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Agentes de IA: por que 4 em cada 10 projetos devem ser cancelados e como fazer o seu dar retorno

A Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027. No Brasil, 41% das empresas já adiaram ou reduziram iniciativas com agentes. O problema raramente é a tecnologia: é começar pelo lugar errado.

Por RPA Expert12 de outubro, 20265 min de leitura

Agentes de IA: por que 4 em cada 10 projetos devem ser cancelados e como fazer o seu dar retorno

Agente de IA virou a palavra da vez. Todo fornecedor tem um, toda apresentação promete um "funcionário digital" que decide sozinho. E os números de adoção impressionam: a McKinsey mostra que 40% das grandes empresas já estão escalando agentes, contra 27% um ano antes.

Mas há outro lado. A Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027. E no Brasil o freio já apareceu: segundo a KPMG, 41% das organizações brasileiras adiaram ou reduziram iniciativas com agentes de IA porque os custos passaram a superar os benefícios esperados.

Se você é gestor e está avaliando agentes, a pergunta certa não é "devo usar?", e sim "como evito estar nos 40%?".

Por que tantos projetos de agentes não sobrevivem

A própria Gartner aponta três motivos: custos crescentes, valor de negócio pouco claro e controles de risco inadequados. Na prática, eles aparecem assim:

Começa pela tecnologia, não pelo processo. A empresa compra um agente e depois procura onde usar. Sem um processo com dono, volume e métrica, não há como provar valor.
O custo de operar não entra na conta. Agentes consomem tokens a cada execução. A mesma pesquisa da KPMG mostra que só 49% das empresas brasileiras têm orçamento específico para esse consumo.
"Agent washing". A Gartner estima que, dos milhares de fornecedores que se dizem de IA agêntica, só cerca de 130 entregam de fato essa capacidade. O resto é chatbot ou automação antiga com nome novo.
Ninguém definiu quando o humano revisa. Só 46% das empresas brasileiras têm orientação clara sobre quando revisar ou substituir o resultado da IA (KPMG). Sem isso, o risco trava o projeto na primeira falha.

Agente de IA não substitui o RPA: os dois se completam

Um erro comum é tratar agente de IA como substituto do RPA. São ferramentas para partes diferentes do processo:

RPA executa com precisão o que é regra: abrir o ERP, lançar a nota, baixar o extrato, conciliar. Faz igual todas as vezes, com custo previsível. (Entenda melhor em O que é RPA e RPA não é IA.)
Agentes de IA entram onde há interpretação: ler um e-mail de cliente e classificar o pedido, extrair dados de um contrato fora do padrão, decidir para qual fila vai uma exceção.

Os projetos que dão certo costumam combinar os dois: a IA interpreta e o robô executa. A IA fica só com a parte que exige julgamento, e o custo por execução cai.

5 critérios para o seu projeto de agente gerar retorno

1. Comece por um processo, não por uma ferramenta. Escolha uma rotina com volume alto, dono claro e dor conhecida: retrabalho, atraso, erro de digitação. Se ninguém sabe quanto o processo custa hoje, ainda não é hora de automatizar. (Veja quando faz sentido automatizar.)

2. Meça antes de começar. Registre tempo por execução, volume mensal, taxa de erro e custo da hora de quem faz. É essa linha de base que vai provar o retorno, ou mostrar cedo que não vale. (A nossa calculadora de ROI ajuda nessa conta.)

3. Coloque o custo de operar na conta. Some licenças, consumo de IA por execução, infraestrutura e manutenção. Um agente que economiza R$ 10 mil por mês e custa R$ 9 mil para rodar é um projeto frágil.

4. Defina o papel do humano desde o início. Quais casos o agente resolve sozinho, quais vão para revisão e quem aprova as exceções. Isso reduz risco e acelera a aprovação interna.

5. Escolha fornecedor pela capacidade de entrega, não pelo rótulo. Peça para ver o robô funcionando no seu processo, com os seus sistemas. No Brasil, 59% das empresas já colocam responsabilidade, rastreabilidade e governança da IA como principal critério de escolha de fornecedor, à frente de preço (Jitterbit, 2026).

O que fazer agora

Antes de aprovar o próximo projeto de agente, faça três perguntas ao time:

Qual processo, com qual volume, e quanto ele custa hoje?
Qual parte é regra (RPA) e qual parte exige interpretação (IA)?
Quanto custa operar por mês, e em quantos meses isso se paga?

Se as respostas estiverem claras, o projeto tem boa chance de estar entre os que sobrevivem.

Na Autoomatic, todo projeto começa pelo mapeamento do processo real e só segue com o retorno calculado. E você vê o robô funcionando antes de investir. Fale com a gente para avaliar o seu processo.