Há uma diferença fundamental entre uma ferramenta que responde e uma ferramenta que age. Durante anos, o debate corporativo sobre inteligência artificial(IA) girou em torno de modelos generativos. Esse ciclo terminou. O que emerge agora são agentes autônomos que orquestram ferramentas, encadeiam decisões e executam processos inteiros. A mudança é estrutural, e as empresas, em sua grande maioria, não estão preparadas para ela.
O mercado não espera pela maturidade organizacional. Segundo levantamento da PwC, 88% dos executivos entrevistados afirmam que suas empresas planejam aumentar os orçamentos relacionados à IA, com mais de um quarto prevendo incrementos superiores a 26%. O mercado global de agentes de IA corporativos, avaliado em US$ 5,4 bilhões em 2024, deve atingir US$ 50,3 bilhões até 2030, crescimento anual composto de 45,8%, segundo projeções citadas por analistas do setor.
No Brasil, o cenário replica a tendência global com um agravante local, quase sete em cada dez líderes empresariais brasileiros colocaram a gestão de risco cibernético entre suas prioridades de investimento para 2026, seis pontos acima da média global, conforme aponta o Global Digital Trust Insights 2026 da PwC Brasil. A mesma pesquisa registra que a IA agêntica é exatamente o que essas mesmas empresas estão priorizando. O paradoxo é evidente, investe-se aceleradamente numa tecnologia cujos riscos ainda não se sabe governar.
O erro mais comum na narrativa corporativa sobre IA agêntica é reduzir o problema à engenharia. Trata-se de redesenhar como as organizações delegam autoridade, monitoram decisões e respondem por consequências. A PwC aponta, em suas projeções para 2026, que a tecnologia representa apenas 20% do valor de uma iniciativa agêntica. Os outros 80% vêm do redesenho do trabalho de definir com clareza onde o agente atua, onde o humano decide e onde existe supervisão em cada etapa do fluxo. A maioria das empresas ainda não fez esse mapeamento.
Esse vácuo de design organizacional tem consequências graves. Um relatório global da Dynatrace, publicado em fevereiro de 2026, ouviu 919 líderes seniores responsáveis pela implementação de IA agêntica e chegou a uma conclusão reveladora: as empresas não hesitam porque duvidam da tecnologia, mas porque ainda não conseguem governar, validar ou escalar com segurança sistemas autônomos. Cerca de 50% dos projetos permanecem em fase de prova de conceito.
Quando um agente autônomo toma uma decisão errada, o dano pode ser severo e instantâneo. A Microsoft documentou, em publicações recentes de segurança, ameaças concretas como a injeção de prompt adversarial, por meio da qual conteúdo malicioso embutido em documentos ou interfaces pode redirecionar as instruções de um agente, resultando em ações não autorizadas como exfiltração de dados ou instalação de malware.
O OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026), referência global em segurança de software, catalogou as dez principais vulnerabilidades de sistemas autônomos, que incluem sequestro de objetivos, abuso de identidade e privilégio, e envenenamento de memória contextual. Não são ameaças teóricas. O Work Trend Index da Microsoft de 2026 observa que a segurança de agentes exige monitoramento, aplicação de políticas e auditabilidade incorporados diretamente à plataforma, não como camada adicional, mas como propriedade estrutural do sistema. A responsabilização jurídica adiciona outra dimensão ao problema. Quando uma decisão automatizada resulta em perda financeira ou violação de conformidade regulatória, quem responde? A questão permanece sem resposta clara na maioria dos marcos legais vigentes. No Brasil, o PL 2.338/2023, o marco legal de IA aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e ainda em análise na Câmara é o principal instrumento em construção para definir essas obrigações.
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A RSA Conference 2026, maior evento global de cibersegurança, consolidou um consenso em mais de 60 sessões técnicas: a ISO/IEC 42001, norma internacional de gestão de IA, representa o framework mínimo necessário para operar agentes em escala. Os três pilares que emergiram do debate são transparência algorítmica, auditabilidade independente e responsabilidade humana nas decisões de alto impacto. O conceito de Zero Trust, que foi originalmente desenvolvido para redes corporativas, está sendo adaptado à cognição algorítmica: nenhum agente deve ser presumidamente confiável sem verificação contínua de suas ações e intenções. Auditorias algorítmicas deixam de ser burocracia e passam a ser infraestrutura crítica.
A verdade é uma só. Empresas que tratarem governança de IA como ativo estratégico e não como obstáculo à inovação, construirão vantagem competitiva duradoura. As que não o fizerem carregarão um passivo jurídico, reputacional e operacional crescente. A autonomia das máquinas chegou. A questão agora é saber quem, afinal, está no comando. (Foto: Oktay Koseoglu/Pexels)
ARTUR MARQUES JR
É cientista de dados e especialista em IA aplicada, com sólida atuação em educação digital e inovação. Coordena a pós-graduação digital na Cruzeiro do Sul Educacional e é PhD em Ensino de Matemática, Mestre em Física Computacional e Astrofísica. Atua como palestrante, mentor, cofundador do Grape Valley, é VP Fiscal do Hospital do GRENDACC e já foi VP da DAMA Brasil.
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