Por que tantos projetos de IA agêntica podem ser abandonados até 2027?

Mais de quatro em cada dez projetos de inteligência artificial agêntica poderão ser cancelados até o fim de 2027, segundo uma previsão divulgada pela Gartner em 25 de junho de 2025. A consultoria aponta três razões principais: aumento dos custos, falta de clareza sobre o valor gerado para o negócio e controles de risco insuficientes.

O percentual é uma projeção, não um balanço de projetos já cancelados. Também se refere especificamente à IA agêntica, e não a todas as iniciativas de inteligência artificial.

 

O que caracteriza a IA agêntica?

Nesse tipo de aplicação, um agente de IA recebe um objetivo e pode executar uma sequência de ações para alcançá-lo, interagindo com sistemas e tomando decisões dentro dos limites definidos pela empresa.

Isso é diferente de usar uma ferramenta para responder a uma pergunta ou resumir um documento. Para funcionar em uma rotina empresarial, o agente pode precisar de acesso a dados, integração com outros programas, critérios de decisão e acompanhamento dos resultados.

A Gartner alerta ainda para o uso do termo “agêntico” em produtos que, na prática, apenas renomeiam funcionalidades já existentes de assistentes, chatbots ou automações. Por isso, o nome comercial de uma ferramenta não demonstra, sozinho, sua capacidade de executar um processo com autonomia.

 

O que isso significa para escritórios contábeis?

Um escritório pode encontrar oportunidades para automatizar etapas como a organização de documentos, a identificação de divergências e a distribuição de tarefas. Antes de permitir que um agente execute ações em sistemas ou trate dados de clientes, porém, precisa definir qual problema será resolvido e como avaliará o resultado.

Vale começar com uma rotina delimitada, medir tempo, custo e qualidade e estabelecer quem revisará as saídas. Também é necessário decidir quais dados a ferramenta poderá acessar e em que situações uma pessoa deverá autorizar a próxima etapa.

Nem toda tarefa exige um agente autônomo. Se uma automação convencional resolve o problema com menos custo e maior previsibilidade, essa comparação deve fazer parte da decisão de investimento.

A previsão da Gartner não é um argumento para abandonar a IA. Ela chama atenção para a diferença entre experimentar uma ferramenta e manter uma aplicação útil, controlada e economicamente justificável. A análise original da Gartner recomenda priorizar casos de uso com valor demonstrável. 

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