O ROI esperado em agentes de IA no Brasil quadruplicou em um ano — mas a proporção de empresas que se dizem prontas para escalar um agente de verdade ficou em 3%. É esse o descompasso que o estudo The Value of AI: Brazil 2026, da SAP com a Oxford Economics, revelou ao ouvir 200 líderes brasileiros entre 2.600 em 13 países: a expectativa financeira em torno de IA agêntica cresceu muito mais rápido do que a capacidade de execução das empresas que a criaram.
A resposta direta para quem decide orçamento é: o gargalo não é mais convencer a diretoria a investir em IA — é fechar a distância entre o que foi prometido no business case e o que a operação consegue sustentar depois do piloto. Nos próximos parágrafos, o motivo desse descompasso, os dois riscos que mais travam um agente na hora de sair do piloto e o que uma empresa de médio porte deveria fazer diferente antes de assinar o próximo orçamento de IA agêntica.
Principais aprendizados
- O ROI esperado em agentes de IA no Brasil passou de US$ 3,8 milhões para US$ 24,8 milhões por empresa até 2028 — um salto de mais de quatro vezes em uma única edição do estudo.
- Apenas 3% das empresas brasileiras se dizem totalmente preparadas para implementar e escalar agentes de IA, segundo o mesmo levantamento.
- Os dois obstáculos mais citados por quem já opera IA agêntica são esforço de integração maior que o esperado (61%) e confiabilidade que piora conforme a escala aumenta (54%).
- A preocupação com conformidade regulatória em IA saltou de 8% para 33,1% das empresas brasileiras em um ano (SAS/IDC), mas o investimento em segurança e rastreabilidade de dados caiu 30,7 pontos percentuais no mesmo período.
- Elevar a expectativa de retorno sem elevar, na mesma proporção, o investimento em integração, confiabilidade e rastreabilidade de dados é o padrão que mais aparece nas empresas que travam entre o piloto e a produção.
Por que o ROI esperado subiu mais rápido que a capacidade de escalar agentes?
Porque o orçamento e a maturidade operacional evoluem em velocidades diferentes, e poucas empresas medem a segunda. O estudo SAP/Oxford Economics mostra o investimento médio em IA agêntica subindo de US$ 14,2 milhões para US$ 20,8 milhões por empresa — um aumento real de capital — mas isso não significa, automaticamente, que os times que integram, monitoram e corrigem esses agentes cresceram na mesma proporção. Quando o orçamento sobe e a prontidão fica parada, o resultado esperado (15% de ROI até 2028, segundo a mesma pesquisa) começa a depender de uma capacidade de execução que a empresa ainda não construiu.
É o mesmo tipo de lacuna que já tratamos quando falamos sobre por que a maioria das empresas brasileiras não consegue medir o retorno de IA: sem linha de base definida antes do piloto, qualquer expectativa de ROI é uma aposta, não uma meta. O dado novo de 2026 é que essa aposta está ficando maior — o que aumenta também o tamanho do erro quando a execução não acompanha.
Quais os dois riscos que mais travam um agente de IA na hora de sair do piloto?
São esforço de integração subestimado e confiabilidade que cai com a escala — nessa ordem de frequência, segundo as empresas brasileiras que já operam IA agêntica. Integração maior que o esperado (61% das respostas) normalmente significa que o piloto foi validado em um ambiente controlado, com dados limpos e volume baixo, e ninguém dimensionou o esforço de conectar o agente aos sistemas de verdade — CRM, ERP, filas de atendimento, bases legadas com inconsistência histórica. Confiabilidade que piora com a escala (54%) é o problema seguinte: um agente que acerta 95% das vezes em 50 interações por dia pode gerar um volume de erro inaceitável em 5.000 interações, principalmente quando o erro é silencioso — o agente não avisa que errou, simplesmente entrega uma resposta errada com a mesma confiança de uma certa.
Isso conecta diretamente com o descompasso que a pesquisa da SAS com a IDC mostrou no mesmo período: a preocupação com LGPD e regulação de IA mais que quadruplicou (de 8% para 33,1% das empresas), mas o investimento em segurança e rastreabilidade de dados caiu 30,7 pontos percentuais, presente em apenas 19,3% das organizações pesquisadas. Preocupar-se com risco regulatório e investir em rastreabilidade de dados deveriam andar juntos — e, no momento em que a escala de agentes está aumentando no Brasil, é exatamente aí que o mercado está mais desalinhado.
Como uma empresa de médio porte evita virar estatística desse descompasso?
Tratando prontidão operacional como parte do orçamento de IA, não como etapa posterior a ele — o que, na prática, significa definir método antes de aumentar escopo. Em um programa recente de capacitação prática conduzido pela HAIA, uma operação de serviços financeiros de médio porte usou exatamente essa lógica: em vez de expandir o número de agentes construídos, o time priorizou automações para crédito, documentação e controles de risco com um critério explícito — cada solução só avançava para produção depois de ter monitoramento contínuo de conformidade com SLAs regulatórios definido junto com ela, não depois. O resultado foi capacidade de atender mais volume sem aumento proporcional de equipe e redução de consultas de crédito desnecessárias, com a iniciativa recebendo mais de cem avaliações internas, predominantemente nota máxima. Como em qualquer caso de transformação por IA, os resultados refletem o contexto, a maturidade e os processos daquela organização específica — não constituem promessa de resultado equivalente em outro ambiente.
O padrão que sustenta esse tipo de resultado é simples de descrever e difícil de improvisar: mapear o gargalo antes de escolher a ferramenta, definir a métrica de valor e o dono do processo antes do piloto, e desenhar o monitoramento de confiabilidade e rastreabilidade de dados como parte da construção do agente — não como auditoria posterior. É a mesma lógica que já detalhamos sobre o que colocar no lugar antes de dar autonomia a um agente de IA: quanto mais autonomia o agente recebe, mais cedo a governança precisa estar pronta — nunca depois.
Para quem está decidindo o próximo orçamento de IA agêntica, a pergunta prática não é mais “quanto vamos investir” — é “o que, além de dinheiro, precisa crescer junto”. Um diagnóstico estruturado do ecossistema de ferramentas, dados e processos antes de qualquer construção é o que separa uma empresa que aumenta orçamento e trava no piloto de uma que aumenta orçamento e efetivamente escala.
Perguntas frequentes
Qual é o ROI esperado em agentes de IA no Brasil até 2028?
O ROI esperado é de 15%, equivalente a cerca de US$ 24,8 milhões por empresa, mais de quatro vezes o valor projetado na edição anterior do mesmo estudo. O dado vem da pesquisa “The Value of AI: Brazil 2026”, da SAP com a Oxford Economics, divulgada em setembro de 2026 com 200 líderes brasileiros entre 2.600 ouvidos em 13 países — reflete expectativa declarada, não resultado já realizado.
Por que só 3% das empresas dizem estar prontas para escalar agentes de IA?
Porque a maioria validou o piloto em condições controladas, sem testar o esforço real de integração com sistemas legados nem o comportamento do agente em volume alto. O mesmo estudo mostra os dois obstáculos mais citados por quem já opera IA agêntica: esforço de integração maior que o esperado (61%) e confiabilidade que piora com a escala (54%) — ambos sintomas de prontidão operacional avaliada tarde demais.
O que muda entre um piloto de IA e um agente em produção?
Um piloto prova que a IA funciona em condições favoráveis; produção exige que ela continue funcionando sob dados reais, volume alto e falhas de sistemas integrados. A diferença prática está em três pontos: monitoramento contínuo de confiabilidade, rastreabilidade de decisão do agente e um responsável de negócio nomeado para agir quando o agente erra — nenhum dos três costuma existir ainda na fase de piloto.
Investir mais em segurança e rastreabilidade de dados atrasa o projeto de IA?
Não atrasa o projeto — atrasa o retrabalho que aparece depois, quando o agente já está em produção e um erro precisa ser rastreado sem que ninguém tenha documentado o caminho de dados. Pesquisa da SAS com a IDC mostra a preocupação regulatória das empresas brasileiras subindo de 8% para 33,1% em um ano, enquanto o investimento em segurança e rastreabilidade caiu 30,7 pontos percentuais no mesmo período — o descompasso, não o investimento em si, é o que custa caro.
