A chegada da empresa agêntica – conheça a nova era da IA
Pesquisa global de inteligência artificial e estratégia de negócios da MIT SMR e do BCG revela como as empresas pioneiras em adotar agentes de IA estão atuando. Os líderes precisam entender a real natureza dessa nova corrida tecnológica, que pode definir a próxima era da gestão
Sam Ransbotham, David Kiron, Shervin Khodabandeh, Sesh Iyer e Amartya Das
10 min de leitura
Há muito tempo, executivos se baseiam em categorias simples para definir como a tecnologia se encaixa nas empresas. Ferramentas automatizam tarefas, pessoas tomam decisões e estratégias determinam como as duas funcionam juntas.
Esse arranjo não é mais tão simples, porque uma nova classe de sistemas complica as coisas. É a chamada IA agêntica.
São sistemas que podem planejar, agir e aprender por conta própria. Não são apenas ferramentas ou assistentes aguardando instruções. Cada vez mais, eles se comportam como colegas autônomos, capazes de executar processos em múltiplas etapas e se adaptar conforme avançam. Não à toa, a maior parte dos entrevistados em nossa pesquisa dizem que veem a IA agêntica mais como um colega de trabalho (ou chefe, coach, mentor etc.) do que como uma ferramenta que os assiste.
Para os estrategistas, a dupla natureza dessa nova classe de IA, tanto como ferramenta quanto como colaboradora, cria dilemas. Um único agente pode assumir uma etapa rotineira, apoiar um especialista humano com análises e colaborar entre fluxos de trabalho de maneiras que mudam a alçada decisória.
Essa dualidade ferramenta-colega quebra a lógica tradicional de gestão, na qual as atribuições da tecnologia são claras: substitui ou complementa, automatiza ou aumenta, é trabalho ou é capital, é ferramenta ou é trabalhador – mas nunca tudo ao mesmo tempo.
Como vão gerir um sistema que exige combinar abordagens de pessoas e técnicas? A separação entre tecnologia e estratégia, que existe na maioria das empresas, aumenta o desafio. Até agora, executivos de tecnologia focavam em questões de sua alçada, tomando decisões com base em um piloto, em fornecedores ou em infraestrutura., enquanto executivos de estratégia decidem focando em mercados, em concorrência e em pessoas. De 2026 em diante, a IA agêntica torna essa distinção impossível. Ela influencia o design dos processos, a estrutura dos papéis, a alocação dos direitos de decisão e a accountability, tudo ao mesmo tempo.
Onda gigante de adoção, poça d’água de estratégia
As organizações estão abraçando rapidamente a IA agêntica, muito antes de terem uma estratégia definida para ela. A adoção da IA tradicional (como o machine learning, a visão computacional e o processamento de linguagem natural) subiu para 72% nos últimos oito anos, segundo nossa pesquisa. A IA generativa, em apenas três anos, alcançou 70%, e a IA agêntica atingiu 35% em dois anos, com outros 44% das empresas planejando implantá-la em breve.
Os fornecedores estão acelerando essa tendência ao incorporar capacidades agênticas no desenvolvimento. Isso leva muitas empresas a implementar essa nova IA antes mesmo de haver um framework estratégico de gestão.
O resultado é um risco crescente. A IA agêntica está se espalhando mais rápido do que os líderes conseguem redesenhar processos, atribuir alçadas ou repensar modelos de força de trabalho.
A IA agêntica oferece possibilidades não apenas para melhorar a eficiência de custos como também para expandir a receita, acelerar a inovação, acelerar curvas de aprendizado e reestruturar organizações. No entanto, sem uma abordagem estratégica que alinhe esses objetivos, muitos líderes correm o risco de limitar o retorno de seus investimentos.
A adoção da IA tradicional continua crescendo
A quantidade de organizações que pilotam ou implementam soluções de IA atingiu um novo patamar
A dupla natureza dos agentes, um dilema
A dupla natureza da IA agêntica, como ferramenta e como mais uma profissional da empresa, cria pressões organizacionais que concorrem entre si, pressões essas que os frameworks de gestão não conseguem resolver. Líderes de TI querem sistemas previsíveis e escaláveis com especificações técnicas claras. Diretores financeiros querem modelos de investimento com retornos mensuráveis e cronogramas de depreciação. Executivos de RH querem estruturas de gestão de desempenho e protocolos de supervisão. Líderes empresariais querem tanto eficiência quanto adaptabilidade do mesmo sistema.
Esses quererem concorrentes não são desafios de implementação. São imperativos estratégicos que expõem novas fontes de diferenciação: 73% dos entrevistados que fazem uso extensivo dessa IA acreditam que ela aumenta sua capacidade de se destacar. Além disso, 76% dos funcionários dessas empresas acham que a IA agêntica muda a forma como as pessoas se diferenciam umas das outras.
Organizações e indivíduos podem usá-la para se diferenciar, pois ela não se encaixa nos frameworks tradicionais de gestão. O mesmo sistema que, como ferramenta, oferece redução de custos por meio de automação também possibilita a expansão de receita por meio da adaptabilidade do trabalhador, aceleração da inovação por meio de aprendizado contínuo e aprendizagem organizacional por meio de interações entre humanos e agentes de IA
O caminho a ser seguido exige a compreensão de tensões organizacionais que expõem a inadequação da tecnologia à perspectiva tradicional de gestão. Depois, o foco deve ser em redesenhar processos fundamentais das empresas (design do trabalho, governança, planejamento da força de trabalho, aprendizado e investimento).
Como gerir colegas artificiais que compramos como se compram equipamentos, mas que devemos supervisionar como se supervisionam pessoas? Que se depreciam como máquinas, mas que aprendem como humanos?
O desafio é organizacional
Com a IA agêntica, os líderes estão gerindo uma nova entidade que não tem precedentes. É uma ferramenta que aprende, é um trabalhador que é um ativo e é um investimento que se comporta como ambos.
A IA agêntica levanta uma questão inquietante. Como gerir colegas artificiais que compramos como se compram equipamentos, mas que devemos supervisionar como se supervisionam pessoas? Que se depreciam como máquinas, mas que aprendem como humanos? Essa nova tecnologia cria desafios críticos de desenho organizacional.
Empresas que começam a usar IA agêntica já estão lidando com essa questão. Algumas a tratam principalmente como forma de reduzir custos, enquanto outras a usam para expandir a capacidade, acelerar a experimentação ou elevar o desempenho básico de suas equipes. Os líderes precisam ser explícitos sobre o que estão otimizando e projetar seus processos, estruturas e governança de acordo.
Tratar uma implantação de IA agêntica como uma ferramenta tradicional ignora suas vantagens de flexibilidade. Mas tratá-la como um novo membro da equipe subestima os requisitos de infraestrutura.
Esse duplo risco cria tensões inevitáveis entre flexibilidade e eficiência, controle e autonomia e investimento inicial e aprendizado contínuo. O sucesso não será definido ao eliminar esses conflitos, mas ao dominá-los.
O desafio da IA agêntica é organizacional, não tecnológico. Muitas empresas estão adotando essa tecnologia em ritmo acelerado, às vezes antes de terem uma estratégia coerente.
Mas a velocidade de adoção não é uma medida de progresso. A abordagem “adote agora, planeje depois” é uma aposta de alto risco que desconsidera o trabalho árduo de identificar um propósito para a IA agêntica que se encaixe bem na estratégia da organização.
No fim das contas, esse desafio é profundamente humano e exige que as empresas derrubem silos organizacionais. A era de administrar tecnologia exclusivamente dentro do departamento de TI acabou. A governança agora é um esforço obrigatório e multifuncional, no qual TI, RH, finanças e operações precisam colaborar em um framework unificado.
A IA agêntica eleva o julgamento humano em vez de eliminá-lo. Supervisão estratégica, governança ética e a capacidade de orquestrar equipes humano-IA serão as habilidades humanas mais críticas à medida que agentes de IA executam tarefas anteriormente realizadas por trabalhadores humanos.
As organizações que prosperarão serão aquelas que focam menos na tecnologia em si e mais nos sistemas humanos que a cercam. Isso leva a uma pergunta perturbadora para os líderes de hoje: “Estamos apenas adicionando uma nova ferramenta ao nosso negócio ou introduzindo um novo ator não humano em nossa organização?”.
A forma como respondermos a isso definirá a próxima era da gestão.
Obs.: A pesquisa e análise para este relatório fazem parte de uma iniciativa da MIT Sloan Management Review, com a colaboração e o patrocínio do Boston Consulting Group.
Sobre a pesquisa
O nono estudo global anual sobre inteligência artificial e estratégia de negócios realizado pela MIT Sloan Management Review em parceria com o Boston Consulting Group focou a inteligência artificial agêntica e seu uso nos negócios.
A pesquisa global compreendeu levantamento e análise de dados com 2.102 profissionais de mais de 21 setores de atividade em 116 países. Além disso, foram entrevistados 11 executivos seniores que lideram iniciativas de IA em uma ampla variedade de empresas e setores, incluindo serviços financeiros, tecnologia, varejo, energia e saúde.
A pesquisa examina a velocidade da adoção da IA agêntica dentro das organizações, que ultrapassou a adoção da IA tradicional e da IA generativa. Ao explorar como a IA agêntica se relaciona com capital e trabalho, o relatório descreve uma série de tensões resultantes e oferece sugestões para organizações que buscam resolvê-las.
Veja aqui os outros dois artigos resultantes da pesquisa: As quatro tensões da IA agêntica que precisamos gerenciar As cinco implicações da IA agêntica para os negócios
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Sam Ransbotham, David Kiron, Shervin Khodabandeh, Sesh Iyer e Amartya Das
Sam Ransbotham é professor de analytics na Carroll School of Management do Boston College e editor convidado da iniciativa “Big Ideas” dedicada a inteligência artificial e estratégia de negócios da MIT Sloan Management Review. David Kiron é diretor-editorial de pesquisa da MIT Sloan Management Review e líder do programa “Big Ideas”. Shervin Khodabandeh é diretor-gerente e sócio-sênior do Boston Consulting Group (BCG) e colíder de sua área de IA para a América do Norte. Sesh Iyer é diretor-gerente e sócio-sênior da consultoria, e presidente do BCG X para a América do Norte e líder global do laboratório de IA e tecnologia do BCG Henderson Institute. Amartya Das é sócio do BCG e atualmente atua como embaixador do BCG Henderson Institute.
No fim do dia a velocidade da adoção vira u a exibição vazia e pobre de propósito.
A velocidade com que muitas empresas adotam IA generativa só reflete a provável maior popularização e maior facilidade de acesso, mas diz pouco sobre o uso profissional.
Uma maneira de fazer porque “todos estão fazendo” e pouca preparação.
Adotar IA, mesmo a generativa, exige mudança cultural e não foi mencionada uma linha sobre isso, no máximo a eterna necessidade de quebra de silos, que já é necessidade desde sempre.
Tem sim muita empresa adotando, mas poucas obtendo resultado real justamente pela falta de preparo.
Esse conteúdo pode falar sobre uma realidade da bolha de TI, mas não retrata a realidade prática do mundo real que precisa evoluir e muito para fazer coisas que há anos a gestão prega nos livros de administração, mas pouco se pratica.
IA exige muito mais do que a grande massa está preparada para dar.
1 comentário
No fim do dia a velocidade da adoção vira u a exibição vazia e pobre de propósito.
A velocidade com que muitas empresas adotam IA generativa só reflete a provável maior popularização e maior facilidade de acesso, mas diz pouco sobre o uso profissional.
Uma maneira de fazer porque “todos estão fazendo” e pouca preparação.
Adotar IA, mesmo a generativa, exige mudança cultural e não foi mencionada uma linha sobre isso, no máximo a eterna necessidade de quebra de silos, que já é necessidade desde sempre.
Tem sim muita empresa adotando, mas poucas obtendo resultado real justamente pela falta de preparo.
Esse conteúdo pode falar sobre uma realidade da bolha de TI, mas não retrata a realidade prática do mundo real que precisa evoluir e muito para fazer coisas que há anos a gestão prega nos livros de administração, mas pouco se pratica.
IA exige muito mais do que a grande massa está preparada para dar.