Agentes de IA deixaram de ser um experimento isolado dentro das áreas de TI e passaram a ocupar o topo da agenda estratégica das empresas brasileiras. Pesquisa da ABES em parceria com a IDC mostra que 53% dos executivos do país colocam agentes de IA e IA generativa como prioridade para 2026, à frente de segurança da informação e nuvem. O movimento já saiu do discurso: 40% das empresas afirmam já investir na tecnologia e outras 33% planejam iniciar projetos nos próximos 12 meses. A corrida esbarra em obstáculos concretos: qualidade de dados, sistemas legados, governança frágil e escassez de profissionais especializados. Este artigo detalha os números da pesquisa ABES/IDC e traz um guia prático de priorização para líderes de TI de empresas médias e grandes.
Agentes de IA lideram a agenda estratégica de 2026
A pesquisa da ABES/IDC, que ouviu 103 executivos no Brasil e 507 na América Latina, confirma que a IA agêntica assumiu a liderança da agenda de TI nacional. Os números por categoria mostram a distância entre agentes de IA e as demais prioridades:
- Agentes de IA e IA generativa: 53% (prioridade nº1)
- Segurança da informação e nuvem: 41%
- IA e machine learning como categoria separada: 35%
- Infraestrutura de nuvem e big data/analytics: 24% cada
No recorte por país, 37% dos profissionais brasileiros apontam a IA generativa como iniciativa principal de TI, dez pontos acima da média latino-americana de 27%, segundo o Mobiletime. Outros 23% citam a IA agêntica especificamente como prioridade número um. E o interesse já virou investimento: 40% das empresas brasileiras já investem em agentes de IA e outras 33% planejam iniciar projetos nos próximos 12 meses, o que a ABES resume como sete em cada dez empresas em algum estágio de adoção de IA agêntica.
Os cinco obstáculos que travam a adoção no Brasil
A mesma pesquisa identifica cinco obstáculos centrais à adoção de agentes de IA nas empresas brasileiras, segundo o Canaltech:
- Qualidade dos dados
- Modernização de sistemas legados
- Governança
- Escalabilidade dos projetos
- Escassez de profissionais especializados
O estudo também destaca a dificuldade das empresas em medir ROI e definir métricas consistentes de impacto dos agentes de IA, o que dificulta justificar novos investimentos internamente para quem lidera orçamento de TI.
Por que projetos de agentes de IA fracassam: o alerta do Gartner
Fora do Brasil, o Gartner projeta que 40% dos projetos com agentes de IA serão cancelados até 2027, citando dados em silo, sistemas legados sem documentação, falta de governança e maturidade operacional como causas principais, segundo reportagem do StartSe. A consultoria também estima que 85% dos projetos de IA falham por dados inadequados.
A forma como a governança é aplicada também pesa. O Gartner prevê que, até 2027, 40% das empresas vão rebaixar ou desativar agentes autônomos por lacunas de governança identificadas somente após incidentes em produção, conforme aponta a PR Newswire. Isso inverte a lógica de mover rápido primeiro e governar depois: para agentes autônomos, a governança precisa fazer parte do design técnico desde o início.
Escassez de talento especializado agrava o gargalo
A dificuldade de contratação agrava esse cenário. Levantamento Ford/Datafolha citado pela Forbes Brasil mostra que 98% das médias e grandes empresas brasileiras relatam dificuldade para encontrar profissionais de tecnologia. A busca por candidatos com conhecimento em IA cresceu 306% no último ano, e as vagas de especialistas em IA já são mais difíceis de preencher do que as de engenheiros de software:
- Especialistas em IA: 35% das vagas mais difíceis de preencher
- Engenheiros de software: 31%
Para empresas fora do eixo Sudeste, esse gargalo tende a ser ainda mais agudo. A região concentra 62,37% dos investimentos em TI do país, segundo a ConvergênciaDigital, o que também tende a concentrar fornecedores, integradores e talento especializado em IA agêntica.
Como priorizar investimentos: guia prático para líderes de TI
A sequência de prioridades não precisa ser um mistério. Como 85% dos projetos de IA falham por dados inadequados, segundo o Gartner (via StartSe), investir em fundação de dados antes de escalar agentes autônomos reduz o risco de fracasso desde a largada. Um roteiro prático:
- Comece pela qualidade e integração dos dados, não pela ferramenta de IA em si
- Trate a modernização de sistemas legados como pré-requisito, não como projeto paralelo
- Desenhe a governança dentro da arquitetura técnica (APIs, middleware, controle de acesso), não como camada de compliance adicionada depois
- Defina métricas de ROI antes de escalar, para justificar orçamento e medir impacto real
- Planeje a formação e retenção de talento interno, já que a contratação externa está mais difícil e cara
O que fica claro na pesquisa ABES/IDC
A decisão de investir em agentes de IA já foi tomada pelo mercado brasileiro, mas a execução ainda depende de fundamentos que a maioria das empresas não resolveu: dados confiáveis, sistemas integrados e governança embutida na arquitetura desde o início. Priorizar essa base antes de escalar agentes autônomos reduz o risco de entrar na estatística de projetos cancelados do Gartner. Se sua empresa está avaliando por onde começar, converse com o time da Luby sobre como estruturar a base técnica para IA agêntica com segurança.