A adoção de inteligência artificial nas empresas entra em uma nova fase. Segundo o estudo How Agentic AI Is Transforming Enterprise Platforms, do Boston Consulting Group (BCG), os modelos tradicionais de IA assistiva já não são suficientes para garantir vantagem competitiva. A recomendação é clara: companhias que buscam ganhos estruturais em produtividade, capacidade de resposta e inovação precisam evoluir para a chamada IA agêntica.
De acordo com o Meio & Mensagem, o levantamento aponta que, em ambientes piloto, a implementação de agentes autônomos reduziu eventos de risco em 60%. Esses sistemas são capazes de identificar anomalias sem intervenção humana, antecipar necessidades de caixa e sugerir realocações entre contas. Além disso, fluxos de trabalho orquestrados por IA podem acelerar processos corporativos entre 30% e 50%, com aplicações que vão de finanças e compras até operações voltadas ao cliente.
Apesar dos resultados, o BCG ressalta que a adoção exige mudança de abordagem. Para capturar valor real, as empresas precisam tratar a IA como produto estratégico, definir responsáveis pela supervisão dos agentes, estabelecer mecanismos de controle e implementar salvaguardas humanas.
Marketing entre as áreas mais impactadas
A evolução para modelos agênticos está mais avançada em setores com maturidade digital elevada, ampla base de dados estruturados e alta pressão competitiva — como tecnologia, telecomunicações e serviços financeiros.
“Essas indústrias já operam com analytics avançado e estruturas digitais integradas, o que facilita a evolução de IA como ferramenta de apoio para modelos mais agentic, nos quais sistemas passam a executar partes relevantes do processo decisório e operacional”, explica Alexandre Montoro, diretor executivo e sócio do BCG.
O estudo também destaca o avanço em segmentos intensivos em marketing, especialmente varejo e bens de consumo. Nesses mercados, a demanda por personalização em escala e eficiência operacional acelera a adoção.
“O potencial do uso de agente de IA no marketing é estrutural, não apenas incremental. No curto prazo, os ganhos aparecem em produtividade: geração de conteúdo em escala, redução de tempo de campanha e maior eficiência operacional. No médio prazo, o impacto é mais profundo”, complementa.
Entre os benefícios citados estão personalização dinâmica, otimização contínua de campanhas com base em dados em tempo real e redução do intervalo entre insight e execução. “O maior valor, porém, surge quando empresas redesenham o marketing ponta a ponta, integrando agentes de IA aos fluxos centrais de decisão e execução. Nesse modelo, a função se torna mais ágil, orientada por dados e com capacidade real de escalar relevância”, afirma.
Níveis distintos de maturidade
De acordo com Montoro, a adoção ainda ocorre de forma desigual. A maior parte das organizações concentra esforços em aplicações táticas, como geração de conteúdo e aumento de produtividade. Embora tragam eficiência, essas iniciativas não alteram o modelo operacional.
Um grupo menor já integra agentes de IA a processos de performance, personalização e planejamento. Há ainda uma parcela restrita que redesenha o marketing com base em modelos verdadeiramente agênticos.
“Estamos, portanto, em um momento de transição. A tecnologia já existe, mas a captura plena de valor depende de ambição estratégica, integração de dados e transformação do modelo”, projeta o diretor executivo e sócio do BCG.
Ganhos operacionais e desafios de governança
Entre os primeiros adotantes, os resultados incluem ciclos de fluxo 20% a 30% mais rápidos, reduções relevantes nos custos de back-office e diminuição de até 40% no tempo de processamento humano em determinadas instâncias. Em alguns casos, o Net Promoter Score (NPS) registrou aumento de 15 pontos.
Por outro lado, a implementação amplia desafios de governança e segurança. Sem supervisão adequada, agentes podem operar fora dos parâmetros definidos. Além disso, a expansão de integrações cria novas superfícies de ataque cibernético, elevando o risco de manipulação ou sequestro de agentes autônomos para infiltração de sistemas e roubo de dados.
Estratégias de mitigação
Para mitigar riscos, o estudo identifica três frentes prioritárias: validação de entrada com reconhecimento de intenção, segurança robusta de APIs e monitoramento contínuo.
A validação de entrada busca detectar e bloquear solicitações maliciosas sem comprometer consultas legítimas, sendo recomendada a utilização de agentes treinados para detecção de padrões suspeitos. Já na camada de integração, o reforço da autenticação e a higienização rigorosa dos dados são apontados como essenciais, além da adoção de princípios como confiança zero e menor privilégio.
Por fim, o monitoramento em tempo real com detecção de anomalias e auditorias regulares é indicado para garantir alinhamento contínuo dos agentes aos objetivos estratégicos da organização, permitindo correções rápidas em caso de desvios.
O estudo do BCG indica que a IA agêntica deixa de ser tendência experimental para se consolidar como vetor estratégico de transformação nas plataformas corporativas — desde que acompanhada de governança, integração de dados e revisão estrutural dos modelos de operação.
