Introdução
Uma nova pesquisa com 101 empresas revela uma realidade surpreendente sobre a adoção de agentes de inteligência artificial: enquanto as organizações investem pesadamente em plataformas sofisticadas de orquestração, 71% admitem que a maioria de seus “agentes” implementados são, na verdade, simples chatbots disfarçados. O estudo expõe uma lacuna significativa entre a ambição tecnológica e a realidade operacional, mostrando que o problema das empresas não é a falta de plataformas adequadas, mas sim a complexidade de implementar verdadeiros workflows multi-etapas confiáveis.
A pesquisa, conduzida com empresas de mais de 100 funcionários, revela que a plataforma Claude da Anthropic lidera o mercado de orquestração com 40% de adoção – mais que o dobro de qualquer concorrente. Microsoft (18%) e OpenAI (13%) aparecem em seguida, enquanto frameworks open source como LangChain representam apenas 6% das implementações. Essa concentração em plataformas de provedores de modelos, em vez de soluções independentes, indica uma tendência clara: as empresas preferem a conveniência da integração nativa com os modelos de IA que já utilizam.
A armadilha do chatbot: quando agentes não são agentes
O achado mais revelador da pesquisa é o que os pesquisadores chamam de “armadilha do chatbot”. Quando questionadas honestamente sobre seus portfolios, 62% das empresas admitem que apenas 1-25% de seus “agentes” implementados são verdadeiros sistemas de orquestração multi-etapas. Outros 9% confessam que 0% de suas implementações vão além de simples wrappers de prompts únicos. Apenas 10% das organizações conseguiram ultrapassar a marca de 50% de agentes genuinamente orquestrados.
Essa discrepância é particularmente problemática porque 60% das empresas definem o sucesso de suas implementações justamente pela capacidade de executar tarefas complexas de múltiplas etapas de forma confiável. Há uma clara desconexão entre o que as empresas querem alcançar e o que realmente estão implementando. É como comprar uma Ferrari para andar apenas na primeira marcha – a capacidade está lá, mas não está sendo utilizada.
A situação é ainda mais pronunciada em empresas de médio porte. Organizações com menos de 2.500 funcionários reportam que 77% têm um quarto ou menos de verdadeiros agentes multi-etapas, comparado a 62% nas empresas maiores. Isso sugere que recursos e expertise técnica desempenham papéis importantes na maturidade das implementações.
Por que as empresas escolhem suas plataformas
A pesquisa identifica a “gravidade do modelo” como o principal fator na escolha de plataformas de orquestração. Em outras palavras, as empresas selecionam a plataforma que vem integrada com o modelo de IA que desejam usar. Isso explica a dominância da Anthropic – muitas organizações padronizaram no Claude como seu modelo principal e, consequentemente, adotaram a plataforma de orquestração da empresa.
Outros fatores importantes incluem flexibilidade entre modelos e ferramentas (17%), facilidade de desenvolvimento (17%), segurança e permissões (14%) e custo total de propriedade (11%). Notavelmente, performance (latência e memória) representa apenas 4% das considerações, indicando que nesta fase da adoção, as restrições principais são adequação do modelo e flexibilidade, não velocidade bruta.
Essa lógica de seleção baseada em modelos cria um interessante paradoxo. Enquanto as empresas consolidam suas operações em plataformas específicas de provedores, elas simultaneamente expressam forte preocupação com vendor lock-in. A pesquisa mostra que 35% das organizações citam o aprisionamento a fornecedores como sua maior preocupação ao colocar controle dentro de uma plataforma de provedor de modelo.
A arquitetura híbrida como resposta ao lock-in
Para lidar com essas preocupações, 51% das empresas esperam implementar uma arquitetura de controle híbrida até o final de 2026 – combinando orquestração nativa do provedor com camadas externas de controle. Apenas 6% planejam entregar controle total a um serviço gerenciado pelo provedor. Somando todas as arquiteturas que mantêm pelo menos parte do controle fora do provedor (híbrida, customizada e abstraída externamente), chegamos a 88% das organizações.
Essa tendência representa uma mudança significativa em relação a pesquisas anteriores. Em abril-maio, apenas 34% esperavam uma arquitetura híbrida, e 12% estavam dispostos a entregar controle total aos provedores. A direção é clara: as empresas querem manter controle sobre seus sistemas de IA, mesmo que isso signifique maior complexidade operacional.
O investimento segue essa lógica. As áreas de maior crescimento esperado são ferramentas de workflow de agentes (34%), aplicação de segurança e permissões (25%) e infraestrutura para escalar agentes (20%). Monitoramento e debugging, surpreendentemente, atrai apenas 11% do investimento prioritário, sugerindo que as empresas estão mais focadas em construir e endurecer a orquestração do que simplesmente observá-la funcionar.
O problema do controle fiscal
Um aspecto preocupante revelado pela pesquisa é a falta de controle fiscal sobre o consumo de tokens pelos agentes. Mais de um quarto das empresas (27%) admite não ter uma maneira programática em tempo real de parar um agente antes que ele gere uma conta astronômica – elas só descobrem o problema depois, nos logs. Outros 32% dependem inteiramente dos limites e controles nativos de suas plataformas principais.
Apenas 23% construíram gateways customizados para interceptar execuções descontroladas, e 19% usam roteamento dinâmico para arbitrar custos entre modelos. Novamente, empresas menores estão em pior situação: 34% das organizações com menos de 2.500 funcionários exercem apenas controle reativo sobre gastos com agentes, contra 20% das empresas maiores.
Essa falta de controle fiscal é particularmente preocupante considerando a natureza autônoma que os agentes devem ter. Um agente mal configurado ou preso em um loop pode rapidamente consumir milhares de dólares em tokens antes que alguém perceba. É como dar um cartão de crédito corporativo sem limite a um funcionário sem supervisão.
O que isso significa para o mercado brasileiro
Para executivos e profissionais de tecnologia no Brasil, esta pesquisa oferece lições valiosas. Primeiro, ela desmistifica o hype em torno de “agentes de IA” – a maioria das implementações ainda são chatbots glorificados, não os sistemas autônomos complexos que o marketing sugere. Isso não é necessariamente ruim – chatbots bem implementados podem agregar valor significativo – mas é importante ter expectativas realistas.
Segundo, a dominância de plataformas integradas a modelos sugere que a escolha do modelo base (Claude, GPT, Gemini) efetivamente determina grande parte da stack tecnológica. Empresas brasileiras devem considerar cuidadosamente essa decisão, pois mudar de modelo posteriormente pode significar reconstruir toda a infraestrutura de orquestração.
Terceiro, a preocupação com vendor lock-in e a tendência para arquiteturas híbridas indicam que investir em capacidades internas de desenvolvimento e controle é crucial. Empresas que simplesmente “compram uma solução pronta” podem se encontrar presas a fornecedores específicos, com custos crescentes e flexibilidade limitada.
Por fim, a falta de controle fiscal adequado é um alerta vermelho. Com o dólar alto e orçamentos de TI apertados, empresas brasileiras não podem se dar ao luxo de surpresas na conta de IA. Implementar controles rigorosos de custos desde o início deve ser prioridade.
Conclusão
A pesquisa revela uma indústria em transição. As empresas estão construindo a infraestrutura para orquestração sofisticada de agentes, mas a maioria ainda não está implementando verdadeiros agentes multi-etapas. É como se estivessem construindo autoestradas antes de ter carros capazes de utilizá-las plenamente.
Essa lacuna entre ambição e realidade não é necessariamente problemática – pode representar uma abordagem prudente, construindo a fundação antes de assumir riscos maiores com automação complexa. Mas também sugere que o verdadeiro valor dos agentes de IA ainda está por vir. Quando 71% das empresas admitem que a maioria de seus “agentes” são chatbots simples, fica claro que estamos apenas no início desta jornada.
Para o mercado brasileiro, isso representa tanto um alerta quanto uma oportunidade. Alerta para não se deixar levar pelo hype e investir em “agentes” que são apenas chatbots renomeados. Oportunidade para aprender com os early adopters e implementar sistemas mais maduros desde o início. A chave está em reconhecer que o problema não é a tecnologia – as plataformas existem e funcionam. O desafio é a implementação cuidadosa, o controle adequado e, acima de tudo, expectativas realistas sobre o que esses sistemas podem entregar hoje versus o que prometem para amanhã.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em VentureBeat, disponível em https://venturebeat.com/ai/agentic-orchestration-enterprise-ai-organizations-have-a-deployment-problem-not-a-platform-problem-and-most-are-calling-chatbots-agents.
