Toda grande equipe de corrida já foi, em algum momento, apenas uma garagem cheia de máquinas potentes e pilotos talentosos. A potência estava ali. Faltava coordenação. Sem alguém no comando do pit e sem um plano de corrida comum, cada carro seguia o próprio traçado, transformando potencial em batida. A Inteligência Artificial (IA) começa a colocar as empresas exatamente diante desse desafio. Depois da corrida para criar agentes capazes de executar tarefas de forma autônoma, surge uma pergunta muito mais estratégica: quem está com as mãos no volante?
Um exemplo recente
ajuda a explicar essa mudança. Em 2026, a Uber ampliou o
acesso de seus engenheiros a ferramentas baseadas em agentes de IA para
desenvolvimento de software. A adoção cresceu rapidamente, porém o consumo de
tokens avançou em ritmo ainda maior, levando a companhia a consumir, em poucos
meses, todo o orçamento anual destinado àquelas ferramentas. O episódio chamou
atenção porque não representava um fracasso da tecnologia, mas exatamente o
contrário. Os agentes funcionavam tão bem que passaram a ser utilizados em
escala muito superior ao previsto. O problema deixou de ser tecnológico e
passou a ser de gestão.
Esse cenário tende
a se tornar comum. Uma pesquisa
estima que, até 2028, cerca de 33% dos softwares corporativos incorporarão
agentes de IA, contra menos de 1% em 2024. A projeção indica ainda que,
aproximadamente, 15% das decisões rotineiras de trabalho serão tomadas por
esses sistemas no mesmo período. Ao mesmo tempo, alerta que
mais de 40% dos projetos de IA Agêntica poderão ser cancelados até 2027 por
falta de valor claro, controles inadequados ou custos elevados. O desafio
deixou de ser construir agentes inteligentes. O desafio passou a ser
coordená-los.
É justamente aqui
que a analogia das pistas revela toda a sua força. Uma organização não fracassa
porque tem muitas máquinas potentes na garagem: ela fracassa quando cada uma
corre uma prova diferente. O mesmo acontece com agentes de IA desenvolvidos de
forma isolada por diferentes áreas do negócio. Recursos Humanos cria um
assistente para políticas internas. Finanças desenvolve outro para análises.
Jurídico implementa um terceiro para apoiar questões regulatórias. Tecnologia
cria dezenas de agentes especializados. Individualmente, todos podem ser
excelentes, cada um entregando como o motor seis-cilindros aspirado de um
Porsche 911 ou o câmbio manual preciso de um BMW classe M. Coletivamente,
contudo, podem gerar redundância, respostas inconsistentes, desperdício de
recursos e uma crescente dificuldade para saber quem faz o quê.
A maioria das
organizações ainda está aprendendo essa lição. Um estudo
mostra que apenas 8% das empresas possuem uma estrutura abrangente de
governança para IA. Outra pesquisa revela que somente 21% mantêm um inventário
atualizado dos agentes ativos em seus ambientes. É como assumir o comando do
pit sem saber quantos carros estão na pista ou qual estratégia cada piloto está
seguindo.
E é aqui que vale
um ajuste importante na própria analogia. O estrategista não inventa a corrida
no meio da prova. Antes da luz verde existe um plano de corrida, uma ficha de
acerto conhecida por toda a equipe. Nas companhias, esse acerto é a governança.
Ela define quais agentes podem ser criados, quais dados podem utilizar, quais
decisões podem tomar, quem responde por seus resultados e quais limites
financeiros e operacionais precisam ser respeitados. O líder responsável pela
IA exerce o papel de chefe de equipe justamente porque garante que todos os
agentes sigam o mesmo plano de corrida.
Os custos fazem
parte dessa equação, mas não são sua essência. O preço médio dos tokens vem
caindo rapidamente, enquanto o consumo cresce em velocidade ainda maior.
Segundo um levantamento, 73% das
organizações afirmam que os gastos com IA superaram as expectativas. A
disciplina conhecida como FinOps, originalmente criada para a computação em
nuvem, começa agora a ser adaptada para a IA justamente porque controlar apenas
o preço deixou de ser suficiente. O que importa é compreender quanto valor cada
agente entrega em relação aos recursos que consome.
Essa mudança
também redefine o papel da liderança. Durante décadas, executivos aprenderam a
administrar organizações compostas apenas por pessoas. Agora, eles passam a
conduzir ambientes onde pessoas e agentes inteligentes trabalham lado a lado. O
gestor deixa de supervisionar somente atividades humanas para coordenar um
ecossistema híbrido, no qual parte das decisões, análises e execuções ocorre de
forma autônoma. A competência mais importante deixa de ser acompanhar cada
tarefa individualmente e passa a ser desenhar boas regras, estabelecer
prioridades e criar mecanismos que mantenham todo o sistema funcionando em
sincronia, como uma equipe bem entrosada no box.
A boa notícia é
que governança não reduz inovação: ela a torna escalável. Assim como um bom
chefe de equipe não tira o talento do piloto, mas cria as condições para que a
máquina entregue tudo o que tem, uma boa estrutura de governança permite que
agentes de IA evoluam com segurança, transparência e eficiência. Definir
responsáveis, acompanhar indicadores, estabelecer orçamentos, monitorar riscos
e aposentar agentes que deixaram de gerar valor não representa burocracia. E
isto representa maturidade.
Nos próximos anos,
praticamente toda grande empresa terá uma verdadeira frota de agentes de IA
executando atividades críticas do negócio. A diferença entre as companhias que
capturarão valor e aquelas que apenas acumularão custos dificilmente estará na
quantidade de agentes em operação, mas sim na qualidade de quem está no comando
do pit. Porque agentes inteligentes tendem a se tornar uma commodity, assim
como cavalos de potência hoje se compram aos milhares. O que continuará raro
será a capacidade de fazer todos eles correrem a mesma prova, seguindo o mesmo
traçado.
Nenhum comentário:
Postar um comentário