Nos últimos dois anos, muitas empresas concentraram-se em experimentar ferramentas de IA generativa. Elas criaram chatbots, testaram assistentes de IA em pilotos e exploraram a automação em diversas funções de negócio. Essas experiências ajudaram equipes e stakeholders a compreender melhor o potencial valor de negócio da inteligência artificial. E também expuseram desafios significativos relacionados à qualidade dos dados, custo, governança e prontidão operacional.
Em 2026, muitas organizações estão migrando sua estratégia de IA da IA generativa para a IA agêntica. Elas estão explorando sistemas de IA capazes de tomar decisões, coordenar tarefas e concluir fluxos de trabalho de múltiplas etapas com envolvimento humano limitado.
O Gartner prevê que, até 2028, 33% das aplicações de software corporativo incluirão IA agêntica, ante menos de 1% em 2024.1 E, em um episódio do podcast Mixture of Experts da IBM, o apresentador Tim Hwang e seus convidados discutiram a visão da Microsoft de “cada empresa ser sua própria fábrica de agentes”.Essa transição traz desafios mais complexos.
A realidade da adoção de IA em 2026 é que a capacidade da IA está avançando mais rápido do que a capacidade organizacional. “A IA é mais um desafio de liderança do que de tecnologia”, afirmou recentemente Dan Taylor, VP de Global Ads do Google. Embora muitas empresas tenham acesso a poderosas ferramentas de IA, a maioria carece das bases operacionais necessárias para escalar a IA de forma eficaz. Muitas empresas ainda enfrentam dificuldades com dados fragmentados, governança incompleta, lacunas de talentos, complexidade dos sistemas e ceticismo em relação a sistemas autônomos.
Essas questões fazem com que a adoção de IA corporativa gire cada vez mais em torno da transformação organizacional, e não apenas da implementação de tecnologia. O sucesso da IA no longo prazo depende de quão bem a IA se integra aos processos de negócio e às operações do dia a dia. As organizações que mais avançam costumam ser aquelas que investem em prontidão operacional a par da inovação técnica.
Em 2026, os desafios comuns que as organizações enfrentam ao passar de pilotos de IA para a adoção em toda a empresa incluem:
A prontidão de dados tornou-se uma das maiores barreiras à adoção de IA corporativa. Em fases anteriores do desenvolvimento de IA, muitas organizações concentraram-se em acessar conjuntos de dados proprietários para personalizar modelos. Esse desafio ainda existe, mas a questão mais ampla agora envolve a qualidade, a acessibilidade e a governança dos dados em toda a organização.
Muitas empresas operam com ambientes de dados fragmentados e isolados em silos, construídos ao longo de décadas. Informações críticas de negócio costumam estar espalhadas por sistemas desconectados e formatos de dados inconsistentes. Os sistemas de IA enfrentam dificuldades nesses ambientes porque dados de baixa qualidade enfraquecem o desempenho e a confiabilidade dos modelos de IA.
A ascensão da IA agêntica aumenta a importância de uma governança e de uma prontidão de dados sólidas. Se as fontes de dados corporativos contiverem lacunas ou erros, os agentes de IA podem fazer recomendações falhas ou executar ações incorretas em escala. Esse risco gera hesitação entre os executivos.
A prontidão de dados também afeta a velocidade da adoção de IA. Organizações com um gerenciamento de dados sólido conseguem passar rapidamente dos projetos-piloto para a implementação. Empresas com dados fragmentados costumam gastar mais tempo limpando, organizando e governando informações do que construindo soluções de IA.
As empresas podem mitigar esse desafio tratando a modernização de dados como uma iniciativa estratégica, e não como uma tarefa técnica. Muitas organizações estão investindo em plataformas de dados centralizadas, frameworks de governança mais fortes e uma definição mais clara de propriedade dos ativos de dados corporativos.
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Outro desafio significativo da adoção de IA envolve governança, responsabilização e o risco de sistemas autônomos. Os sistemas de IA agêntica já conseguem concluir tarefas em múltiplas aplicações, tomar decisões e interagir com dados sensíveis com supervisão humana limitada. Esses recursos melhoram a eficiência, mas também introduzem novos riscos operacionais que muitas organizações não estão preparadas para gerenciar.
As funções de governança específicas de IA cresceram 17% em 2025, e a parcela de empresas sem políticas de IA responsável em vigor caiu acentuadamente de 24% para 11%.2 Ainda assim, surgiu uma lacuna de governança. Muitas vezes as empresas não têm políticas para monitorar o comportamento da IA, revisar decisões automatizadas ou atribuir responsabilização quando os sistemas produzem resultados prejudiciais.
A transparência é outra preocupação. Muitas organizações têm dificuldade para entender como os sistemas de IA priorizam ações ou chegam a conclusões. É improvável que as empresas escalem sistemas autônomos sem confiança na forma como esses sistemas operam e gerenciam riscos.
As organizações enfrentam pressão crescente dos órgãos reguladores para implementar políticas de IA responsável que reforcem a documentação, as trilhas de auditoria e a gestão de riscos. Preocupações com privacidade de dados, provedores terceirizados de IA e vulnerabilidades de segurança também estão ganhando mais destaque. Em setores altamente regulamentados, as organizações também precisam verificar se os sistemas de IA estão em conformidade com frameworks como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e manter a transparência sobre como os algoritmos de IA processam informações sensíveis.
As empresas podem reduzir esses riscos estabelecendo programas formais de governança de IA logo no início do processo de adoção. Muitas organizações também estão criando equipes de governança multifuncionais que incluem líderes das áreas jurídica, de segurança, de conformidade e de tecnologia. A supervisão humana permanece especialmente importante para decisões de alto risco em ambientes voltados ao cliente ou regulamentados. O monitoramento, os testes e a documentação contínuos também podem ajudar as organizações a identificar problemas antes que eles gerem complicações maiores.
As empresas estão concentradas no valor da IA.
Quase 80% dos executivos esperam que a IA gere receita significativa até 2030, mas apenas 24% sabem de onde ela virá.3 Implementar IA agora envolve despesas crescentes relacionadas a infraestrutura, licenciamento de modelos, computação em nuvem, trabalho de integração, cibersegurança e manutenção de sistemas.
Os clientes da Salesforce relatam que os agentes e assistentes de IA estão gerando um ROI (retorno sobre o investimento) sólido em TI, vendas e atendimento ao cliente.4 Ainda assim, os sistemas de IA agêntica podem gerar custos operacionais mais altos, pois exigem mais recursos de orquestração, monitoramento e processamento em tempo real do que as ferramentas de IA generativa. À medida que os sistemas de IA ganham escala nas operações, as empresas enfrentam pressão para gerenciar seu uso, otimizar cargas de trabalho e justificar investimentos contínuos.
Algumas empresas iniciam programas ambiciosos de IA sem identificar objetivos operacionais claros. Muitas têm dificuldade para definir métricas de sucesso significativas para as iniciativas de IA. E os ganhos de produtividade podem ser difíceis de mensurar entre as equipes.
As organizações podem mitigar esse desafio estabelecendo uma jornada de IA realista e um roteiro de implementação de longo prazo. Essa abordagem prioriza casos de uso práticos e facilita a mensuração do progresso e de resultados de negócio bem-sucedidos ao implementar IA em toda a empresa. A implementação incremental pode ajudar a construir confiança, aumentar a adesão e reforçar o apoio de longo prazo aos investimentos em IA.
Muitas iniciativas de IA bem-sucedidas começam com aplicações que reduzem o trabalho manual, melhoram os tempos de resposta ou simplificam os fluxos de trabalho internos. As empresas também precisam ter disciplina na seleção de fornecedores e na gestão de custos antes de escalar a IA.
O desafio de talentos em IA evoluiu ao longo do último ano. As organizações que se concentravam em engenharia de prompts e habilidades de IA generativa agora precisam de equipes capazes de gerenciar sistemas de IA em integração, cibersegurança, governança de orquestração e gestão de mudanças.
A adoção de IA bem-sucedida costuma exigir mudanças nos fluxos de trabalho, nas métricas de desempenho e nas estruturas organizacionais. Nas organizações que adotaram IA, 27% dos funcionários dizem que seu ambiente de trabalho mudou de forma disruptiva, em grande ou em altíssima medida, no último ano.5 Por outro lado, 61% afirmam que a IA torna seu trabalho menos monótono e mais estratégico.6 Mas muitas organizações ainda não têm funcionários com experiência prática para implementar IA em escala.
Os funcionários também enfrentam incerteza sobre como a IA afetará os fluxos de trabalho, as responsabilidades do cargo e os processos de tomada de decisão. As empresas que subestimam o lado humano da transformação com IA costumam encontrar resistência dos funcionários.
A adoção bem-sucedida da IA depende, no fim das contas, tanto da tecnologia quanto da capacidade. As empresas podem adquirir ferramentas avançadas de IA, mas ainda precisam de pessoas que saibam gerenciar riscos, redesenhar fluxos de trabalho e supervisionar operações orientadas por IA.
As organizações podem enfrentar esse desafio tratando a adoção de IA como um esforço de transformação corporativa. Essa estratégia inclui o desenvolvimento da força de trabalho e programas de treinamento em IA. Esses esforços de aprimoramento de habilidades podem ir além das equipes técnicas, de modo que toda a organização desenvolva uma compreensão mais sólida dos recursos de IA, do aprendizado de máquina, da governança e das limitações.
Mesmo empresas com frameworks de governança sólidos enfrentam obstáculos ao integrar a IA a sistemas e processos existentes.
Muitas organizações comprovaram que as ferramentas de IA podem gerar valor de negócio em programas-piloto. O maior desafio agora envolve integrar as tecnologias de IA às operações de negócio do mundo real. Os ambientes corporativos frequentemente incluem sistemas legados e fluxos de trabalho fragmentados que não foram concebidos para dar suporte a novas tecnologias. Uma integração deficiente pode limitar a capacidade de aprimorar as operações internas e modernizar as experiências digitais do cliente em todo o ecossistema de negócios mais amplo.
A integração de IA torna-se mais complexa com sistemas impulsionados por IA agêntica. Os sistemas autônomos frequentemente exigem acesso a múltiplos aplicativos, interfaces de programação de aplicativos (APIs) e fontes de dados em tempo real para concluir tarefas com eficácia. Problemas de integração podem limitar o desempenho do sistema, criar gargalos ou introduzir riscos de segurança. E as organizações não conseguem escalar a IA com eficácia se os sistemas estiverem desconectados das operações de negócio principais.
A interrupção dos fluxos de trabalho é outra preocupação. Os funcionários podem resistir a sistemas de IA que alteram processos estabelecidos ou criam limites imprecisos entre as responsabilidades humanas e as tarefas automatizadas. Projetos de IA mal integrados também podem aumentar o atrito se os funcionários precisarem alternar constantemente entre plataformas desconectadas ou verificar manualmente os resultados gerados por IA.
As empresas podem reduzir os desafios de integração de IA priorizando a interoperabilidade e o design dos fluxos de trabalho no início do processo de adoção. As arquiteturas de IA modulares costumam se integrar mais facilmente aos sistemas corporativos existentes. A implementação de IA em fases também pode ajudar a identificar problemas operacionais antes que os recursos de IA sejam expandidos por toda a empresa.
A colaboração estreita entre as equipes de tecnologia e as unidades de negócio e a comunicação clara com os funcionários podem reduzir a resistência e dar suporte a uma adoção mais tranquila. Muitas organizações também estão equilibrando o desenvolvimento interno da IA com parcerias tecnológicas estratégicas.
Em 2026, a adoção de IA depende da prontidão operacional. O valor de longo prazo da integração de IA vem da capacidade de integrá-la às operações de negócio, gerenciar riscos, apoiar os funcionários e escalar sua adoção de forma responsável.
As empresas que mais avançam estão adotando uma abordagem disciplinada. Elas estão reforçando a governança, aprimorando a qualidade dos dados, modernizando a infraestrutura e criando alinhamento multifuncional entre as equipes de negócio e de tecnologia. Muitas estão direcionando o foco para casos de uso que entregam valor mensurável antes de expandir a IA de forma mais ampla.
A prioridade das organizações é criar a base necessária para dar suporte à IA em escala. As empresas que investem em prontidão, responsabilização e integração estarão mais aptas a se adaptar à medida que os recursos de IA evoluem.
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1. Top strategic technology trends for 2025: Agentic AI, Gartner, outubro de 2024
2. The 2026 AI Index Report, Stanford University, Stanford HAI (Institute for Human-Centered Artificial Intelligence), 2026
3. Rewiring the C-Suite: The fast track to 2030, IBM Institute for Business Value (IBV), publicado originalmente em 03 de maio de 2026
4. The State of Salesforce 2025-2026, IBM Institute for Business Value (IBV), 2025
5. Rising AI Adoption Spurs Workforce Changes, Gallup, 13 de abril de 2026
6. 5 trends for 2026, IBM Institute for Business Value (IBV), publicado originalmente em 01 de dezembro de 2025