Segundo a pesquisa “The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation” publicado pela McKinsey no final do ano passado, embora 88% das organizações utilizem IA regularmente em pelo menos uma função de negócios, quase dois terços (64%) ainda não começaram a escalar a tecnologia por toda a empresa, permanecendo em fases de experimentação ou pilotagem. Mas em 2026, esse cenário deve mudar de forma definitiva.
De acordo com o mesmo relatório, muitas organizações ainda abordam a IA a partir de uma lógica excessivamente voltada à redução de custos. Ao concentrar esforços apenas em ganhos incrementais de eficiência, sem uma agenda mais ambiciosa de inovação e crescimento, essas iniciativas acabam limitando tanto o potencial de escala quanto o impacto financeiro real da tecnologia.
Estudos recentes reforçam esse diagnóstico ao mostrar que projetos de IA que, quando orientados exclusivamente pela novidade tecnológica ou por experimentações desconectadas de objetivos claros de negócio, tendem a perder tração, estagnar ou falhar. Em contrapartida, iniciativas desenhadas para atacar problemas de “alta dor e alto ganho” apresentam taxas significativamente maiores de continuidade e expansão. No fim, trata-se menos de tecnologia e muito mais de clareza estratégica, priorização e foco em valor real.
De ferramentas inteligentes a sistemas que operam
Essa transição só é possível quando a IA deixa de atuar como camada de apoio e passa a operar processos reais. Agentes de IA, diferentemente de assistentes reativos, são projetados para perceber contexto, tomar decisões e agir em direção a objetivos, com diferentes níveis de autonomia e supervisão humana.
Quando organizados em sistemas multiagentes, esses agentes deixam de ser iniciativas isoladas e passam a atuar de forma coordenada. Dados apresentados no White paper produzido pela UiPath – “UiPath 2026 AI and Agentic Automation Trends Report” – indicam que arquiteturas multiagentes conseguem reduzir erros operacionais em até 40–60% e acelerar a execução de processos complexos em cerca de 30–40%, especialmente em ambientes com alta variabilidade e exceções.
O diferencial não está em um agente “mais inteligente”, mas na orquestração entre agentes, robôs e pessoas. É essa coordenação que transforma inteligência pontual em capacidade organizacional.
IA agêntica como modelo operacional e não como hype
Tratar IA agêntica como modelo operacional significa reconhecer que ela impacta muito mais do que tecnologia. Ela redefine papéis, muda fluxos de decisão e exige novos mecanismos de controle.
Em ambientes estáveis e altamente previsíveis, a automação tradicional continua sendo mais eficiente e econômica. Já em cenários complexos, dinâmicos e cheios de exceções, a IA agêntica passa a ser decisiva. Essa capacidade de escolha (e não a adoção indiscriminada) torna-se um sinal claro de maturidade digital.
Vale pontuar que à medida que agentes ganham autonomia, cresce também a preocupação com risco. Assim, a governança ocupará cada vez mais a agenda estratégica das lideranças. Empresas que escalam IA com sucesso adotam abordagens como:
- Centros de comando, para orquestrar e monitorar agentes
- Governança como código, com políticas embutidas desde o design
- Human-in-the-loop, garantindo supervisão e responsabilidade
Produtividade passa a ser decisão, não execução
Outro ponto central dessa virada é a redefinição de produtividade. Em ambientes complexos, o maior gargalo não é executar mais rápido: é decidir melhor.
Agentes de IA ajudam a reduzir exceções, organizar informações e oferecer contexto para decisões em tempo real. O maior ganho percebido pelos líderes não está na automação de tarefas, mas na redução do tempo gasto com decisões operacionais, liberando espaço para foco estratégico, inovação e liderança.
Nesse cenário, o papel do executivo evolui: menos executor, mais orquestrador de prioridades, limites e responsabilidades.
O que realmente muda para líderes em 2026
A principal transformação não é tecnológica, mas de mentalidade. Em 2026, líderes que se destacam são aqueles que:
- Tratam IA como parte do modelo operacional
- Priorizam valor real, não apenas inovação
- Entendem governança como acelerador, não como freio
- Mantêm pessoas no centro das decisões críticas
A IA agêntica não é uma solução universal nem um destino automático. Ela é uma ferramenta poderosa quando aplicada com clareza estratégica, responsabilidade e foco em impacto. Diferenciar conceito de hype, piloto de operação e promessa de resultado passa a ser uma das competências mais importantes das lideranças.
– Edgar Garcia é vice-presidente da UiPath para América Latina
