A previsão da Gartner de que mais de 40% dos projetos de IA agente serão cancelados até o fim de 2027 chama atenção, especialmente em meio ao entusiasmo por esses sistemas. No entanto, a explicação não está na tecnologia propriamente dita, mas na forma como elas são implementadas nas organizações.
A Falta de Base de Dados Consistente
A Gartner aponta que os cancelamentos não ocorrem porque as tecnologias deixam de funcionar, mas sim porque muitas organizações tentam implementar inteligência artificial sobre processos e bases de dados que já apresentavam problemas antes da IA ser introduzida. Isso resulta em aumento dos custos, dificuldade de demonstrar valor para o negócio e controles de risco insuficientes.
O Agente Washing
Entre os milhares de fornecedores de plataformas de IA agente, apenas cerca de 130 realmente oferecem tecnologias que se enquadram nessa categoria. O restante é resultado do chamado agente washing, prática em que assistentes de IA, chatbots e automações tradicionais são reposicionados como agentes inteligentes para acompanhar o momento do mercado.
A Importância da Qualidade da Informação
O desafio real está na qualidade da informação disponível, na governança dos dados e na capacidade de transformar registros dispersos em uma base consistente. A própria Gartner recomenda que organizações priorizem casos de uso com retorno claramente definido e avaliem se a infraestrutura atual é capaz de sustentar essa automação antes da implementação.
Conclusão
A Gartner projeta que, até 2028, uma parcela crescente das decisões operacionais será tomada por agentes autônomos. A tecnologia existe, mas depende diretamente da qualidade da base sobre a qual esses sistemas trabalham. É crucial que as organizações priorizem a qualidade da informação antes de investir em tecnologias de IA agente.