Agentes de inteligência artificial (IA) subiram para o topo da agenda corporativa no Brasil. Segundo o estudo “Mercado Brasileiro de Software – Panorama e Tendências 2026”, da ABES com dados da IDC, 53% dos executivos brasileiros já apontam agentes de IA e IA generativa como prioridade estratégica número um para 2026 — à frente de segurança da informação (41%) e infraestrutura de nuvem (24%). O problema é que prioridade no discurso e prontidão para produção são coisas muito diferentes.
O que os números da ABES/IDC realmente mostram
A pesquisa, que ouviu 103 executivos brasileiros dentro de uma amostra de 507 na América Latina, encontrou que 40% das empresas já investem em agentes de IA e outras 33% pretendem iniciar projetos nos próximos 12 meses — mais de 70% das organizações com algum plano concreto, segundo a Mobiletime. Só que apenas 57% dos respondentes afirmam entender claramente os próprios objetivos com IA, e os indicadores de capacidade de execução ficam abaixo de 40%.
Esse hiato entre intenção e execução não é exclusividade brasileira. A McKinsey encontrou que apenas 23% das organizações globais estão de fato escalando um sistema de IA agêntica em ao menos uma função de negócio — mesmo com 88% já usando IA em algum grau e 72% usando IA generativa. E a Gartner vai além: projeta que 40% das aplicações corporativas terão agentes de IA para tarefas específicas até 2026, mas mais de 40% dos projetos de IA agêntica devem ser abandonados até 2027 por problemas de governança e controle.
O gargalo não é o modelo de IA — é o legado
Segundo o próprio levantamento da ABES/IDC, os principais obstáculos citados pelas empresas não têm nada de exótico: qualidade dos dados, modernização de sistemas legados, governança, escalabilidade dos projetos e escassez de profissionais especializados. São, na prática, os mesmos desafios clássicos de qualquer projeto de modernização de software — só que agora com um agente de IA tentando operar em cima dessa base.
Um dado da Startupi, baseado no “Panorama da IA no Brasil 2025” da Zappts, reforça o ponto: cerca de 62% das organizações globais já testam agentes de IA em algum nível, mas menos de 10% conseguem transformar essa experimentação em impacto real e mensurável no negócio. A diferença entre os dois grupos raramente está no modelo escolhido — está em quem tem dados organizados, arquitetura pronta e processos de governança definidos antes de colocar o agente para rodar.
Do piloto à produção: o que muda na prática
Empresas que conseguem sair do piloto costumam tratar três frentes antes de escalar um agente de IA:
- Qualidade e integração de dados — o agente só é tão bom quanto os sistemas que ele consulta, o que exige integração real com bases legadas, não apenas uma API por cima delas.
- Governança desde o design — definir quem aprova quais ações do agente, com que nível de autonomia, antes de liberar em produção, não depois de um incidente.
- Capacidade técnica dedicada — squads com experiência em modernização e IA aplicada, seja internamente ou via parcerias de staff augmentation e nearshore, para não competir por talento escasso o tempo todo.
O contexto financeiro também pressiona essa decisão: grandes empresas de tecnologia devem fechar 2026 com cerca de US$ 570 bilhões em dívida ligada a infraestrutura de IA, segundo estimativas do Morgan Stanley. Para empresas médias e grandes no Brasil, isso reforça que a corrida por agentes de IA exige disciplina orçamentária — apostar em execução estruturada rende mais do que multiplicar ferramentas isoladas.
O que fica claro para 2026
O Brasil segue a mesma curva do resto do mundo: adoção rápida no discurso, escala lenta na prática. A diferença entre as empresas que vão converter os 53% de prioridade estratégica em resultado real e as que vão ficar presas em pilotos está na base — dados organizados, sistemas modernizados e governança definida antes de multiplicar agentes de IA pela operação. Sua empresa já mapeou esses três pontos antes de expandir o próximo projeto de IA?