Inteligência artificial avança na produção de software corporativo, mas governança ainda fica para trás
Uma pesquisa global realizada pela plataforma de desenvolvimento OutSystems com quase 1,9 mil líderes de tecnologia revela que a inteligência artificial deixou de ser uma promessa laboratorial para se tornar uma ferramenta em fase inicial de produção dentro das empresas. O relatório, intitulado "O Estado do Desenvolvimento de IA em 2026", foi baseado em respostas coletadas entre dezembro de 2025 e janeiro de 2026 e traça um panorama detalhado de como as organizações estão lidando com a adoção de sistemas de IA agenticos — ou seja, agentes de inteligência artificial capazes de tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base em objetivos definidos. O dado mais impressionante é que 97% dos entrevistados afirmam estar explorando algum tipo de estratégia baseada em agentes autônomos, e 49% se consideram em nível avançado ou especialista nesse tipo de tecnologia.
Apesar do entusiasmo generalizado, o relatório traz um alerta central: a velocidade com que as empresas estão incorporando agentes de inteligência artificial tem superado a capacidade de estabelecer controles adequados. Segundo os autores do estudo, existe uma lacuna preocupante entre o que os líderes de tecnologia esperam que esses agentes realizem e o que suas organizações conseguem supervisionar de forma segura. O descompasso entre adoção e governança aparece como um dos principais riscos apontados pela pesquisa, especialmente considerando que dois terços dos entrevistados relatam dificuldades técnicas para implementar mecanismos de intervenção humana — os chamados pontos de verificação com "humano no ciclo", que permitem pausar ou corrigir operações antes que erros se propaguem.
Os retornos mais concretos da inteligência artificial nas empresas estão acontecendo exatamente onde a tecnologia nasceu: nas equipes internas de tecnologia da informação. O uso de ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA generativa — sistemas baseados em modelos de linguagem que sugerem, completam ou geram trechos de código automaticamente — se consolidou como a aplicação mais eficaz até o momento. Quando se analisam os retornos financeiros, o desenvolvimento de software e o ganho de produtividade interna lideram com 40%, enquanto a eficiência operacional aparece em segundo lugar, com 22%. Esse cenário indica que o primeiro valor durável extraído da IA agenticos não surge nas interações com clientes, mas sim nas mesas dos próprios desenvolvedores.
Os casos de uso mais explorados pelas empresas confirmam essa tendência interna. Operações de TI lideram com 55%, seguidas por análise de dados, com 52%. A automação de fluxos de trabalho aparece em terceiro lugar, com 36%, e a experiência do cliente fica em quarto, com 33%. Embora aplicações voltadas ao cliente façam sentido estratégico, o relatório aponta que elas demandam níveis mais elevados de confiança nos sistemas, controles mais rigorosos e mecanismos de auditoria capazes de garantir transparência total. Enquanto isso, as implantações internas se beneficiam de ambientes mais controlados, onde falhas podem ser contidas com maior facilidade e o desempenho pode ser mensurado de forma mais direta.
O setor financeiro e o segmento de tecnologia são os que apresentam maior progresso na transição de projetos piloto para produção efetiva, com diversas implementações já incorporadas a funções essenciais do negócio. Esses setores se destacam por ter uma linha mais clara entre automação e retorno mensurável em termos de receita. O relatório sugere, implicitamente, que setores mais lentos na adoção poderiam se inspirar na abordagem dessas indústrias: começar por fluxos de trabalho específicos e de alto volume, onde o desempenho pode ser avaliado com precisão e os riscos de falha são mais fáceis de isolar, priorizando inicialmente a função de tecnologia da informação como ponto de partida.
Uma constatação importante do estudo é que a IA generativa não está substituindo os processos tradicionais de desenvolvimento, mas sim sendo adicionada a eles. Em nove dos dez países pesquisados, o desenvolvimento assistido por IA já convive lado a lado com programação convencional, desenvolvimento terceirizado e personalização de softwares como serviço. Isso contraria a narrativa de que as empresas estariam migrando para uma pilha de desenvolvimento inteiramente baseada em IA. Na prática, a maioria das organizações opta por sobrepor agentes e código gerado por IA aos processos que já demonstraram eficácia em seus ambientes de desenvolvimento.
A integração com sistemas legados — aquelas plataformas mais antigas que ainda sustentam operações críticas nas empresas — surge como o principal obstáculo para escalar a IA. Para 48% dos entrevistados, a capacidade de integração com esses sistemas é a habilidade mais importante para expandir o uso de agentes autônomos, e 38% apontam os sistemas legados como o motivo principal pelo qual projetos emperram entre a fase de piloto e a de produção. Mais de 40% dos participantes citaram dificuldades de integração e fragmentação de sistemas como os problemas mais sérios enfrentados. Curiosamente, o relatório sugere que não é necessário realizar grandes programas de limpeza de dados antes de implementar agentes de IA. Desde que governança e integração sejam fortalecidas simultaneamente, é possível construir agentes capazes de operar em ambientes de dados complexos.
A distribuição geográfica da adoção é bastante desigual. A Índia se destaca como o mercado com o maior percentual de usuários que se consideram especialistas em IA agenticos, e 50% das empresas indianas relatam que seus projetos de IA atingem taxas de sucesso entre 51% e 75%. Em contraste, países como Alemanha e França demonstram maior ceticismo. A Alemanha registra a maior parcela de líderes que não utilizam IA agenticos de nenhuma forma, enquanto muitos países — incluindo Austrália, Brasil, Alemanha, Holanda, Reino Unido e Estados Unidos — ainda se classificam em estágio intermediário de adoção.
Do ponto de vista da confiança, os números mostram avanço em relação ao ano anterior. Cerca de 73% dos entrevistados expressam confiança alta ou moderada em permitir que agentes ajam de forma autônoma, um salto de aproximadamente dez pontos percentuais na comparação anual. A confiança em código gerado por ferramentas de terceiros subiu de 40% para 67% no mesmo período. Mesmo assim, o nível geral de confiança permanece em torno de 50%, classificado como moderado na maioria dos setores.
O dado talvez mais preocupante do relatório diz respeito à governança centralizada. Apenas 36% das organizações afirmam possuir uma abordagem centralizada para governar o uso de IA, enquanto 64% operam sem essa estrutura, e 41% dependem de regras definidas projeto a projeto. Além disso, 94% dos líderes demonstram preocupação com a chamada expansão descontrolada da IA — a proliferação de implantações sem uma plataforma centralizada que supervisione todos os usos da tecnologia na empresa. Desses, 39% dizem estar muito ou extremamente preocupados, e apenas 12% utilizam atualmente uma plataforma centralizada para conter essa dispersão.
Os autores do relatório recomendam que as empresas que desejam escalar agentes em ambientes regulados ou de missão crítica tratem a orquestração e a auditabilidade como parte integrante do produto, não como complementos posteriores. Registros detalhados em forma de arquivos de log e responsabilidades claramente definidas são considerados elementos essenciais de qualquer implantação de IA agenticos, especialmente em setores onde verificações de conformidade avaliam as operações de uma empresa de forma rigorosa.
O estudo deixa claro que a inteligência artificial já deixou o território da experimentação, mas que a maturidade organizacional para geri-la de forma responsável ainda está em construção. Enquanto os ganhos de produtividade no desenvolvimento de software demonstram valor tangível e imediato, o caminho para implantações mais amplas e voltadas ao cliente dependerá de investimentos equivalentes em governança, integração e mecanismos de supervisão que garantam segurança e rastreabilidade em cada decisão tomada por um agente autônomo.
