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Agentes de IA estão em alta no Brasil

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser apenas uma solução complementar para se tornar um dos pilares estratégicos mais determinantes da economia global. Em poucos anos, ela evoluiu de ferramentas pontuais para sistemas autônomos capazes de tomar decisões, executar processos complexos e interagir com clientes e colaboradores em tempo real. Com isso, a pergunta fundamental mudou: não se discute mais se as empresas devem adotar IA, mas como e em qual ritmo elas conseguem fazer isso de forma estruturada, segura e sustentável.

Essa nova fase é marcada por uma diferença crescente de desempenho entre organizações. Enquanto algumas conseguem transformar IA em resultados concretos, outras enfrentam limitações técnicas e operacionais, impedindo avanços significativos. Nesse cenário, surge um conceito central: maturidade. Essa questão define quais organizações conseguirão capturar valor de longo prazo e quais ficarão presas a ciclos de experimentação pouco produtivos.

Empresas com maturidade tecnológica se destacam

A comparação entre empresas maduras e demais organizações mostra um contraste claro em três frentes: estratégia, infraestrutura e execução. Os negócios de referência adotam uma visão de longo prazo, com metas claras e governança estruturada. Além disso, investem em redes e ambientes de dados preparados para o futuro, evitando gargalos.

De acordo com levantamento da Cisco, enquanto 98% das empresas maduras já projetam suas redes para um ambiente mais complexo e orientado por IA, apenas 46% das demais fazem o mesmo. Essa diferença reflete uma postura de antecipação, característica central das organizações líderes.

Agentes autônomos aceleram essa divisão

“A chegada dos agentes de IA autônomos amplia essa distância. Eles são sistemas capazes de executar processos inteiros sem intervenção humana constante”, destaca a . Diretora de Negócios e Parcerias da Total IP+IA, Ariane Abreu. Mais de 80% das empresas no mundo já priorizam iniciativas com agentes e, dois terços delas, tiveram resultados positivos.

Contudo, somente as empresas mais maduras conseguem escalar esses agentes com segurança, governança e desempenho adequado. Esse movimento consolida a vantagem competitiva dos líderes e expõe a vulnerabilidade das organizações com limitações estruturais.

A “dívida de infraestrutura de IA”: o novo gargalo global

Um dos pontos mais importantes do estudo é a identificação de um obstáculo emergente: a dívida de infraestrutura de IA. Esse passivo se forma quando a empresa adota soluções de sem preparar adequadamente:

  • Ambientes de dados
  • Capacidade de GPU
  • Governança
  • Redes escaláveis
  • Estrutura de segurança apropriada

Os números reforçam a urgência: 54% das empresas não têm redes prontas para escalar a IA, 64% têm dificuldade em centralizar dados e 26% sofrem com capacidade limitada de GPU. No Brasil, 41% das organizações ainda estão nos primeiros estágios de preparação.

As empresas mais maduras compartilham características recorrentes:

Estratégia clara: 99% possuem um roteiro formal de IA e 91% têm um plano de gestão da mudança.

Infraestrutura escalável: 71% afirmam ter redes totalmente flexíveis e 77% vão ampliar data centers.

Execução consistente: 62% já têm processos bem definidos para escalar casos de uso.

Mensuração contínua: 95% monitoram impacto e 71% esperam novas fontes de receita.

Segurança avançada: 87% têm alta conscientização sobre ameaças e 75% protegem agentes autônomos.

Esses elementos constroem uma base sólida para alcançar resultados expressivos em múltiplas frentes: 90% dessas empresas registram ganhos simultâneos em lucratividade, produtividade e inovação.

“Adotar tecnologia não basta. O futuro será definido pela capacidade de escala, governança, segurança e planejamento integrado. Organizações com esses pilares já colhem benefícios significativos e estabelecem padrões no mercado”, explica Ariane.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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