Quatro em cada dez projetos de IA autônoma devem ser cancelados até 2027, prevê a Gartner
Mais de 40% dos projetos de IA agêntica em andamento nas empresas devem ser cancelados até o fim de 2027. A previsão é da Gartner, que aponta três motivos: custos crescentes, valor de negócio pouco claro e controles de risco insuficientes.
A IA agêntica é a geração de sistemas capazes de executar tarefas e tomar decisões com pouca intervenção humana, como aprovar pagamentos, conciliar contas ou negociar com fornecedores. É a aposta mais recente do mercado de tecnologia, e também a mais cara.
Parte do problema está na oferta. A consultoria identificou um movimento que chama de agent washing, em que fornecedores rebatizam assistentes virtuais, chatbots e automações antigas como agentes de IA. Dos milhares de empresas que vendem a tecnologia, apenas cerca de 130 oferecem soluções genuinamente agênticas, segundo a Gartner.
O entusiasmo chegou antes do retorno
A adoção avança mais rápido do que os resultados. Na pesquisa State of AI 2026, da McKinsey, feita com 1.719 executivos de 97 países entre maio e junho deste ano, quase nove em cada dez entrevistados dizem usar IA em pelo menos uma área do negócio. Entre as empresas com faturamento acima de US$ 1 bilhão, 40% já escalam agentes de IA, ante 27% um ano antes.
O efeito no resultado não acompanhou. Só 37% dos executivos atribuem algum impacto no lucro operacional ao uso da tecnologia, a mesma proporção do levantamento anterior. A fatia de empresas que a McKinsey classifica como de alto desempenho em IA segue estável, em torno de 6%.
Um estudo do MIT chegou a um diagnóstico ainda mais duro. O relatório The GenAI Divide, do projeto NANDA, analisou mais de 300 iniciativas públicas e concluiu que 95% das organizações não obtiveram retorno de negócio com IA generativa, apesar de investimentos estimados entre US$ 30 bilhões e US$ 40 bilhões.
Só 5% das ferramentas corporativas desenvolvidas sob medida chegaram à operação. A principal causa, segundo os pesquisadores, é que a maioria dos sistemas não aprende com o uso nem se adapta ao contexto da empresa.
Na área financeira, o impacto ainda é exceção
O descompasso se repete dentro dos departamentos de finanças. Em pesquisa da Gartner com 183 CFOs, 84% das áreas financeiras já implementaram ou planejam implementar IA. Apenas 7% relatam impacto alto ou muito alto.
O destino do investimento ajuda a explicar a diferença. Em levantamento de março de 2026 com 204 líderes financeiros, a Gartner constatou que 45% dos projetos de IA em finanças miram produtividade, enquanto só 20% buscam melhorar a qualidade das decisões.
Os conselhos de administração, segundo a consultoria, esperam o contrário: investimentos que sustentem crescimento e vantagem competitiva.
Quem decide qual aposta de IA agêntica sobrevive
O cancelamento previsto não significa abandono da tecnologia. A mesma Gartner estima que, até 2028, 15% das decisões do dia a dia nas empresas serão tomadas de forma autônoma por agentes de IA, e que um terço dos softwares corporativos terá recursos agênticos. Em 2024, os dois índices eram praticamente zero.
O que vem pela frente é uma fase de seleção, e ela passa pela mesa do diretor financeiro. Cabe ao CFO pedir o caso de negócio, medir custo e retorno, avaliar o risco de entregar uma decisão a um sistema autônomo e separar a tecnologia real do rótulo de marketing.
Esse filtro exige um repertório que poucos executivos de finanças receberam na formação. É preciso entender o suficiente de modelos e dados para questionar uma proposta, sem depender inteiramente do fornecedor ou da área de tecnologia.
Repertório técnico para filtrar a tecnologia
O MBA Executivo em Finanças da Saint Paul Escola de Negócios inclui na grade uma disciplina de Inteligência Artificial para Líderes. O conteúdo vai dos fundamentos de IA aplicada aos negócios, modelos preditivos e deep learning ao uso estruturado de modelos de linguagem, com dinâmicas baseadas nos desafios profissionais dos participantes e discussão sobre ética, barreiras e impacto no trabalho.
A disciplina se soma a Data Science para Líderes, que trabalha estatística, regressão e modelos descritivos, preditivos e prescritivos.
Entre as competências descritas pelo programa estão questionar dados e modelos antes de usá-los como base de decisão e decidir sobre capital com clareza sobre risco, custo e retorno. Na prática, é o que um CFO precisa fazer diante de uma proposta de IA.
A direção acadêmica é de Adriano Mussa, reitor da Saint Paul, com pós-doutorado em inteligência artificial pela Columbia University e autor do livro Inteligência Artificial: Mitos e Verdades.
O programa soma 496 horas, com aulas aos sábados a cada três semanas, presenciais ou ao vivo remotas. A turma reúne gerentes, controllers, diretores e C-levels, que discutem casos reais trazidos de setores diferentes.
A IA autônoma vai chegar às empresas. A dúvida é quantos projetos serão aprovados antes que alguém faça a conta.
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