Agent washing: quando nem toda automação é agêntica (e investir errado custa caro)

Toda grande onda de tecnologia traz consigo um período de exagero. Novos conceitos surgem, o mercado acelera, fornecedores reposicionam suas ofertas e empresas começam a sentir que precisam aderir rapidamente para não ficar para trás. Com os agentes de inteligência artificial, estamos vivendo exatamente esse momento.

O termo da vez para descrever parte desse movimento é agent washing : chamar de agente de IA aquilo que, na prática, continua sendo uma automação tradicional, um assistente ou uma funcionalidade que poderia ser resolvida com tecnologias mais simples.

O que me chama atenção é que essa discussão já deixou de ser apenas semântica. Ela começa a afetar decisões de investimento, arquitetura e, principalmente, retorno.

O Deloitte Tech Trends 2026 ajuda a dimensionar essa distância entre entusiasmo e realidade. Hoje, 30% das organizações pesquisadas estão explorando soluções agênticas e 38% estão conduzindo pilotos . Mas apenas 14% têm soluções prontas para implantação e somente 11% efetivamente colocaram agentes em produção . Além disso, 42% ainda estão desenvolvendo seu roadmap de IA agêntica e 35% não possuem uma estratégia formal para o tema .

Para mim, esses números dizem muito mais do que simplesmente que agentes ainda são uma tecnologia emergente. Eles mostram que existe uma diferença importante entre querer utilizar agentes e saber exatamente onde eles fazem sentido.

A própria Deloitte alerta que muitas iniciativas apresentadas como agênticas são, na realidade, casos de automação disfarçados . Empresas estão colocando agentes em situações nas quais ferramentas mais simples seriam suficientes, o que pode gerar baixo retorno sobre o investimento . Em alguns casos, aplicações agênticas mal desenhadas chegam a adicionar etapas e tornar processos menos eficientes, em vez de simplificá-los.

Esse ponto merece atenção porque estamos entrando em uma fase em que utilizar a tecnologia mais sofisticada disponível pode parecer sinônimo de inovação. Não é.

Tecnologia só gera valor quando existe coerência entre o problema que precisa ser resolvido, o processo envolvido e a solução escolhida.

Há processos determinísticos, repetitivos e baseados em regras em que uma automação tradicional pode ser mais eficiente, previsível e econômica. Há outros em que a inteligência artificial pode apoiar análise, interpretação ou geração de conteúdo. E existem situações mais complexas, que envolvem contexto, tomada de decisão, diferentes sistemas e algum grau de autonomia, nas quais agentes realmente podem transformar a maneira como o trabalho acontece.

Um agente não deveria existir apenas porque consegue executar determinada tarefa. Ele precisa fazer sentido dentro de uma operação. Isso significa entender quais dados poderá consultar, quais sistemas poderá acessar, que decisões terá autorização para tomar, em que momento deverá envolver uma pessoa, como sua atuação será monitorada e, principalmente, qual resultado esperamos obter com aquela autonomia.

Quanto maior a autonomia, maior precisa ser a clareza sobre o processo.

Essa talvez seja uma das contradições mais interessantes da IA agêntica.