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Governança de IA: 74% vão operar agentes e 21% têm controle para isso

Os números vem da pesquisa aplicada pela Deloitte a 3.235 líderes de negócio e de tecnologia em 24 países.

Governança de IA: 74% vão operar agentes e 21% têm controle para isso

3.235 líderes de negócio e de TI, em 24 países e seis setores, do nível de diretoria ao conselho, compõem a base do levantamento

Redação StartSe

, Redator

9 min

18 set 2026

Atualizado: 18 set 2026

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Vinte e três por cento das organizações usam inteligência artificial agêntica ao menos moderadamente hoje. Cerca de três em cada quatro pretendem estar usando dentro de dois anos. E 21% relatam ter um modelo maduro de governança para sistemas autônomos. Os três números vêm da mesma pesquisa, aplicada pela Deloitte a 3.235 líderes de negócio e de tecnologia em 24 países.

Por que isso importa: a distância entre esses números não é entre quem quer avançar e quem quer se proteger. É de ordem. A mesma pesquisa identifica que as empresas com melhor resultado construíram controle antes de ampliar escopo, e foi isso que permitiu ampliar.

Os números

  • 23% usam IA agêntica ao menos moderadamente hoje, e cerca de 74% esperam estar usando dentro de dois anos, sendo 23% de forma extensiva e 5% com integração como componente central da operação
  • 21% relatam modelo maduro de governança para agentes autônomos
  • 85% esperam customizar agentes para necessidades específicas do próprio negócio
  • 73% apontam privacidade e segurança de dados como principal risco, seguidos por conformidade legal e regulatória com 50% e capacidade de governança e supervisão com 46%
  • 3.235 líderes de negócio e de TI, em 24 países e seis setores, do nível de diretoria ao conselho, compõem a base do levantamento

Uma nota de calendário, porque a projeção depende dela: o campo foi a agosto e setembro de 2025. Quando os respondentes disseram dois anos, estavam falando do fim de 2027.

A lacuna é de sequência

Multiplicar por três a base de empresas operando sistemas autônomos em dois anos é um movimento agressivo em qualquer padrão de adoção corporativa. Fazer isso com um em cada cinco tendo controle maduro é o que transforma velocidade em exposição.

E vale entender por que a lacuna se abre. Criar um agente e colocá-lo para rodar é rápido. Construir a estrutura que decide o que ele pode acessar, até onde pode agir sem confirmação, quem é notificado quando ele falha e como se reconstrói o que ele fez leva meses e atravessa áreas que normalmente não conversam.

A assimetria de prazo faz o resto. Enquanto o controle está sendo desenhado, mais soluções entram em produção. A governança não fica para trás por falta de prioridade declarada. Fica para trás porque compete em velocidade com algo que é muito mais rápido de fazer.

Há um agravante nos próprios dados. Oitenta e cinco por cento pretendem customizar agentes para o próprio negócio, o que significa que a maior parte não vai operar produto de prateleira com comportamento previsível e documentado pelo fornecedor. Vai operar configuração própria, e responder por ela.

O que os riscos citados dizem sobre o controle que falta

A lista de preocupações dos executivos descreve, sem querer, o inventário de controles que a maioria ainda não tem.

Privacidade e segurança de dados lidera com 73%. Um agente que executa tarefas precisa de acesso a sistema e a base, e cada permissão concedida é uma superfície nova. Conformidade legal e regulatória vem com 50%, e no Brasil isso tem endereço específico. Em 13 de setembro, a StartSe abordou mais deste assunto no artigo "LGPD e automação: o teste que define o que não automatizar".

O terceiro item é o mais revelador: 46% citam capacidade de governança e supervisão como risco. Ou seja, quase metade dos líderes identifica como ameaça a própria incapacidade de supervisionar. Isso é diferente de temer a tecnologia. É reconhecer que o instrumento de controle não existe.

A virada: quem governou primeiro escalou mais rápido

Aqui está a leitura que inverte a conversa habitual.

A hipótese corrente no mercado é que governança atrasa entrega, e que a empresa disposta a assumir mais risco chega antes. A pesquisa aponta o contrário. As organizações com melhor resultado seguiram um caminho medido: começaram por casos de uso de menor risco, construíram capacidade de governança e escalaram deliberadamente.

O mecanismo é simples de entender e desconfortável de aceitar. Empresa sem controle escala até o primeiro incidente e depois congela tudo, porque não consegue distinguir a solução que causou o problema das outras dez que estão rodando bem. Empresa com inventário, permissão definida e trilha de auditoria isola o caso, corrige e segue. A segunda avança mais rápido no acumulado, mesmo tendo começado mais devagar.

A formulação da própria consultoria é que a governança funciona como catalisador de crescimento responsável, e não apenas como grade de proteção. Em 17 de setembro, a StartSe abordou mais deste assunto no artigo "Agent washing: o teste que separa agente de IA real de chatbot renomeado".

Sinais e impactos

Para CEOs e conselhos. Vale pedir o inventário de soluções autônomas em produção, com responsável e nível de autonomia de cada uma. Se a lista não existir, ela é o primeiro item da agenda, antes de qualquer nova aprovação.

Para C-levels e diretores. A ordem que a pesquisa aponta é começar pelo caso de menor risco. Não por prudência, e sim porque é ali que se aprende a operar controle sem que o erro custe caro.

Para donos de pequenas e médias. Inventário de três soluções cabe numa planilha. O mesmo inventário com trinta soluções vira projeto. A janela barata para montar isso é agora.

O ponto

A adoção de sistemas autônomos vai triplicar em dois anos com um em cada cinco tendo controle maduro para operá-los. O resultado previsível não é uma onda de incidentes espetaculares. É uma onda de congelamentos, com empresas parando projetos inteiros porque não conseguem identificar qual deles falhou. Quem monta o inventário antes não fica mais lento. Fica capaz de continuar.

Inventário de soluções, nível de autonomia definido por caso e responsável nomeado são o que permite escalar sem precisar congelar tudo depois do primeiro erro. A Masterclass de IA da StartSe mostra como montar essa base antes da segunda onda de implantação.

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