A inteligência artificial tem sido a pauta dominante no mundo da tecnologia e dos negócios, prometendo revolucionar a forma como as empresas operam. Entre as inovações mais badaladas estão os “agentes de IA” – sistemas autônomos capazes de executar tarefas complexas, multi-etapas, com pouca ou nenhuma intervenção humana. A visão é sedutora: um exército de assistentes digitais otimizando processos, interagindo com clientes e acelerando a inovação.

No entanto, uma pesquisa recente lança luz sobre uma realidade que contrasta com essa ambição: muitas empresas globais, e por extensão as brasileiras, ainda estão em um estágio inicial dessa jornada. Embora o entusiasmo seja alto e a infraestrutura esteja sendo construída, a maioria dos “agentes” em operação hoje se assemelha mais a chatbots avançados do que a verdadeiros orquestradores de fluxo de trabalho. Este cenário nos convida a refletir sobre os desafios e as oportunidades para o mercado brasileiro na adoção e orquestração de agentes de IA.

A Armadilha do Chatbot: Quando o “Agente” Não é Bem um Agente

A pesquisa aponta para uma lacuna significativa entre a ambição e a realidade operacional. Enquanto as empresas buscam por sistemas que possam gerenciar fluxos de trabalho complexos e multi-etapas de forma confiável, uma parcela impressionante – 71% dos entrevistados – admite que apenas um quarto ou menos de seus “agentes” implantados são de fato fluxos de trabalho orquestrados. A maioria ainda funciona como meros “wrappers” de chatbot, respondendo a prompts únicos.

Para o contexto brasileiro, essa descoberta é particularmente relevante. Muitas empresas, impulsionadas pela busca por eficiência e redução de custos, investem em soluções de IA. No entanto, o ponto de entrada mais comum costuma ser o atendimento ao cliente via chatbots, que, embora úteis, não representam a capacidade plena de um agente de IA. Setores como o varejo, bancos e serviços de telecomunicação no Brasil têm visto a proliferação de chatbots que automatizam perguntas frequentes ou roteiam chamadas, mas a transição para agentes que autonomamente analisam dados de mercado, gerenciam portfólios financeiros complexos ou orquestram cadeias de suprimentos inteiras ainda é incipiente. Essa “armadilha do chatbot” sugere que, embora o investimento em IA seja real, a maturidade na orquestração de agentes ainda precisa avançar.

Plataformas e a “Gravidade do Modelo”: O Poder dos Gigantes e o Medo do Bloqueio

Um dado interessante da pesquisa é a concentração na escolha de plataformas de orquestração: os grandes provedores de modelos (como Anthropic, Microsoft, OpenAI) dominam, com o Claude da Anthropic liderando com folga. Essa preferência é impulsionada pela “gravidade do modelo” – a atração por um modelo base de IA de ponta que dita a escolha da plataforma de orquestração. Empresas brasileiras, que muitas vezes dependem de soluções de grandes fornecedores globais, seguem uma lógica similar, buscando a robustez e a capacidade dos modelos mais avançados.

No entanto, essa centralização vem com uma preocupação crescente: o vendor lock-in. A pesquisa revela que 35% das empresas temem o aprisionamento tecnológico, optando por uma abordagem híbrida onde o controle da orquestração é dividido entre a plataforma do provedor e uma camada externa própria. No Brasil, essa preocupação é ainda mais acentuada. Flutuações cambiais, especificidades regulatórias (como a LGPD) e a necessidade de flexibilidade para integrar diferentes sistemas legados e soluções locais tornam a busca por uma arquitetura híbrida – que garanta controle e adaptabilidade – uma prioridade estratégica para as companhias que não querem ficar reféns de um único fornecedor.

O Dilema do Custo e a Necessidade de Controle Fiscal

O investimento em ferramentas de fluxo de trabalho (workflow tooling) e segurança lidera os gastos em orquestração, o que é natural para quem busca construir sistemas robustos e confiáveis. Contudo, a pesquisa expõe uma fragilidade importante: o controle fiscal. Mais de um quarto das empresas (27%) admite não ter um método programático e em tempo real para interromper um agente de IA descontrolado antes que ele gere uma conta exorbitante de consumo de tokens.

No cenário brasileiro, onde os orçamentos de TI e inovação podem ser mais apertados e a busca por ROI (Retorno sobre Investimento) é constante, a ausência de controle fiscal em tempo real é um risco considerável. Um agente de IA que, por um erro de configuração ou bug, entra em um loop infinito de consumo de recursos pode rapidamente esgotar um orçamento anual de IA, impactando não apenas o setor de tecnologia, mas a saúde financeira da empresa. Pequenas e médias empresas (PMEs) brasileiras, que estão começando a explorar a IA, são particularmente vulneráveis a esses custos inesperados, reforçando a necessidade de uma gestão rigorosa e transparente do consumo de recursos desde o início.

Conclusão: O Futuro da Orquestração de IA no Brasil

A pesquisa reforça que a orquestração de agentes de IA é uma camada tecnológica real e estratégica, mas a maturidade dos “agentes” propriamente ditos ainda está em desenvolvimento. Para as empresas brasileiras, isso representa tanto um desafio quanto uma oportunidade.

O futuro da IA no Brasil dependerá da capacidade das empresas de transcender a “armadilha do chatbot”, investindo não apenas em plataformas e modelos, mas também na construção de capacidades internas para desenvolver, orquestrar e gerenciar agentes de IA que realmente executem fluxos de trabalho multi-etapas. Isso exigirá um foco maior em: 1) Talento especializado: capacitação de equipes para ir além da simples configuração de chatbots; 2) Estratégia de dados:3) Governança e segurança:4) Controle fiscal:

A ambição é clara: ter agentes de IA que impulsionam a produtividade e a inovação. A realidade é que estamos construindo a orquestração antes mesmo de termos uma orquestra completa. O Brasil tem o potencial para se destacar, mas precisará de um olhar pragmático e estratégico para fechar essa lacuna, transformando o entusiasmo inicial em resultados operacionais concretos e sustentáveis.