IA agêntica nas empresas avança, mas ainda patina na fase de pilotos, diz UiPath

Uma demonstração convincente não basta para transformar IA agêntica em capacidade empresarial. Essa é a principal mensagem de uma pesquisa da UiPath, divulgada em setembro de 2026, com cerca de 600 executivos e profissionais de TI de empresas com receita anual de pelo menos US$ 1 bilhão. Segundo o levantamento, muitas organizações já validaram uma prova de conceito, mas poucas conseguiram tornar os agentes de IA uma ferramenta repetível e disseminada pelo negócio. A UiPath chama esse impasse de “purgatório dos pilotos”. 418

Como se trata de uma pesquisa patrocinada pela própria fornecedora e baseada em respostas dos participantes, os dados sobre retorno sobre investimento (ROI) devem ser lidos como percepção dos respondentes — e não como uma medição independente de resultados. Ainda assim, o levantamento ajuda a identificar onde a implantação costuma travar: dados, integração e governança.

A adoção existe, mas está longe de ser uniforme

Entre os participantes, 31% disseram que a IA já estava totalmente incorporada ao negócio. Outros 35% relataram uso limitado, enquanto 11% permaneciam na etapa de piloto ou experimentação. 3

Os números não significam que todas as demais empresas fracassaram na adoção. Eles indicam, porém, que a incorporação ampla da IA às operações ainda é menos comum do que aplicações restritas. A conclusão central da UiPath é que as empresas frequentemente conseguem comprovar um caso inicial de uso de IA agêntica, mas têm dificuldade para escalar a iniciativa e demonstrar ROI relevante. 18

Os três obstáculos para escalar agentes de IA

Ao apontar os desafios para otimizar as implantações, os respondentes citaram principalmente:

• Qualidade e prontidão dos dados: 38%
• Integração com fluxos de trabalho e sistemas já existentes: 37%
• Governança e conformidade: 33% 18

Essas barreiras explicam por que um piloto bem-sucedido não equivale a uma implantação em produção. Um teste pode se limitar a uma tarefa específica, poucos usuários e poucas conexões entre sistemas. Já o uso real precisa funcionar em meio aos aplicativos, equipes, aprovações e controles que compõem a rotina de uma empresa.

A TechTarget faz a mesma distinção: uma demonstração pode provar que um agente executa determinada tarefa em condições controladas, mas não comprova que a organização resolveu questões de dados, segurança, desenho de fluxos, medição de valor e modelo operacional necessárias para um uso recorrente em escala empresarial. 21

Por que a orquestração ganhou espaço na discussão

A UiPath usa o termo orquestração de negócios para definir uma camada de coordenação entre pessoas, aplicativos, dados, automação e agentes de IA envolvidos em um processo. A proposta é fazer esses elementos operarem como um fluxo gerenciado de ponta a ponta, em vez de ferramentas isoladas. No enquadramento de produto da companhia, isso inclui coordenar agentes, robôs, pessoas, aplicações e dados nos processos corporativos. 14

Na prática, a orquestração ajuda a definir a próxima etapa de um fluxo, quem ou qual sistema deve executá-la, em que ponto é necessária uma revisão humana e como o trabalho será monitorado e governado. Isso se torna especialmente relevante quando agentes passam a interagir com aplicações legadas e caminhos formais de aprovação.

A pesquisa apontou que apenas 29% dos respondentes tinham a orquestração totalmente incorporada aos fluxos de trabalho. Entre esse grupo, 89% disseram que suas implementações de IA agêntica atenderam ou superaram as expectativas de ROI. 5

A relação é relevante dentro da pesquisa, mas não deve ser tratada como garantia de causa e efeito. Empresas com orquestração mais madura também podem ter bases de dados melhores, seleção mais clara de casos de uso ou práticas operacionais mais desenvolvidas. A leitura mais prudente é que a orquestração parece integrar o conjunto de capacidades associado ao sucesso relatado pelos participantes.

Fluxos híbridos devem concentrar atenção

Para os 12 meses seguintes, 36% dos respondentes esperavam que agentes desempenhassem um papel significativo nos fluxos de trabalho empresariais. 2

O foco mais comum eram os fluxos híbridos, escolhidos por 52% dos participantes. Eles combinam etapas estáticas e repetíveis com atividades dinâmicas, que dependem de contexto. 212

Isso importa porque os processos de maior valor raramente são totalmente automatizados ou totalmente humanos. Eles podem reunir transações estruturadas, documentos, exceções, avaliações de contexto e aprovações. A IA agêntica pode contribuir nesses processos, mas escalá-la exige coordenar essas diferentes formas de trabalho — e não tratar o agente como uma interface independente.

Do teste à capacidade empresarial

A principal lição do levantamento é que a prontidão de uma empresa não deve ser avaliada apenas pela capacidade de um agente concluir uma tarefa de teste. A questão mais difícil é saber se essa capacidade pode ser implantada de forma consistente nas operações reais.

Uma abordagem orientada à produção precisa considerar:

1. Dados confiáveis e utilizáveis. Agentes precisam acessar informações suficientemente corretas e disponíveis para a tarefa.
2. Integração com fluxos e sistemas. O agente deve operar dentro de aplicações, etapas de processo e repasses já existentes — e não à margem deles.
3. Governança e responsabilização. É necessário haver controles, visibilidade e definição de responsáveis quando a IA participa do trabalho operacional.
4. Desenho de processos híbridos. O fluxo precisa acomodar automação determinística, etapas orientadas por IA e decisões humanas no momento adequado.
5. Medição de resultados. As equipes precisam verificar se a implantação gera um resultado de negócio relevante, e não apenas uma demonstração impressionante.

Os dados da UiPath não mostram ausência de IA agêntica nas grandes empresas. Eles sugerem que o desafio mudou: saiu da experimentação e entrou na operacionalização. Para avançar além dos pilotos, a prioridade não é simplesmente adicionar mais um agente isolado, mas construir dados, integração, governança e coordenação para que agentes atuem como partes responsáveis de fluxos de trabalho de ponta a ponta. 1821