Governança, segurança e limites de autonomia estão entre os pontos críticos para levar agentes à escala
A adoção de agentes de inteligência artificial avança mais rápido do que a capacidade das empresas de incorporá-los à operação. Pesquisa global da Deloitte publicada em agosto mostra que apenas 5% consideram seus processos altamente preparados para a tecnologia, enquanto 15% dizem já ter alcançado uma implementação orquestrada e multifuncional de sistemas multiagentes.
No Brasil, esse avanço também esbarra em desafios de controle e governança. Segundo a edição de 2026 do State of AI in the Enterprise, da Deloitte, 55% das organizações brasileiras já customizam agentes em plataformas de nuvem em hiperescala. Ao mesmo tempo, uma pesquisa da SAP em parceria com a Oxford Economics aponta que, em 82% das empresas, funcionários recorrem, ao menos ocasionalmente, a ferramentas de IA de terceiros sem aprovação ou supervisão formal.
Para Rodrigo Ferreira, especialista em inteligência artificial, dados e automação, CTO e fundador da Smarthis, a próxima etapa passa menos por colocar novos agentes em funcionamento e mais por preparar a operação para que eles assumam tarefas reais sem elevar, na mesma proporção, riscos, custos e complexidade.
“O verdadeiro ROI da Inteligência Artificial não reside na capacidade técnica dos modelos isolados, mas na sua orquestração estratégica dentro do ecossistema de negócios”, afirma Ferreira.
Diante desse cenário, o especialista alerta para cinco pontos que precisam entrar no radar das empresas antes de ampliar o uso de agentes em seus processos.
1. Criar uma regra para vários agentes
À medida que diferentes áreas incorporam agentes, cresce o risco de cada uma adotar critérios próprios de acesso, segurança e uso de dados. A governança precisa acompanhar essa expansão com políticas que possam ser aplicadas aos diferentes modelos usados pela empresa.
Controles de acesso, trilhas de auditoria e regras de conformidade ajudam a identificar quais agentes estão em operação, que informações podem acessar e sob quais condições executam suas tarefas.
2. Evitar que a segurança dependa de um único modelo
Uma empresa pode trabalhar ao mesmo tempo com diferentes modelos, plataformas e fornecedores de IA. Manter a segurança restrita aos controles oferecidos por cada provedor tende a fragmentar a operação.
Mecanismos de prevenção contra perda de dados, controle granular de acesso e proteção contra prompt injection permitem manter uma camada comum de segurança mesmo quando diferentes tecnologias convivem dentro da organização.
3. Saber o que o agente está fazendo e quanto isso custa
Colocar um agente em produção é só parte do trabalho. Quanto maior a autonomia, maior a necessidade de acompanhar seu comportamento e detectar desvios antes que afetem os processos de negócio.
Tempo de resposta, custo por token, taxa de alucinação e variações de desempenho estão entre os indicadores que ajudam nesse acompanhamento. Mais do que saber se o agente está funcionando, é preciso entender se continua entregando o resultado esperado e a que custo.
4. Conseguir corrigir a IA sem começar tudo de novo
Modelos mudam, recebem atualizações e podem perder desempenho. Uma operação em escala precisa conseguir testar novas versões, acompanhar resultados e voltar atrás quando uma alteração não funciona como previsto.
Práticas de MLOps, como versionamento, testes A/B e rollback automatizado, permitem administrar essas mudanças sem reconstruir a lógica de negócio a cada atualização do modelo.
5. Definir até onde a IA pode decidir sozinha
Nem toda decisão precisa passar por uma pessoa, mas isso não significa que qualquer decisão possa ser entregue a um agente. Sem limites claros, a supervisão humana pode virar um gargalo. No extremo oposto, a tecnologia pode assumir decisões para as quais a empresa ainda não criou controles suficientes.
O especialista sugere considerar três fatores antes de ampliar a autonomia: a possibilidade de reverter uma decisão, o histórico de acerto do agente e o impacto financeiro ou regulatório de um erro. Quanto maior a consequência e mais difícil desfazer uma ação, menor deve ser a autonomia. Esses limites podem ser revistos à medida que o agente acumula um histórico consistente.
“A discussão começa a mudar quando o agente deixa de ser uma ferramenta isolada e passa a executar partes reais de um processo. Neste momento, não basta perguntar se a tecnologia funciona. A empresa precisa saber até onde ela pode agir, como será monitorada e o que acontece quando alguma coisa sai do esperado”, afirma Ferreira.