Segundo a edição 2026 da pesquisa “State of AI in the Enterprise”, do AI Institute da Deloitte, 95% das organizações brasileiras planejam adotar IA agêntica nos próximos dois anos. No entanto, apenas 27% delas afirmam possuir, hoje, modelos de governança maduros para sustentar esse tipo de tecnologia. O levantamento, realizado entre agosto e setembro de 2025 com 3.235 líderes de negócios e tecnologia em 24 países, incluindo 115 executivos brasileiros, mostra o mesmo padrão em escala global: 97% das empresas planejam adotar IA agêntica, mas só 21% dizem ter governança madura para isso. A diferença entre a intenção de adoção futura e a capacidade de governança já existente ajuda a explicar por que tantos projetos de inteligência artificial generativa permanecem restritos à fase de piloto, mesmo depois de receberem investimentos em tecnologia.
Para a Vert Analytics, empresa brasileira especializada em inteligência artificial, dados e hiperautomação, esse descompasso identificado pela Deloitte representa um dos principais desafios para organizações que pretendem transformar experimentos em aplicações permanentes. A questão deixa de ser apenas escolher um modelo mais avançado e passa a envolver arquitetura de dados, governança, segurança, monitoramento e capacidade de reaproveitar estruturas já desenvolvidas.
O gargalo que a tecnologia sozinha não resolve
Estudos do setor indicam que apenas cerca de 30% a 35% das organizações conseguem levar iniciativas de inteligência artificial para operações em larga escala, enquanto a maioria permanece concentrada em projetos isolados. Em muitos casos, o obstáculo não está no modelo de linguagem utilizado, mas na forma como cada novo caso de uso é desenvolvido.
Quando uma empresa constrói cada aplicação do zero, precisa novamente estabelecer controles de acesso, critérios de avaliação, mecanismos de monitoramento e processos de revisão. O resultado é uma estrutura que cresce junto com o número de projetos, aumentando o esforço técnico necessário para cada nova implementação.
Esse modelo também dificulta o aprendizado organizacional. Uma empresa pode ter desenvolvido uma aplicação de IA generativa com bons controles e resultados comprovados, mas ainda assim precisar reconstruir praticamente toda a estrutura para colocá-la em funcionamento em outra área.
Governança pode se tornar uma infraestrutura compartilhada
Uma alternativa para organizações mais maduras é transformar elementos de governança em uma camada reutilizável entre diferentes aplicações. Identidade, controle de acesso, observabilidade, avaliação de qualidade, registro de decisões e revisão humana podem ser estruturados de maneira que não precisem ser reconstruídos a cada novo projeto.
Um assistente utilizado para consultar documentos internos, por exemplo, pode servir como primeiro ambiente para testar regras de acesso, monitoramento e avaliação de respostas. Depois de validados, esses mesmos parâmetros podem ser adaptados para aplicações de atendimento, operações ou backoffice.
É nessa lógica que a Vert Analytics desenvolve suas soluções próprias de inteligência artificial. O MAIN, por exemplo, foi desenvolvido para trabalhar com agentes autônomos de IA capazes de analisar contexto, tomar decisões dentro de parâmetros estabelecidos e executar fluxos completos. A possibilidade de estruturar governança, trilhas de auditoria e pontos de intervenção humana desde o desenho da solução contribui para que esses elementos sejam considerados parte da arquitetura, e não correções feitas posteriormente.
Por que a arquitetura de dados é fundamental para escalar IA?
A reutilização da governança depende de outra condição essencial: uma arquitetura de dados consistente. Novas aplicações de inteligência artificial precisam acessar informações confiáveis, compreender sua origem e operar dentro de regras claras sobre quem pode utilizá-las.
Organizações que já estruturaram essas bases conseguem testar novos casos de uso com maior agilidade porque sabem quais dados estão disponíveis, quem é responsável por eles e quais critérios devem ser utilizados para acompanhar sua qualidade.
Quando isso não existe, cada novo projeto precisa enfrentar simultaneamente dois desafios: desenvolver a aplicação de inteligência artificial e construir a estrutura necessária para garantir que os dados utilizados sejam confiáveis. Isso aumenta o tempo de implementação e dificulta a expansão para outras áreas.
Para a Vert Analytics, esse fundamento também está relacionado à capacidade de desenvolver soluções próprias adaptadas a diferentes contextos. Uma arquitetura de dados bem estruturada permite que o conhecimento acumulado em determinado projeto seja aproveitado na evolução de novas aplicações, sem significar simplesmente replicar a mesma solução em ambientes diferentes.
O que diferencia um piloto de uma aplicação em escala?
A passagem do piloto para a operação exige mais do que comprovar que a inteligência artificial funciona. É necessário demonstrar que ela pode funcionar de maneira consistente, segura e mensurável dentro da rotina da organização. Isso envolve estabelecer métricas de desempenho, acompanhar a qualidade das respostas ou decisões, registrar intervenções humanas e definir responsabilidades quando o sistema identifica uma situação que não consegue resolver sozinho.
Por isso, empresas que tratam cada iniciativa como um projeto independente tendem a enfrentar novamente os mesmos desafios a cada implementação. Já aquelas que transformam as primeiras experiências em padrões reutilizáveis conseguem acumular aprendizado e reduzir o esforço necessário para colocar novas aplicações em produção.
Escala deve ser consequência de uma estrutura preparada
O mercado de inteligência artificial em 2026 já começa a deslocar a discussão sobre potencial tecnológico para uma questão mais prática: como transformar aplicações experimentais em operações permanentes. Essa mudança não precisa começar com uma grande reformulação de toda a infraestrutura tecnológica. Em muitos casos, o caminho mais eficiente é iniciar com um caso de uso bem definido, estabelecer controles, medir resultados e transformar o que foi validado em referência para os projetos seguintes.
É esse processo de construção progressiva que permite à organização acumular capacidade técnica e de governança a cada nova aplicação. Nesse cenário, a escala deixa de ser uma meta isolada e passa a ser consequência de uma estrutura capaz de sustentar a expansão da inteligência artificial com controle, consistência e reaproveitamento do conhecimento já desenvolvido.
