Até 2027, 40% da IA generativa pode ser cancelada

Mais de quarenta por cento dos projetos de IA agêntica devem ser cancelados até o fim de 2027, por custos crescentes, retorno de negócio pouco claro ou fracos controles de risco.
A principal razão não é a tecnologia: muitos projetos são experimentos movidos por entusiasmo, com uso inadequado e sem necessidade real.
O “agent washing” (rebatizar serviços já existentes como agentes) é comum, e cerca de 130 fornecedores teriam capacidade real de agentes.
Reorientação prática: começar pela decisão de negócio que pode aumentar receita, reduzir custos ou mitigar riscos, medir o impacto financeiro e só então ampliar.
Prognóstico aponta que até 2028 cerca de 15% das decisões diárias no trabalho poderão ser tomadas de forma autônoma por sistemas agênticos.

A maior parte dos projetos de IA agentica corre risco de não sair do papel. Segundo estudo divulgado pela Veja Negócios, mais de 40% das iniciativas devem ser canceladas até o fim de 2027, devido a custos, retorno de negócio pouco claro e controles de risco insuficientes. A previsão foi divulgada pela consultoria em junho de 2025.

A análise aponta que o problema raramente está na tecnologia. Muitos projetos surgem como experiments movidos por entusiasmo e são aplicados onde não havia necessidade real. Também é citado o fenômeno do agent washing, com rebatização de produtos já existentes como agentes.

A consultoria estima ainda que apenas cerca de 130 dos milhares de fornecedores do mercado oferecem capacidade real de agentes. O resultado são sistemas caros que geram relatórios, mas não alteram a forma de decisão na operação.

Mudança de foco para a decisão de negócio

Diante desse cenário, parte do mercado tem adotado outra postura. Em vez de começar pela ferramenta, organizações passam a mapear decisões operacionais que podem aumentar receita, reduzir custos ou mitigar riscos.

A Guidance, empresa brasileira de Dados e IA, apresenta a metodologia Decision-Centric. Ela já gerou mais de R$ 500 milhões em resultados para clientes que a adotaram.

A lógica inverte a ordem tradicional dos projetos. Primeiro vem o retorno de curto prazo, com baixo risco, para validar antes de ampliar. Dados são organizados para sustentar decisões do dia a dia, não apenas para exploração.

Os modelos são criados para recomendar ou executar decisões e integrationados ao fluxo de trabalho. Isso exige que usuários passem a confiar na IA e mudem a forma de decidir. A expansão depende de medir o impacto financeiro.

Para Geraldo Franciscani, CEO da Guidance, o maior risco ocorre antes de a tecnologia entrar. O foco deve ser na decisão a ser otimizada e no resultado financeiro esperado, não na ferramenta em si, ele afirma.

O estudo vincula os cancelamentos à falta de valor de negócio claro, não a limitações técnicas. A tendência de que a IA assuma parte das decisões de rotina pode acelerar esse processo de avaliação.

Até 2028, estima-se que cerca de 15% das decisões diárias no trabalho possam ser tomadas por sistemas agenticos. Nesse cenário, conectar cada projeto a um resultado mensurável tende a separar iniciativas operáveis daquelas abandonadas no caminho.