IA gerenciada contra a proliferação de agentes de IA: por que seus agentes de IA não supervisionados em breve se tornarão um risco legal

Agentes de IA fora de controle: como a "proliferação de agentes" se tornou o maior risco de TI em 2025

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A inteligência artificial está revolucionando o dia a dia dos negócios, mas, enquanto os departamentos implementam com entusiasmo cada vez mais agentes de IA autônomos em seus processos, um enorme risco de TI e conformidade se acumula nos bastidores. A chamada "proliferação descontrolada de agentes" não só leva a custos exorbitantes de infraestrutura e sistemas redundantes, como também abre brechas de segurança perigosas. Com as exigências rigorosas da Lei de IA da UE, essa falta de controle está se tornando um problema jurídico existencial. Para evitar um desastre iminente de governança e garantir o retorno sobre o investimento (ROI) a longo prazo da transformação da IA, os líderes de tecnologia agora enfrentam uma tarefa crucial: interromper a proliferação descontrolada e substituí-la por uma plataforma de IA gerenciada centralmente antes que a janela de oportunidade se feche completamente.

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Na maioria das empresas, algo aconteceu nos últimos dezoito meses que não constava em nenhum orçamento, não gerou nenhum alerta de risco e pelo qual nenhuma equipe central é responsável. Departamento por departamento, as equipes começaram a implantar agentes de IA. O departamento financeiro criou um para verificação de faturas. O RH implementou um para dúvidas de integração. O atendimento ao cliente lançou outro para triagem de chamados. Cada um desses agentes resolveu um problema real. Cada um foi aprovado, ou pelo menos não foi interrompido. E cada um foi construído em uma plataforma diferente, com um modelo diferente, conectado a uma fonte de dados diferente e sem nenhuma regulamentação centralizada.

Isso é a proliferação descontrolada de agentes de IA, ou "proliferação de agentes" no jargão inglês. E quando a maioria dos líderes de tecnologia finalmente dá um nome a isso, danos financeiros e estruturais significativos já foram causados. O que à primeira vista parece ser um problema operacional menor está, de acordo com os dados atuais do mercado, se tornando talvez o risco estratégico mais urgente da transformação da IA. Os números são claros: mais de três milhões de agentes de IA já estão operando em ambientes corporativos em todo o mundo – e destes, apenas 47,1% são monitorados ou protegidos ativamente. Cerca de 1,5 milhão de agentes estão, portanto, operando sem qualquer supervisão. Ao mesmo tempo, 82% dos executivos acreditam que suas políticas existentes são suficientes. Essa discrepância entre a autopercepção e a realidade é a base sobre a qual esse crescimento descontrolado floresce.

Um padrão familiar sob uma nova roupagem: o contexto histórico da proliferação tecnológica

A proliferação de agentes não é um problema novo, mas um padrão familiar sob uma nova roupagem. O mundo corporativo já vivenciou fases semelhantes diversas vezes, cujo curso e consequências correspondem de forma notavelmente consistente à situação atual.

Ao longo de vários anos, a chamada expansão descontrolada da nuvem resultou em dezenas de ambientes de nuvem descoordenados que consumiram orçamentos e criaram vulnerabilidades de segurança, cuja correção completa, por vezes, levou anos. A expansão descontrolada do SaaS seguiu o mesmo padrão: no seu auge, a empresa média executava centenas de aplicações simultaneamente. Embora as empresas estejam agora a consolidar ativamente — o número médio de aplicações SaaS diminuiu de 374 para 342 — a TI paralela continua a ser um problema enorme e persistente. De acordo com pesquisas recentes, 68% dos funcionários utilizam ferramentas não autorizadas pela TI e 57% introduzem dados confidenciais da empresa nesses sistemas não autorizados. Os departamentos de TI gerem atualmente apenas 28% do total das despesas com SaaS e monitorizam apenas 17% de todas as aplicações.

Em seguida, veio a expansão descontrolada da RPA: uma onda de bots de automação que começou com resultados promissores em projetos-piloto e terminou como um emaranhado de fluxos de trabalho frágeis e sobrepostos que ninguém conseguia testar ou manter completamente. Na prática, os projetos de RPA frequentemente fracassavam devido a expectativas irreais, seleção de processos pouco clara e falta de infraestrutura de governança. O paralelo com a situação atual é estruturalmente quase idêntico — com uma diferença crucial.

Agentes de IA autônomos são como RPA com cérebro. A mesma dinâmica se aplica, mas as consequências são mais rápidas e abrangentes. Um bot de RPA que para de funcionar simplesmente para de funcionar. Um agente de IA operando sem governança continua funcionando — e toma decisões de forma independente. Este é o cenário significativamente mais perigoso. O software aguarda comandos. Os agentes agem autonomamente. Essa mudança qualitativa na tecnologia torna a questão da governança não apenas gradual, mas fundamentalmente mais urgente.

Anatomia de uma expansão descontrolada: como o crescimento descontrolado se apresenta na prática

O padrão de desenvolvimento da proliferação de agentes é notavelmente consistente entre as organizações, mesmo que os detalhes variem. Normalmente, começa com um pequeno número de projetos-piloto bem-intencionados. Os resultados são promissores o suficiente para justificar a expansão. Outras equipes percebem as experiências positivas, solicitam seus próprios agentes ou simplesmente os desenvolvem por conta própria. Os fornecedores facilitam esse processo — as empresas são atraídas com ferramentas gratuitas ou de baixo custo para iniciantes e, à primeira vista, parece não haver motivo para não adicionar mais uma plataforma à infraestrutura.

Dentro de doze a dezoito meses, uma empresa típica se encontra em uma situação caracterizada por diversas peculiaridades: agentes com diferentes funções estão sendo desenvolvidos em plataformas distintas — da OpenAI à AWS, do Google às ferramentas internas — sem uma forma unificada de monitorá-los ou gerenciá-los. Como cada agente é construído de forma diferente, do ponto de vista da gestão, não existe uma visão geral central, nem o chamado "painel único de controle".

Cada agente possui suas próprias conexões de dados e direitos de acesso, configurados independentemente, sem uma camada de políticas comum. Ninguém tem uma visão completa de quais sistemas cada agente pode acessar. As mesmas integrações são recriadas repetidamente: cinco agentes com cinco conectores separados para o Salesforce; três agentes com três pipelines independentes para o data warehouse. Agentes que trabalham em funções adjacentes não possuem um contexto comum ou uma camada de coordenação. Quando o agente de marketing, o agente da cadeia de suprimentos e o bot de RH operam em silos isolados, você não cria uma força de trabalho automatizada — você cria uma revolta digital. A seleção de modelos também é feita de forma ad hoc: diferentes equipes utilizam diferentes fornecedores com base no que estava disponível no momento da implementação, em vez de seguirem padrões estratégicos de custo, desempenho ou perfil de risco.

A lógica por trás disso é perfeitamente racional da perspectiva das equipes individuais: cada departamento otimiza para sua própria velocidade e seu próprio caso de uso. O problema sistêmico surge da soma dessas racionalidades locais. É um caso clássico de falha de coordenação, que inevitavelmente ocorre sem uma estrutura de controle abrangente.

Os custos reais: além do óbvio desperdício de orçamento

Os custos mais óbvios da proliferação de agentes são o desperdício de orçamento devido a integrações redundantes, funções sobrepostas e infraestrutura duplicada. Isso é real e se acumula rapidamente. Os custos operacionais para agentes de IA compreendem uma infinidade de componentes: custos de infraestrutura para computação e memória, custos de tokens para chamadas de API, custos de gerenciamento de TI para monitoramento, segurança e atualizações, e custos de implementação, que podem variar de alguns milhares a várias centenas de milhares de euros, dependendo da complexidade.

Mas os custos menos visíveis são os verdadeiramente dramáticos: a chamada dívida de governança. Cada agente que opera sem uma camada central de políticas representa uma lacuna de conformidade. Cada agente que opera sem supervisão é um risco incalculável. Em setores altamente regulamentados, como serviços financeiros, saúde ou consultoria jurídica, essa lacuna não é apenas teórica. É uma advertência que se tornará um problema durante a próxima auditoria. Agentes descoordenados levam à "perda de tokens", onde chamadas de API redundantes e tarefas computacionais sobrepostas corroem silenciosamente o retorno do investimento.

Mais grave ainda, podem levar a falhas operacionais reais quando agentes com objetivos conflitantes operam com os mesmos dados sem uma camada de orquestração que alinhe suas decisões. A IDC prevê que 60% das falhas de IA em 2026 serão devidas a lacunas de governança — e não ao baixo desempenho do modelo. Esse número reflete uma percepção fundamental: a maturidade tecnológica dos modelos de IA não é mais o principal risco. É a sua integração organizacional e estrutural.

Além disso, existem riscos legais de grande alcance. A IDC alerta, em suas previsões FutureScape, que até 2030, até 20% das mil maiores organizações do mundo enfrentarão processos judiciais, multas e a demissão de seus CIOs – causados ​​por graves interrupções resultantes de uma governança inadequada de agentes de IA. A Lei de IA da UE agrava essa perspectiva com sanções concretas: as violações podem ser punidas com multas de até € 35 milhões ou 7% da receita anual global. Para sistemas de IA de alto risco, o registro de atividades, o monitoramento operacional e a supervisão humana são explicitamente exigidos. Uma empresa que opera agentes de IA autônomos sem governança estruturada se expõe, portanto, diretamente a essas regulamentações.

Os custos de implementação retroativa de governança em uma frota de agentes extensa são invariavelmente muito maiores do que os custos de estabelecer uma infraestrutura de governança desde o início. Organizações que migram do nível 1 para o nível 3 de governança — ou seja, do registro reativo de erros para uma arquitetura de confiança zero com ambientes de execução isolados — observam uma redução de 40% em sua dívida técnica relacionada à IA e uma melhoria de 25% no tempo de lançamento de novos recursos de agentes, de acordo com dados da CISIN.

Plataforma de IA gerenciada - Imagem: Xpert.Digital

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A pressão regulatória está aumentando: a Lei de IA da UE como aceleradora das obrigações de governança

Com a Lei de IA da UE, a Europa criou a primeira legislação abrangente do mundo que regulamenta a inteligência artificial. Em vigor desde 1º de agosto de 2024, ela terá um impacto operacional cada vez maior a partir de 2026. Para empresas na Alemanha e em toda a Europa, isso significa que a governança da IA ​​deixou de ser uma decisão estratégica voluntária e tornou-se uma exigência legal.

A lógica da Lei de IA da UE baseia-se no risco: os sistemas de IA são classificados em categorias de risco de acordo com seu potencial para causar danos, e os requisitos aumentam com o risco. Obrigações extensas já se aplicam a aplicações de IA de alto risco – por exemplo, no emprego, na educação ou em infraestruturas críticas: sistemas de gestão de riscos, governança de dados, documentação técnica, transparência, supervisão humana e registo ao longo de todo o ciclo de vida. O requisito de um registo de casos de uso de IA não é uma formalidade burocrática, mas sim o pré-requisito estrutural mínimo para qualquer forma de conformidade: sem um inventário, não há priorização; sem priorização, não há conformidade funcional.

Para empresas que operam em um ambiente fragmentado e descontrolado, esse cenário regulatório apresenta um desafio duplo. Em primeiro lugar, elas precisam realizar um inventário de suas operações existentes e avaliar sua classificação de risco. Em segundo lugar, precisam garantir que as novas implementações estejam em conformidade com os requisitos legais desde o início. Ambas as tarefas são praticamente impossíveis sem uma infraestrutura de governança central. A Lei de IA da UE, portanto, não é um obstáculo burocrático adicional, mas sim um catalisador regulatório que acelera a já necessária decisão estratégica de estabelecer uma infraestrutura de plataforma.

A análise da EY sobre as tendências de IA para 2026 resume perfeitamente a questão: a diferença reside menos no fato de as empresas utilizarem IA ou não, e mais na existência de estruturas de governança necessárias para operar a IA de forma responsável, escalável e adaptativa. Isso inclui funções e responsabilidades claramente definidas para as decisões relacionadas à IA, mecanismos de controle robustos que acompanhem a velocidade do desenvolvimento tecnológico e decisões transparentes sobre arquiteturas de dados e modelos que permitam tanto a supervisão interna quanto a fiscalização regulatória.

No ponto de virada: a curta janela de tempo para se antecipar ao crescimento desenfreado

A Gartner prevê que, até o final de 2026, cerca de 40% de todos os aplicativos corporativos integrarão agentes de IA específicos para tarefas — em comparação com menos de 5% em 2025. Isso representa um aumento de oito vezes em doze meses. Ao mesmo tempo, menos de 25% das empresas conseguiram escalar agentes de IA para produção, embora quase dois terços já estejam experimentando.

Ainda mais reveladora é outra estatística da Gartner: mais de 40% dos projetos de IA com agentes serão abandonados até o final de 2027 – não devido a limitações tecnológicas, mas sim por causa do aumento dos custos, da falta de evidências de valor comercial e da governança inadequada. Apenas 2% das empresas implementaram totalmente a IA com agentes atualmente. E meros 21% relatam ter uma estrutura madura para gerenciar agentes autônomos. Esses números são preocupantes quando comparados à previsão de crescimento explosivo.

A janela de oportunidade para um CIO ou CDO abordar proativamente esse problema está diminuindo a cada dia. As unidades de negócios agora estão criando agentes em seus próprios cronogramas, usando suas próprias ferramentas e fora do escopo da TI central. Cada dia que passa sem o estabelecimento de uma abordagem de governança estruturada é um dia em que a dívida técnica e de conformidade continua a se acumular. E o pagamento dessa dívida se torna mais caro a cada agente adicional implantado sem supervisão.

A plataforma de IA gerenciada como resposta estrutural: por que uma abordagem de plataforma resolve um problema de implementação

Organizações que conseguem conter o crescimento descontrolado fazem uma distinção estratégica crucial desde o início: elas tratam a infraestrutura de agentes de IA dentro da empresa como um problema de plataforma, e não como um problema de implantação. Essa mudança semântica tem consequências estruturais de longo alcance.

Uma abordagem focada na implantação questiona: Como posso criar rapidamente um bom agente para este caso de uso específico? Uma abordagem focada na plataforma questiona: Como posso criar uma infraestrutura que permita que todos os agentes da empresa operem de forma confiável, segura, regulamentada e com boa relação custo-benefício? A resposta para a segunda pergunta é o plano de controle central. É o único local onde os agentes são regulamentados, personalizados, monitorados e implantados — antes que o número de agentes cresça a ponto de a governança se tornar difícil de implementar retroativamente.

Uma plataforma de IA gerenciada como essa aborda sistematicamente todos os problemas centrais do crescimento descontrolado. Ela cria uma visão unificada de todos os agentes ativos dentro da organização, independentemente da plataforma subjacente em que se originaram. Ela impõe uma camada de políticas comum para acesso a dados, permissões e caminhos de escalonamento. Ela possibilita a verdadeira observabilidade — a capacidade de entender quais dados um agente consultou, quais alternativas considerou e por que tomou uma determinada decisão. E garante que a seleção de modelos, o monitoramento de custos e a arquitetura de segurança sigam padrões estratégicos, em vez de decisões ad hoc.

A analogia com DevOps e MLOps é particularmente pertinente aqui: quando o desenvolvimento de software e as operações de aprendizado de máquina foram estruturados nos últimos anos, os mesmos princípios foram seguidos – ferramentas, diretrizes, métricas e políticas centrais como base. A mesma lógica se aplica aos agentes de IA, mas com uma urgência adicional decorrente da natureza autônoma dos sistemas.

Plataformas unificadas de governança de IA são agora reconhecidas pela IDC como infraestrutura crítica para escalabilidade. Elas fornecem uma única fonte de informações confiáveis ​​para políticas, monitoramento e geração de relatórios. De acordo com uma pesquisa da IBM, organizações com estruturas de governança abrangentes obtêm um retorno sobre o investimento (ROI) 30% maior em seus portfólios de IA em comparação com aquelas que dependem de abordagens manuais.

Dimensão de segurança e proteção de dados: O risco subestimado de agentes não monitorados

Além dos riscos operacionais e de conformidade, a proliferação descontrolada de agentes apresenta uma dimensão de segurança específica que ainda é pouco discutida. Cada agente não monitorado é potencialmente um centro de custos oculto que consome recursos da nuvem, uma responsabilidade de conformidade que expõe a empresa a penalidades regulatórias e uma potencial vulnerabilidade de segurança que pode ser explorada para acesso não autorizado a dados.

O problema das cascatas de decisões descontroladas é particularmente crítico: quando os agentes são autorizados a executar ações, é preciso considerar como essas ações podem se propagar por sistemas interconectados. A falta de controle e visibilidade pode levar a consequências não intencionais que se espalham por complexos sistemas. Além disso, se as equipes não dispõem de ferramentas explicativas para entender por que um agente executou uma determinada ação, os gestores podem não conseguir defender os resultados perante os órgãos reguladores ou os clientes.

Apenas 14,4% das organizações obtêm autorizações de segurança completas antes de implantar agentes. Isso significa que, em mais de 85% dos casos, os agentes estão em execução em ambientes de produção sem que seu perfil de segurança tenha sido avaliado sistematicamente. Em um mundo onde os agentes podem acessar arquivos confidenciais de pessoal, dados financeiros, dados de clientes e processos críticos de negócios, isso é inaceitável.

Uma abordagem de confiança zero para a infraestrutura de agentes — onde cada agente recebe apenas as permissões mínimas necessárias, concedidas dinamicamente a cada sessão — oferece a resposta técnica a esse perfil de risco. Complementada por mecanismos de "intervenção humana" que definem quando um agente deve pausar e buscar confirmação humana, essa abordagem cria uma arquitetura de segurança que equilibra autonomia e controle.

Três ações estratégicas imediatas: O que os líderes precisam fazer agora

A solução prática para essa proliferação descontrolada não começa com a escolha de uma plataforma, mas sim com um inventário estruturado. As empresas devem tomar três medidas imediatas e consecutivas antes de implantar o próximo agente.

O primeiro passo é um inventário completo de todos os agentes ativos em toda a organização. Isso inclui registrar a plataforma na qual cada agente foi criado, os dados aos quais ele tem acesso, os sistemas com os quais interage e os indivíduos responsáveis ​​por seu comportamento. A maioria das organizações descobre mais agentes do que o previsto durante esse exercício — frequentemente com direitos de acesso mais amplos do que o inicialmente planejado. Esse inventário não é uma tarefa pontual, mas sim o início de um processo contínuo de gerenciamento do ciclo de vida que serve como base para todas as medidas de governança subsequentes.

O segundo passo é padronizar a camada de infraestrutura, não os casos de uso. O erro que muitas empresas cometem é tentar construir todos os agentes da mesma maneira. Isso sufoca a inovação e é praticamente inexequível. O que precisa ser padronizado, em vez disso, é a camada abaixo: como os agentes acessam os dados, como eles são registrados, como seu desempenho é medido e como as políticas de segurança são aplicadas. Essa separação entre uma camada de infraestrutura padronizada e a liberdade de personalização no nível do caso de uso é o segredo estrutural para uma governança de IA empresarial bem-sucedida. Grandes organizações devem buscar um design que priorize a plataforma, com padrões centralizados e execução local: governança multiplataforma com catálogos de modelos aprovados, registro padrão, modelos de avaliação reutilizáveis ​​e acesso baseado em políticas.

O terceiro passo é estabelecer uma estrutura contínua de mensuração do ROI para todos os agentes. Os líderes devem garantir uma base para avaliar a contribuição real de valor de cada agente antes que novas implementações sejam aprovadas. Isso inclui exigir que qualquer pessoa que deseje implementar um agente apresente uma avaliação de custos e uma previsão de benefícios antecipadamente. Além disso, revisões periódicas dos gastos com IA dos agentes e oportunidades de otimização criam a base organizacional para um equilíbrio sustentável entre custo e benefício. Conselhos e comitês de governança exigem cada vez mais retornos mensuráveis, não apenas manchetes sobre inovação — a governança desempenha um papel direto no ROI, reduzindo riscos, melhorando a confiabilidade e acelerando a implementação.

Decisões arquitetônicas iniciais como ponto de virada: por que agora é o momento decisivo?

Um padrão se repete com notável regularidade na história da tecnologia: as decisões arquitetônicas iniciais determinam a competitividade a longo prazo. Aqueles que adotaram a governança multicloud logo no início de sua transição para a nuvem agora têm vantagens significativas sobre aqueles que, anos depois, enfrentaram o árduo desmantelamento de ambientes distribuídos e não controlados. Com a proliferação de agentes, o cenário corporativo se encontra exatamente nessa encruzilhada.

A janela de oportunidade é estreita. A Gartner identifica um horizonte de três a seis meses dentro do qual as organizações de software devem definir sua estratégia de IA ativa e seu plano de investimento — ou correm o risco de ficar para trás. A curva de crescimento exponencial — de menos de 5% para 40% de penetração em doze meses — significa que, se o crescimento descontrolado não for estruturado agora, ele atingirá rapidamente um nível em que a ação corretiva se tornará extremamente cara ou praticamente impossível.

Ao mesmo tempo, outra previsão da Gartner serve como um alerta preocupante: mais de 40% dos projetos de IA baseados em agentes serão abandonados até 2027. As empresas que abandonarem esses projetos não serão aquelas que escolheram a pior tecnologia de IA. Serão aquelas que não conseguiram construir uma infraestrutura de governança e cujos custos crescentes e falta de valor comprovado corroeram sua legitimidade para novos investimentos. A governança, portanto, não é o oposto da inovação — é a infraestrutura que torna a inovação sustentável possível em primeiro lugar.

A lição das ondas tecnológicas anteriores — seja em nuvem, SaaS ou RPA — é clara: o crescimento descontrolado sempre ocorre quando a velocidade de adoção supera a maturidade da infraestrutura de governança. Agentes de IA que ainda eram experimentais em 2025 serão realidade operacional em 2026. O ímpeto é imparável. A questão não é se os agentes se tornarão o padrão empresarial — isso já está definido. A única questão restante é se essa transição ocorrerá sobre uma base controlada ou em meio a um desastre de governança.

As empresas que investem hoje em uma infraestrutura de IA gerenciada e centralizada não estão apenas comprando controle e conformidade. Elas estão comprando o direito de continuar se beneficiando da IA ​​ativa por dois ou três anos – enquanto outras estarão ocupadas tentando lidar com as consequências de um crescimento descontrolado e desenfreado.

Konrad Wolfenstein

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