A próxima onda de IA corporativa está sendo vendida como uma onda de agentes. Agentes que pesquisam, escrevem, classificam, programam, analisam documentos, executam tarefas e interagem com sistemas. A promessa é atraente: mais autonomia, menos trabalho repetitivo, mais velocidade.
Mas existe uma diferença grande entre comprar uma ferramenta agentica e capturar retorno real com agentes de IA.
O ROI não nasce da ferramenta. Nasce do redesenho do trabalho ao redor dela.
Essa distinção importa porque muitas empresas já viveram a primeira fase da IA generativa: pilotos rápidos, entusiasmo inicial, ganhos pontuais de produtividade e dificuldade para transformar tudo isso em impacto operacional. Agora, com agentes, o risco se repete em escala maior. Se a empresa apenas encaixar agentes em processos antigos, dados frágeis e decisões mal definidas, ela adiciona uma camada nova de complexidade ao que já não funcionava bem.
A questão executiva não é “qual agente vamos comprar?”. É: qual fluxo de trabalho precisa mudar para que um agente gere valor mensurável?
O problema não é falta de tecnologia
flowchart TB
subgraph R1[" "]
direction LR
A[Workflow real] --> B[Dados úteis] --> C[Agente ou copiloto]
end
subgraph R2[" "]
direction LR
D[Revisão humana] --> E[Métrica de impacto] --> F[Ajuste do processo]
end
subgraph R3[" "]
direction LR
G[Operação escalável] --> H[ROI mensurável]
end
C --> D
F --> G
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style R3 fill:transparent,stroke:transparent
A pesquisa de operações da PwC para 2026 mostra bem essa distância entre investimento e resultado. A maioria dos líderes de operações afirma que seus investimentos em tecnologia ainda não entregaram plenamente o valor esperado. O relatório também aponta problemas recorrentes: qualidade de dados, integração, adoção pelos usuários e estruturas organizacionais ainda muito fragmentadas.
Isso conversa diretamente com agentes de IA. Um agente depende de contexto. Ele precisa saber onde buscar dados, quais ferramentas pode acionar, quais exceções exigem revisão humana, quais decisões pode recomendar e quais resultados precisa melhorar. Se o fluxo é fragmentado, o agente herda a fragmentação. Se o dado é ruim, ele opera com ruído. Se a métrica é vaga, ele gera atividade sem provar impacto.
A ferramenta pode ser sofisticada. O workflow pode continuar imaturo.
Eficiência não é o mesmo que reinvenção
O relatório de IA corporativa da Deloitte para 2026 aponta outro ponto importante: muitas organizações estão capturando ganhos de produtividade e eficiência, mas uma parcela menor está realmente reimaginando processos, produtos ou modelos de negócio. A Deloitte destaca que apenas uma parte das empresas está usando IA para transformar de forma profunda a forma como o negócio opera.
Essa diferença é central para qualquer conversa sobre ROI.
Produtividade é importante. Reduzir tempo de tarefas, acelerar análise, automatizar respostas e apoiar times já cria valor. Mas agentes podem fazer mais do que acelerar etapas existentes. Eles podem mudar a lógica do processo: transformar filas em exceções, relatórios em decisões, aprovações manuais em revisão assistida, busca de informação em operação orientada por contexto.
O ganho maior aparece quando a empresa pergunta: “Se agora temos uma camada capaz de interpretar contexto e acionar ferramentas, este fluxo ainda deveria funcionar do mesmo jeito?”
Em muitos casos, a resposta será não.
Agentes precisam de trabalho bem desenhado
Um agente útil não é uma peça isolada. Ele é parte de um sistema operacional.
Esse sistema inclui dados, integrações, permissões, métricas, revisão humana e uma definição clara de resultado. Sem isso, o agente vira uma interface inteligente conectada a um processo pouco inteligente.
A McKinsey reforça que confiança e práticas responsáveis de IA não são apenas temas de compliance: elas sustentam adoção contínua e integração em workflows centrais. Em sistemas agenticos, o risco muda de natureza. Não se trata apenas de a IA “dizer” algo incorreto; ela pode executar uma ação errada, acionar uma ferramenta indevida ou operar fora do limite esperado.
Por isso, workflow e governança precisam andar juntos. O agente deve ter objetivo, escopo, dono, trilha de auditoria e critério de intervenção humana.
Onde o ROI começa a aparecer
BCG analisou valor de IA na função de tecnologia e encontrou ganhos mais claros quando a IA é aplicada a casos específicos: ciclo de desenvolvimento de software, gestão de dados, compliance, service desk, gestão de projetos e sourcing tecnológico. O ponto comum entre esses casos não é a ferramenta em si. É o encaixe em processos com alta repetição, gargalos claros e métricas observáveis.
Esse é um bom filtro para escolher oportunidades de agentes.
Agentes tendem a funcionar melhor quando o fluxo tem algumas características:
- volume suficiente para justificar automação;
- contexto acessível e minimamente confiável;
- decisões ou recomendações repetíveis;
- impacto mensurável em tempo, custo, qualidade ou risco;
- revisão humana clara para exceções;
- integração com sistemas onde o trabalho acontece.
Sem essas condições, o agente pode impressionar em demonstração e decepcionar em operação.
O caso dos agentes em funções corporativas
A expansão da parceria entre Anthropic e PwC é um sinal importante dessa virada. O anúncio fala menos de “chatbot” e mais de reinvenção de funções corporativas, tecnologia agentica, deals, finanças, engenharia, underwriting, cibersegurança e modelos operacionais. A mensagem de mercado é clara: empresas líderes não estão apenas distribuindo acesso a IA; estão redesenhando como áreas inteiras trabalham.
Esse é o ponto que muitas organizações precisam absorver.
Adotar agentes não é colocar uma ferramenta na mão de cada colaborador e esperar ROI orgânico. É escolher processos críticos, redesenhar papéis, adaptar métricas e criar uma operação em que humanos e agentes trabalhem com fronteiras claras.
O que lideranças devem medir
Para sair do entusiasmo e chegar ao ROI, a liderança precisa trocar métricas de uso por métricas de operação.
Número de prompts, usuários ativos ou tarefas geradas podem ajudar no início, mas não provam valor estratégico. Métricas melhores são mais próximas do trabalho:
- tempo de ciclo reduzido;
- retrabalho evitado;
- qualidade de decisão;
- custo por processo;
- taxa de exceções;
- tempo de resposta ao cliente;
- redução de backlog;
- aderência a compliance;
- impacto financeiro por fluxo.
O agente deve ser avaliado pelo resultado do processo, não pelo volume de interações.
Como começar sem cair em mais um piloto
Um bom caminho é escolher um fluxo com dono claro e impacto mensurável. Pode ser triagem de tickets, análise de documentos, preparação de propostas, atendimento interno, revisão de contratos, priorização de backlog, auditoria de dados ou suporte a decisões operacionais.
A partir daí, a empresa deve mapear o fluxo atual, identificar gargalos, definir o papel do agente, delimitar permissões, criar critérios de revisão e escolher métricas antes de escalar.
O piloto precisa nascer com tese de valor. Não basta testar se o agente “funciona”. É preciso testar se o workflow melhorou.
Como a KLG enxerga esse movimento
A KLG vê agentes de IA como uma camada importante da operação futura, mas não como ponto de partida. O ponto de partida é o trabalho real: decisão, processo, dados, risco, cliente, time e métrica.
Empresas que tratarem agentes como compra de software tendem a acumular ferramentas. Empresas que tratarem agentes como redesenho operacional tendem a construir capacidade.
O ROI está menos no agente isolado e mais no sistema ao redor dele: fluxo redesenhado, dados úteis, governança proporcional, revisão humana e melhoria contínua.
A pergunta que importa não é “qual agente vamos usar?”. É: qual operação vamos tornar melhor, mais rápida, mais confiável ou mais escalável com IA?
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