40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027, mas o problema não é a IA

A empolgação com a inteligência artificial agêntica, uma das grandes apostas tecnológicas para os próximos anos, enfrenta um obstáculo significativo. A consultoria Gartner projeta que mais de 40% dos projetos envolvendo essa tecnologia serão cancelados até o final de 2027. Essa alta taxa de insucesso, contudo, não se deve a falhas na própria IA, mas sim à maneira como as empresas estão abordando sua implementação.

A principal razão por trás desses cancelamentos reside na tentativa de aplicar a IA agêntica sobre bases de dados e processos que já apresentavam problemas estruturais. Organizações frequentemente buscam adicionar uma camada de inteligência sem antes resolver inconsistências e deficiências em seus sistemas legados. Consequentemente, o aumento dos custos, a dificuldade em demonstrar valor real para o negócio e a insuficiência de controles de risco emergem como desafios intransponíveis.

O Problema da Base de Dados e o "Agent Washing"

Um fator crucial para o insucesso é a qualidade da informação. Muitas empresas acumulam dados em planilhas, ERPs e CRMs descoordenados, com registros duplicados, informações desatualizadas e indicadores inconsistentes. Quando um agente de IA é implementado nesse cenário, ele não corrige essas falhas, mas apenas automatiza decisões baseadas em dados defeituosos, amplificando os problemas existentes.

Adicionalmente, o mercado é inundado pelo que a Gartner chama de "agent washing". Embora existam milhares de fornecedores que se autodenominam plataformas de IA agêntica, apenas cerca de 130 realmente oferecem as tecnologias genuínas dessa categoria. Muitos assistentes de IA, chatbots e automações tradicionais são rebatizados como agentes inteligentes para surfar na onda do mercado, contribuindo para a rápida, porém muitas vezes superficial, adoção da IA.

Priorizando a Estratégia e a Governança

Para evitar o cancelamento de projetos, a abordagem deve ser estratégica, começando pelos dados, e não pela ferramenta. A pergunta essencial não é qual agente de IA usar, mas sim sobre quais informações ele operará. A Gartner aconselha que as organizações deem prioridade a casos de uso com retorno claramente definido e avaliem rigorosamente se sua infraestrutura atual tem capacidade para sustentar a automação de ponta a ponta.

Apesar dos desafios, o potencial dos agentes de IA é inegável. A própria consultoria estima que, até 2028, uma parcela crescente das decisões operacionais será tomada por sistemas autônomos. O sucesso, contudo, estará diretamente ligado à qualidade da informação, à governança dos dados e à capacidade das empresas de transformar registros dispersos em uma base consistente e confiável antes de embarcar na automação agêntica.

Com informações de Canaltech.