Estado da IA em 2025: o que muda com os agentes e por que sua empresa ainda não capturou valor

A adoção de IA explodiu, mas a captura de valor em escala ainda patina, segundo o relatório “The State of AI 2025”.

Quase todas as empresas já usam IA em alguma função, porém quase dois terços seguem em experimentos ou pilotos, sem escalar no nível corporativo.

O destaque do ano é a chegada dos agentes de IA ao trabalho real, mas com implantação ainda concentrada em poucas áreas.

O panorama em números

A pesquisa aponta 88% das organizações utilizando IA regularmente em pelo menos uma função.

Contudo, apenas cerca de um terço declara ter iniciado a escala de programas corporativos.

O resultado: benefícios visíveis em casos de uso (redução de custo e aumento de receita), mas só 39% reportam impacto de EBIT no nível da empresa.

Outro dado-chave: 62% já testam ou escalam agentes de IA.

Desses, 23% afirmam estar escalando algum sistema agentic em pelo menos uma função, embora a maioria concentre-se em uma ou duas áreas.

Em cada função individual, até 10% dos respondentes dizem estar escalando agentes, principalmente em TI e gestão do conhecimento.

Por que os agentes de IA importam agora

Agentes de IA são sistemas, baseados em foundation models, capazes de planejar e executar múltiplos passos em fluxos de trabalho do mundo real.

Diferem de assistentes estáticos porque agregam contexto, tomam decisões operacionais dentro de limites definidos e acionam ferramentas para completar tarefas.

Os primeiros terrenos férteis:

• TI: agentes para service desk, triagem e resolução de incidentes, automação de runbooks.
• Gestão do conhecimento: pesquisa profunda em bases internas e externas, criação de resumos acionáveis, organização de repositórios.
• Setores com maior tração: tecnologia, mídia e telecom, além de saúde, onde processos intensivos em dados e compliance favorecem ganhos.

O salto de produtividade vem quando agentes fecham o ciclo: ingerem dados, decidem o próximo passo, executam, validam resultado e registram evidências.

Esse ciclo reduz atrito operacional, melhora SLA e impulsiona qualidade.

O paradoxo da escala: por que o valor emperra

Mesmo com indicadores positivos em casos pontuais, o valor escala devagar. Três obstáculos explicam o gap:

1. Workflows não redesenhados
   Ainda tratamos IA como “camada” que se pluga no processo antigo. O relatório mostra que os altos performers priorizam redesenhar fluxos, não “colar” IA no que já existia. Eles mapeiam handoffs, decisões repetitivas e pontos de controle para realocar tarefas entre humanos e agentes.
2. Objetivos míopes
   80% das empresas colocam eficiência como objetivo central. Os que mais capturam valor também perseguem crescimento e inovação. Sem metas de receita, novos produtos e experiências, a IA vira só redução de custo — e o ROI trava.
3. Governança e risco subdimensionados
   Mitigar riscos está mais comum, mas ainda desigual. Sem políticas claras de dados, observabilidade de modelos, avaliação de segurança e limites de atuação para agentes, a escala fica política e tecnicamente difícil.

O que os líderes de desempenho fazem diferente

Os high performers combinam três frentes:

• Portfólio balanceado de casos de uso: custo, crescimento e inovação. Há espaço para quick wins e apostas com potencial de disrupção.
• Transformação orientada a fluxo: metade pretende transformar o negócio com IA e a maioria redesenha processos antes de automatizar. Agentes não “salvam” processos quebrados; eles exigem simplicidade e clareza de regras.
• Medição ponta a ponta: metas ligadas a EBIT, tempo de ciclo, NPS, retenção e conversão. O valor é mensurado ao nível do processo e consolidado no P&L.

Emprego: o que esperar em 12 meses

As perspectivas são heterogêneas. Para o próximo ano, 32% esperam redução do quadro, 43% estabilidade e 13% aumento.

O que explica a dispersão é o estágio de cada empresa.

Onde agentes estão maduros e fluxos foram redesenhados, a tendência é recomposição de tarefas e elevação de senioridade em funções críticas, mais do que cortes lineares.

Como destravar valor em 90 dias

Sem floreio. Três movimentos táticos para sair do piloto eterno:

1. Escolha um fluxo crítico e fechável em laço
   Ex.: suporte de TI nível 1, cadastro e qualificação de leads, moderação de conteúdo, pesquisa e resumo para Mídia/SEO. O critério é ter alto volume, regras claras, dados acessíveis e métrica de saída objetiva.
2. Modele um agente com limites operacionais e métricas
   Defina permissões, ferramentas que o agente pode acionar, critérios de conclusão, contramedidas (fallback para humano) e observabilidade (logs, reasoning traces, verificações de qualidade). Use avaliações automáticas em amostras diárias.
3. Redesenhe o fluxo antes de automatizar
   Elimine passos redundantes, padronize entradas/saídas, defina checkpoints de qualidade. Só então coloque o agente em produção limitada (ex.: 10% do tráfego), compare SLA, custo por transação, satisfação e retrabalho, e aumente a cobertura.

Casos práticos que funcionam

• Suporte interno: agente que lê knowledge base, interpreta tickets, pede informações faltantes, aplica runbooks e fecha chamados simples. Resultado esperado: queda de 30–50% no tempo médio de atendimento de N1 e melhora do SLA.
• Pesquisa para conteúdo: agente que compila fontes internas autorizadas, sumariza, sugere outline e citações. Resultado: redução de 40–60% no tempo de preparo de pauta, com padronização de qualidade.
• Backoffice financeiro: reconciliação de faturas com regras comerciais, flags de divergências e geração de relatórios. Resultado: queda de erros manuais e fechamento mais rápido.

Risco e governança sem paralisia

Para ganhar velocidade com segurança:

• Dados: classifique informações, crie policies por sensibilidade, aplique mascaramento e logging.
• Agentes: defina âmbito de ação, lista de ferramentas permitidas, limites de gastos e trilhas de auditoria.
• Avaliação contínua: testes automatizados, red teaming periódico, monitoramento de alucinação, drift e viés.
• Gente: treine times em engenharia de prompt, avaliação de saída e design de fluxo. A disciplina operacional é tão importante quanto o modelo.

Estado da IA em 2025 e a agenda para 2026

O ano marcou a normalização do uso de IA e a entrada dos agentes no trabalho real, porém o valor corporativo continua concentrado nos que redesenham workflows, medem impacto no P&L e olham além da eficiência.

Para 2026, a agenda vencedora combina agentes fechando ciclos, governança pragmática e metas de crescimento e inovação ao lado da produtividade. A diferença entre experimentar e transformar está menos no modelo e mais na engenharia do trabalho.

Referências
McKinsey & Company, “The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation”, pesquisa publicada em novembro de 2025.