Que a inteligência artificial ocupa uma posição estratégica na agenda das grandes empresas brasileiras, não é uma novidade. As organizações vem ampliando rapidamente o número de agentes de IA em suas operações, direcionando cada vez mais investimentos para automatizar processos, acelerar decisões e ampliar a produtividade em diferentes áreas do negócio.
Os dados do AI Automation Benchmark, da Jitterbit, mostram que o Brasil ocupa uma posição de destaque na adoção de agentes de IA em ambientes corporativos. Atualmente, 9% das empresas brasileiras operam mais de 100 agentes inteligentes, percentual superior ao registrado nos Estados Unidos (2%) e no Reino Unido (3,4%). A pesquisa também projeta um crescimento da média nacional de 32 para 42 agentes até 2027, acompanhado pela redução das organizações que operam entre um e cinco agentes, de 22,8% para 11%.
Essa evolução amplia a complexidade da infraestrutura tecnológica. Cada novo agente adiciona mecanismos capazes de garantir consistência dos dados, rastreabilidade das decisões e coordenação entre aplicações. A escalabilidade da IA, portanto, está diretamente relacionada à capacidade do ambiente tecnológico de sustentar ambientes distribuídos, nos quais dezenas de agentes operam simultaneamente sobre sistemas críticos da organização.
A distribuição dos agentes evidencia essa evolução. A redução das organizações que operam entre um e cinco agentes ocorre à medida que cresce a participação de empresas com ambientes compostos por dezenas ou centenas de agentes inteligentes. Esse movimento amplia a complexidade da operação porque cada agente passa a consumir diferentes fontes de dados, interagir com aplicações corporativas e executar atividades que dependem da atuação coordenada de outros agentes. A escalabilidade depende da capacidade do ambiente tecnológico de sustentar fluxos distribuídos, compartilhar contexto entre sistemas e manter consistência operacional em toda a cadeia de execução.
Cada novo agente incorpora conexões com aplicações corporativas, acessa múltiplas fontes de informação e participa da execução de processos distribuídos. A capacidade de escalar a IA passa a depender do ambiente tecnológico que sustenta essas interações, criando uma relação direta entre o crescimento dos ecossistemas de agentes e a necessidade de modernizar integração, governança e infraestrutura corporativa.
As organizações estruturam ecossistemas compostos por dezenas de agentes especializados que atuam em diferentes etapas dos processos corporativos. Cada agente amplia o volume de integrações, consome dados de múltiplas fontes, executa ações em sistemas distintos e compartilha informações com outros agentes responsáveis por atividades complementares.
Esse modelo exige uma arquitetura capaz de conectar aplicações, disponibilizar dados confiáveis, garantir rastreabilidade das decisões e coordenar fluxos operacionais distribuídos. O desempenho da IA depende diretamente da capacidade da infraestrutura tecnológica de sustentar essas interações de forma contínua, segura e escalável.
O crescimento do número de agentes amplia a dependência de uma base tecnológica capaz de integrar aplicações, disponibilizar dados consistentes e coordenar processos distribuídos. Os agentes adicionam conexões entre sistemas, ampliam o volume de informações processadas e aumentam a necessidade de observabilidade sobre as operações. Nesse contexto, infraestrutura tecnológica influencia diretamente a capacidade da IA de executar processos críticos em escala.
Os sistemas legados continuam concentrando aplicações críticas, regras de negócio e integrações construídas ao longo de muitos anos. Essa base tecnológica influencia diretamente a capacidade das organizações de ampliar o uso da inteligência artificial em processos corporativos.
Segundo o AI Automation Benchmark, 34,7% das empresas brasileiras identificam a integração com sistemas legados como um dos principais obstáculos para colocar projetos de IA em produção. Outros 36,1% afirmam que os sistemas legados impedem a automação agêntica de ponta a ponta, enquanto 36,5% relacionam a complexidade dos processos corporativos às dificuldades para ampliar a automação baseada em IA.
Esses indicadores mostram que a discussão sobre legado não está restrita à modernização da infraestrutura. A expansão da IA amplia a dependência de arquiteturas capazes de conectar aplicações, compartilhar dados em tempo real e executar processos distribuídos.
Grande parte das aplicações corporativas utiliza integrações desenvolvidas para necessidades específicas, concentra regras de negócio em plataformas monolíticas e mantém processos que exigem intervenção humana para conectar diferentes etapas da operação. Esse cenário limita a capacidade dos agentes de acessar informações de forma consistente, executar ações entre sistemas distintos e operar com autonomia em processos de negócio.
Os próprios critérios de investimento das empresas brasileiras refletem essa mudança de prioridade. A capacidade de integração nativa com os sistemas existentes representa um critério de compra para 40,5% das organizações na seleção de soluções de IA, enquanto 27,7% utilizam iniciativas de automação para reduzir a dívida técnica e acelerar a desativação de sistemas legados. A arquitetura corporativa integra a estratégia de adoção da IA e influencia decisões sobre plataformas, integração e modernização tecnológica.
Os principais obstáculos para escalar IA pertencem à mesma camada da base tecnológica corporativa. Governança, complexidade operacional e integração aparecem com níveis semelhantes de relevância porque representam desafios interdependentes. A integração entre sistemas influencia a disponibilidade e a qualidade dos dados; a complexidade dos processos determina o grau de automação possível; e a governança estabelece os mecanismos necessários para controlar agentes que executam atividades distribuídas. A superação desses desafios depende menos da adoção de novos modelos de IA e mais da capacidade de reorganizar a infraestrutura tecnológica que sustenta as operações.
A distribuição regional amplia essa leitura ao mostrar que segurança, governança, custos operacionais e integração com sistemas legados aparecem de forma recorrente em diferentes regiões do país. Apesar das diferenças de intensidade entre os mercados, o padrão permanece consistente: iniciativas de IA encontram dificuldades quando dependem de arquiteturas fragmentadas, processos altamente customizados e ambientes com baixa interoperabilidade.
Esse comportamento indica que o desafio ultrapassa características específicas de um setor ou de uma região. A agenda de modernização da arquitetura corporativa ganha relevância nacional e influencia diretamente a capacidade das organizações de ampliar a automação baseada em IA. Plataformas de integração, APIs, eventos em tempo real, observabilidade e governança deixam de apoiar apenas iniciativas de transformação digital e começam também a sustentar a operação de ecossistemas compostos por dezenas ou centenas de agentes inteligentes.
A pesquisa mostra que a próxima etapa da adoção de IA depende menos da expansão do número de agentes e mais da capacidade das organizações de estruturar uma base tecnológica capaz de sustentá-los em produção.
A discussão envolve a capacidade da organização de sustentar operações inteligentes de forma contínua, segura e integrada. A evolução dos agentes exige decisões sobre modernização da arquitetura, interoperabilidade entre aplicações, qualidade dos dados e mecanismos de observabilidade capazes de acompanhar ambientes cada vez mais distribuídos.
Os dados da pesquisa reforçam essa prioridade. A responsabilidade da IA representa o principal critério para aquisição de soluções entre 59,3% das empresas brasileiras, enquanto governança, segurança e auditabilidade também aparecem como o maior obstáculo para ampliar a adoção dessas tecnologias, citado por 43,7% dos respondentes. Além disso, 35,7% das organizações identificam a escassez de profissionais qualificados como um fator que limita a consolidação desse ambiente tecnológico.
A agenda dos CIOs incorpora decisões que influenciam diretamente a capacidade de escalar agentes inteligentes nos próximos anos. A escolha de plataformas com integração nativa, a modernização gradual dos sistemas críticos e a redução da dívida técnica criam as condições necessárias para ampliar a automação sem aumentar a complexidade operacional. Os dados da pesquisa indicam que essa mudança já orienta os investimentos das organizações brasileiras e reforça a integração como um dos principais pilares para a evolução da IA em ambientes corporativos.
