A adoção da IA Agêntica começa a pressionar as lideranças empresariais. O motivo? Conflitos de gestão inéditos, derivados de quatro tensões estruturais que, segundo o mais recente estudo da MIT Sloan Management Review em parceria com o BCG, já estão remodelando decisões, processos e responsabilidades dentro das organizações.
O relatório não apenas identifica essas quatro tensões — ele mostra como elas já se manifestam no dia a dia operacional e estratégico, obrigando líderes a fazer escolhas que antes simplesmente não existiam. Entendê-las em profundidade é o primeiro passo para antecipar o que realmente vai mudar nas organizações.
Vamos a elas:
1) Escalabilidade × Adaptabilidade: eficiência encontra improvisação
A primeira tensão surge do que torna a IA Agêntica diferente de tudo o que veio antes. Ferramentas corporativas tradicionais são projetadas para escalar com precisão; pessoas, para improvisar diante do imprevisto. Os novos agentes de IA ocupam exatamente o espaço entre esses dois mundos — conseguem executar processos com rigor industrial e, ao mesmo tempo, ajustar seu comportamento conforme aprendem com dados, exceções e falhas.
Agentes de IA não são só ferramentas, nem substitutos de humanos. Eles se comportam como “colegas artificiais” — um híbrido entre trabalhador e ativo tecnológico — e isso quebra a lógica tradicional de gestão.
Isso cria um dilema estrutural: como desenhar processos que capturem a eficiência da máquina sem sufocar a adaptabilidade que ela começa a desenvolver? Em casos como o da Goodwill, o estudo mostra que melhorias pontuais rapidamente evoluem para questionamentos mais profundos sobre o desenho do fluxo inteiro — um sinal de que a IA Agêntica não só acelera tarefas, como força a empresa a reimaginar sua lógica de operação.
2) Experiência × Imediatismo: o novo dilema de investimento
A segunda tensão é financeira — e inédita. Modelos tradicionais de investimento presumem que tecnologias depreciam com o tempo, enquanto trabalhadores apreciam à medida que ganham experiência. A IA Agêntica embaralha essa lógica: ela faz as duas coisas ao mesmo tempo.
Agentes se tornam mais úteis quanto mais interagem com dados e pessoas, mas também exigem atualizações frequentes, retreinamentos, revisão de modelos e novos ciclos de governança. Para CFOs e CIOs, isso cria um ponto cego: quando investir em sistemas que avançam tão rápido quanto podem se tornar obsoletos?
Empresas mais avançadas já começam a tratar agentes como ativos que demandam manutenção contínua — e como “colegas artificiais” cujo valor cresce com o uso. O dilema deixa de ser quanto custa e passa a ser quando faz sentido acelerar ou frear.
3) Supervisão × Autonomia: quem decide o quê?
A terceira tensão é de governança — talvez a mais sensível para as lideranças. Ferramentas corporativas são totalmente controladas. Trabalhadores têm autonomia e são supervisionados. Os agentes de IA? Estão no meio do caminho.
Eles tomam iniciativas, sugerem rotas alternativas, priorizam ações e começam a participar de decisões antes restritas a pessoas. Mas, ao mesmo tempo, são tecnologias proprietárias, sujeitas a métricas, auditorias e políticas de risco.
Daí a pergunta central: como supervisionar algo projetado para agir sozinho, mas cuja ação precisa se alinhar a objetivos humanos?
O estudo mostra que organizações mais maduras combinam estratégias híbridas:
- human-in-the-loop para contextos críticos;
- human-out-of-the-loop para tarefas de baixo risco;
- hubs de governança para monitorar limites, decisões e comportamentos dos agentes.
O dilema final é menos tecnológico e mais político: onde termina a autonomia do agente e começa a responsabilidade do gestor? Como as organizações podem projetar processos para supervisionar efetivamente um agente que também trabalha de forma autônoma?
4) Retrofit × Reengenharia: ajustar o velho ou construir o novo?
A quarta tensão é estratégica — e coloca pressão sobre prazos, recursos e prioridades. Ao entrar em processos existentes, agentes de IA frequentemente revelam gargalos que não estavam visíveis. Em alguns casos, promover uma espécie de retrofit da tecnologia traz ganhos rápidos; em outros, a presença do agente expõe que o processo inteiro foi desenhado para um mundo pré-autonomia — e que pequenos ajustes já não bastam.
Nesse ponto, as empresas enfrentam uma decisão crítica: melhorar o que existe ou redesenhar o fluxo inteiro em torno dos agentes?
Organizações com adoção avançada tendem a prever mudanças profundas em seus modelos operacionais, estrutura hierárquica e definição de papéis. Quanto mais a IA Agêntica se integra ao trabalho cotidiano, mais ela empurra a empresa para um redesenho estrutural — não por futurismo, mas porque os limites dos processos antigos tornam-se evidentes.
Em outras palavras: a IA Agêntica não somente otimiza o que já existe; ela revela o que precisa ser reconstruído.
Além das tensões: a consequência estratégica
Mais do que um avanço tecnológico, a IA Agêntica inaugura uma categoria funcional nas organizações: agentes que não são ferramentas nem funcionários, mas algo entre os dois. Essa presença híbrida atravessa funções que antes eram separadas — trabalho, decisão, autoridade, accountability, treinamento e investimento — e explica por que nenhuma área sozinha consegue governar agentes de IA.
O estudo é claro: lidar com a IA Agêntica não significa somente adotar uma tecnologia, mas reorganizar a empresa inteira. Isso implica repensar estruturas, papéis, fluxos, fronteiras funcionais e até modelos de coordenação. Os agentes mexem simultaneamente com processos, governança, cultura e mecanismos de tomada de decisão — e exigem uma empresa desenhada para funcionar com atores humanos e não humanos operando lado a lado.
Essa reconfiguração já começa a alterar modelos operacionais, reduzir camadas gerenciais, ampliar o papel de generalistas e exigir novas formas de colaboração entre equipes mistas. À medida que esses sistemas ganham autonomia e se integram aos fluxos, deixam de ser um recurso técnico e passam a atuar como participantes ativos da operação.
No fim, o estudo do MIT/BCG deixa a provocação que sintetiza a encruzilhada atual: as empresas estão apenas adicionando uma nova ferramenta — ou estão incorporando um novo ator não humano ao seu quadro de colaboradores?
A forma como cada liderança responderá a essa pergunta, e não a velocidade de adoção, é que definirá quem irá se destaca na próxima década.
@@@@@@@@
Em tempo: um total de 2.102 respondentes, abrangendo 21 setores e 116 países, participaram da pesquisa, e os resultados revelam que a IA Agêntica está emergindo rapidamente nas empresas: 35% das organizações já começaram a utilizá-la; e outras 44% planejam adotá-la em breve. Por outro lado, 47% indicam que ainda não possuem uma estratégia definida.
Outras conclusões importantes incluem:
- 66% das principais organizações que utilizam IA Agêntica esperam mudanças em seus modelos operacionais, em comparação com 42% daquelas que estão começando a usar a tecnologia.
- 58% das empresas líderes em IA com foco em agentes esperam mudanças na estrutura de governança dentro de três anos, com a expectativa de que os sistemas de IA passem a ter autoridade para tomada de decisões crescendo 250%.
- 43% das líderes de IA proativas preveem maior abertura ou disposição para contratar generalistas em vez de especialistas; 45% preveem uma redução nos níveis de gestão intermediária; e 29% esperam menos vagas de nível inicial.
- 95% dos indivíduos em organizações líderes em IA participativa relatam que a IA impacta positivamente sua satisfação no trabalho.
- 73% das empresas líderes de IA Agêntica esperam que o uso dessa tecnologia mude a capacidade de suas organizações de se diferenciarem, em comparação com 53% daqueles que não adotaram a tecnologia. Além disso, 76% dos profissionais que trabalham em organizações líderes em IA Agêntica acreditam que o uso dessa tecnologia afetará sua capacidade de se diferenciarem de seus colegas, em comparação com 49% dos profissionais que trabalham em organizações que não adotaram IA Agêntica.