (47%);
- Telecomunicações: Bots de suporte ao cliente (49%), agentes de experiência do cliente (44%) e agentes de monitoramento de segurança (49%).
Equidade e responsabilidade, questões-chave para o futuro
Enquanto os agentes de IA são confiados com tarefas cada vez mais estratégicas, questões relacionadas à responsabilidade, equidade e transparência emergem como prioridades principais. Mais da metade (51%) dos líderes entrevistados expressam preocupações significativas sobre os possíveis vieses presentes nesses sistemas. Em resposta, 38% das empresas implementam auditorias de equidade e diversificam seus conjuntos de dados de treinamento, enquanto 36% introduzem mecanismos de verificação regular.
No entanto, cerca de 14% das organizações empreenderam apenas ações mínimas ou pontuais para tratar dessas questões, ilustrando uma heterogeneidade na maturidade ética das práticas.
Segundo a Cloudera, uma adoção bem-sucedida baseia-se em uma gestão otimizada de dados e uma abordagem progressiva, começando com projetos de alto impacto, como agentes de suporte de TI. Seu retorno sobre o investimento ajudará a estabelecer um clima de confiança sólida internamente e estabelecerá as bases para implantações em larga escala.
Para entender melhor
O que é IA agentica e como ela difere de outros tipos de inteligência artificial?
A IA agentica refere-se a sistemas autônomos que podem perceber seu ambiente, raciocinar e agir independentemente para alcançar objetivos definidos sem intervenção humana constante, diferenciando-se de uma IA mais passiva que requer instruções diretas.
Quais são os regulamentos de proteção de dados que podem influenciar a implantação de agentes de IA nas empresas?
Regulamentos como o GDPR na Europa impõem restrições severas no gerenciamento de dados, afetando o uso de agentes de IA que devem garantir a privacidade, limitar o acesso não autorizado e garantir a conformidade com o consentimento dos usuários.