Gartner: IA autônoma estará em 40% de todos aplicativos até 2026

Inteligência Artificial

Agentes autônomos transformarão o uso de softwares corporativos até 2026, trazendo desafios e oportunidades.

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Agentes de inteligência artificial devem estar presentes em 40% dos aplicativos corporativos do mundo até o fim de 2026, segundo projeção do Gartner, contra menos de 5% no ano passado, num movimento que começa a redesenhar rotinas de tecnologia, finanças, atendimento e gestão — inclusive no Brasil.

O que são agentes de IA em aplicativos corporativos?

Agentes de IA são sistemas que recebem um objetivo de negócio, quebram esse objetivo em etapas e executam parte do trabalho de forma autônoma, em vez de apenas responder a um comando único. Eles se conectam a agenda, e-mail, planilhas e sistemas internos para buscar dados, cruzar informações e tomar ações pré-definidas.

Na prática, significam pedir menos “tarefas pontuais” e mais “missões completas”. Um exemplo é a descrição de um especialista em IA: “Pedir que um sistema consulte uma planilha, cruze os dados com o e-mail de um cliente e envie um resumo ao time, sem que alguém conduza cada passo, é o tipo de tarefa que define a IA agêntica”.

Em vez de solicitar apenas o rascunho de um relatório, o profissional pode definir a meta de conciliar todos os lançamentos do mês e apontar divergências. O agente percorre bases de dados, compila resultados e devolve o material para revisão humana, que continua obrigatória em decisões críticas.

Como a previsão do Gartner impacta o uso de IA nas empresas até 2026?

A estimativa de que 40% dos aplicativos corporativos terão agentes de IA até 2026 indica que a tecnologia deve sair do laboratório e entrar na operação diária da maioria das áreas de negócio. Hoje, menos de 5% dos apps contam com esse tipo de recurso, o que mostra o tamanho do salto previsto.

Com a automação de etapas complexas, tarefas antes manuais tendem a ser repassadas a sistemas: conciliação financeira, preparação de relatórios, triagem de chamados, montagem de agendas e acompanhamento de fluxos de aprovação. A consequência direta é a mudança no perfil das funções: ganha relevância quem sabe formular objetivos claros, delegar ao agente, interpretar resultados e identificar falhas, mesmo sem saber programar.

Outro efeito é a pressão por ajustes na governança de dados e na segurança. Como esses agentes acessam sistemas internos e podem acionar processos de alto impacto, como pagamentos e comunicações a clientes, empresas terão de definir limites de acesso, trilhas de auditoria e pontos obrigatórios de validação humana.

Entenda o contexto

No Brasil, um estudo do IBM Institute for Business Value mostra que 75% dos executivos esperam ver agentes de IA operando de forma independente ainda neste ano. Entre eles, 65% afirmam que essas ferramentas já ajudam a tomar decisões melhores e mais rápidas.

Ao mesmo tempo, cresce a preocupação com riscos. Pesquisa global do IEEE aponta que 54% dos profissionais veem a dependência excessiva e as possíveis imprecisões como uma das principais ameaças ligadas à IA generativa e agêntica. Outros 52% citam o risco de exposição de dados internos, já que os agentes precisam acessar grandes volumes de informação para funcionar.

Esse cenário impulsiona investimentos. Levantamento recente indica que empresas somaram US$ 5,8 milhões em aportes em IA apenas no terceiro trimestre de 2026, num movimento que inclui desde grandes plataformas até soluções especializadas para nichos de mercado.

Benefícios prometidos e mudanças na rotina

Para executivos, o principal atrativo é a possibilidade de automatizar etapas inteiras de processos, reduzindo retrabalho e tempo gasto com tarefas repetitivas. Em atendimento, por exemplo, um agente pode consultar o histórico do pedido, analisar políticas comerciais e sugerir automaticamente respostas ao cliente, enquanto casos mais sensíveis seguem para um atendente.

Na área financeira, agentes podem varrer lançamentos do período, checar divergências, preparar conciliações e sinalizar itens de risco para o gestor. Em gestão de projetos, podem montar cronogramas, disparar lembretes e registrar o andamento das entregas a partir de dados espalhados por diferentes sistemas.

Com isso, a expectativa é que profissionais dediquem mais tempo a análise, negociação e tomada de decisão, deixando a coleta de dados, a checagem de consistência e a preparação de documentos para a IA.

Riscos e novo tipo de responsabilidade

A autonomia parcial dos agentes aumenta a eficiência, mas também amplia o potencial de erro. Se um sistema acessar dados desatualizados, interpretar mal uma regra ou agir sem revisão em situações delicadas, pode gerar prejuízos financeiros, constrangimentos com clientes ou problemas de compliance.

Por isso, especialistas defendem o desenho cuidadoso desses agentes. Isso inclui definir precisamente quais bases de dados podem ser acessadas, em que momentos é obrigatório pedir aprovação humana — como em pagamentos de maior valor ou em comunicações sensíveis — e como cada ação será registrada para auditoria posterior.

Outra frente é a responsabilidade. Empresas começam a discutir quem responde por uma decisão tomada com apoio de um agente: o desenvolvedor, a área de tecnologia, o gestor de negócio ou o profissional que validou o resultado. A tendência é que surjam políticas internas específicas para registrar, auditar e atribuir responsabilidades em fluxos com IA.

Novas competências e capacitação

O avanço dos agentes de IA muda o que se espera de quem trabalha em tecnologia, finanças, atendimento e gestão. Em vez de executar cada etapa manualmente, esses profissionais precisarão saber formular metas claras, testar os agentes com casos reais, interpretar saídas e corrigir rumos quando algo sair do previsto.

Essa transição não exige, necessariamente, saber programar. Mas demanda entender limites e capacidades da IA, reconhecer sinais de erro ou viés e saber quando a revisão humana é indispensável. Instituições de ensino já começam a responder a essa demanda com cursos voltados à aplicação prática, como programas de pré-MBA focados em IA que abordam justamente o uso de agentes no dia a dia corporativo.

Para quem está na linha de frente, a recomendação é começar pequeno: testar agentes em processos bem delimitados, medir ganhos de tempo e qualidade, registrar incidentes e, a partir daí, ampliar o uso. A passagem dos testes para a rotina será o momento decisivo para definir se os agentes de IA vão cumprir a promessa de aumentar a eficiência sem abrir mão da segurança.