Agentes de IA ainda não saem do laboratório: desafios operacionais travam escala nas empresas

O problema não é que os agentes de IA não funcionam. É que, em 2026, eles estão operando em infraestruturas projetadas para humanos, não para entidades autônomas que leem, decidem e agem em tempo real. A CEVIU já havia alertado em abril: o gargalo não está no modelo, mas na infraestrutura central de TI, dados, identidade e confiabilidade. Agora, a Forrester confirma que 75% das empresas adotam agentes, mas menos de 31% têm ao menos um em produção. Por quê? Porque data lakehouses não servem para acesso contínuo de agentes. Porque registros de identidade não humanas ainda são tratados como exceção, não como regra. E porque auditorias de ações autônomas custam entre US$ 15 mil e US$ 200 mil por ciclo, um 'imposto de confiança' que nenhuma empresa financeira ou de saúde pode ignorar.

Isso explica por que a Cisco lançou o Cloud Control em junho de 2026: não é mais só sobre gerenciar servidores, mas orquestrar humanos e agentes no mesmo plano. E por que a Microsoft já integrou o Entra Agent ID no Copilot Studio, não como um add-on, mas como parte da camada de identidade empresarial. Empresas que seguem o caminho do 'agente bolted on' (agente colado em cima) ficam com ganhos pontuais. As que reconstróem fluxos de trabalho em torno da autonomia, como a AT&T fez com detecção de spammers ou a Zendesk com triagem de suporte, já veem redução de 30% em carga operacional. Mas isso exige desmontar políticas de aprovação, redesenhar papéis e tratar cada agente como um colaborador com CPF digital: credenciais únicas, dono nomeado, log completo e privilégio mínimo.

Em abril, a CEVIU apontava que o problema era de infraestrutura, mas ainda como desafio emergente. Hoje, é uma crise operacional consolidada: 40% dos projetos de agentes serão cancelados até 2027 (Gartner), e o 'imposto de confiança' já tem preço de mercado. O que era rumor em abril, que a falha de ROI vinha de dados mal estruturados, não de modelos fracos, virou fato comprovado: 60% dos projetos de IA morrem antes de entregar valor por falta de dados prontos para IA. Também evoluiu a resposta prática: enquanto em abril se falava em 'governança abrangente', agora há ferramentas concretas em produção, como o Entra Agent ID da Microsoft e o Cloud Control da Cisco, que tratam identidade não humana e orquestração como camadas de infraestrutura, não como extensões de segurança.

Porque escalar agentes sem essa base não é inovação, é risco sistêmico. Um agente com acesso amplo a dados financeiros, mas sem log estruturado ou dono nomeado, é um ponto cego de conformidade. Um agente que roda em uma arquitetura de lote, mas precisa agir em tempo real, gera latência invisível e decisões obsoletas. Isso não trava apenas o ROI: trava a capacidade de auditar, corrigir e escalar com segurança. Para líderes de TI, a decisão crítica hoje não é 'quanto gastar em agentes', mas 'quanto investir na pista que o trem vai usar'. E essa pista inclui data mesh com acesso em tempo real, políticas de identidade não humana aplicadas como código e workflows redesenhados, não apenas automatizados.