Agentes de IA: por que tantos projetos fracassam (e como mudar esse jogo)

Gestores de médias e grandes empresas estão sendo bombardeados por promessas de agentes de ia em todos os lados. Fornecedores, consultorias, big techs e startups garantem que essa é “a próxima revolução” – e, de fato, há um potencial enorme. Mas relatórios recentes mostram que mais de 40% dos projetos de agentic AI devem ser cancelados até 2027 por alto custo e falta de resultado claro. Reuters

Neste artigo, vamos direto ao ponto: por que tantos projetos com agentes de ia fracassam, como separar hype de valor real e qual caminho prático seguir para a sua empresa não virar estatística. Vamos falar a partir de dados de mercado, de materiais de empresas como Google Cloud, BCG e McKinsey, e da experiência da Gulp implementando automações e agentes em operações comerciais B2B.

 

 

O que são agentes de IA de verdade (e o que é só “agent washing”)

Antes de falar de fracasso, precisamos alinhar o conceito. Segundo a documentação da Google Cloud, AI agents são aplicações capazes de entender linguagem natural, perseguir objetivos e automatizar tarefas em diferentes sistemas, não apenas responder perguntas. Google Cloud Documentation

 

 

Consultorias como a BCG reforçam que a diferença central entre sistemas generativos “simples” e agentes de ia está na capacidade de planejar, decidir e executar em cima de metas de negócio definidas – por exemplo, reduzir o tempo de resposta em CX, aumentar conversão em funil digital ou acelerar o ciclo de vendas. BCG Global

 

 

Só que, na prática, muita empresa está comprando:

• Chatbot rebatizado como agente.
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• Automação de fluxo fixo sem tomada de decisão real.
• Assistente que só responde FAQ, sem tocar CRM, ERP ou plataformas de mídia.

•  

Esse movimento já tem nome lá fora: “agent washing” – pintar qualquer coisa de agente para surfar o hype e faturar em cima da urgência dos executivos. Reuters

 

 

Na agencia Gulp, trabalhamos com uma definição mais rígida: se não há autonomia controlada, conexão com sistemas de negócio e impacto claro em métricas, não chamamos de agente de ia. É apenas mais uma automação.

 

 

Os 5 principais motivos de fracasso em projetos com agentes de IA

1. Começar pelo “brilho do slide”, não pelo problema de negócio

Em muitas empresas, o projeto nasce assim: “precisamos fazer algo com IA ainda este ano”. Sem clareza de problema, o resultado é um piloto bonito em apresentação, mas desconectado de dor real. Não há dono de negócio, não há hipótese de impacto e ninguém sente falta quando o agente é desligado.

 

Agentes de ia precisam nascer de perguntas concretas:Em muitas empresas, o projeto nasce assim: “precisamos fazer algo com IA ainda este ano”. Sem clareza de problema, o resultado é um piloto bonito em apresentação, mas desconectado de dor real. Não há dono de negócio, não há hipótese de impacto e ninguém sente falta quando o agente é desligado.

 

Agentes de ia precisam nascer de perguntas concretas:

 

• • “Como reduzimos 30% do tempo de resposta ao cliente?”

• • “Como diminuímos o ciclo médio de venda em 15 dias?”

• • “Como liberamos o time comercial de tarefas operacionais repetitivas?”

 

Sem isso, vira brinquedo caro.

 

 

2. Dados ruins, fragmentados e sem governança

 

Outra causa clássica: o agente depende de dados espalhados em sistemas que não conversam, sem padronização e sem políticas de acesso claras. Relatórios recentes alertam que, sem governança de dados, agentes de ia reforçam vieses, tomam decisões inconsistentes e geram respostas contraditórias para o cliente. TechRadar

 

 

Isso inclui:

• Cadastros duplicados no CRM. 
• Logs de atendimento mal preenchidos.
• Políticas de permissão pouco claras.
• Falta de trilha de auditoria sobre o que o agente fez.
•  

 

Antes de turbinar a automação, é preciso organizar a casa.

 

3. Silos inteligentes: cada área cria seu próprio agente

O hype incentiva times a criarem “seu” agente: marketing, vendas, atendimento, financeiro… cada um com stack, fornecedor e objetivos diferentes. O resultado é um zoológico de agentes de ia não integrados, competindo por dados e, às vezes, tomando decisões opostas.

 

Artigos recentes destacam que, sem uma camada de orquestração e um “control plane” para coordenar agentes, as empresas acabam reproduzindo os mesmos silos que tentavam combater – agora, mais complexos. TechRadar

 

 

O problema não é ter múltiplos agentes, mas não ter arquitetura e prioridades compartilhadas.

 

 

4. Falta de critérios claros de sucesso e ROI

Outra armadilha é lançar o piloto sem definir o que será considerado sucesso. Alguns exemplos de métricas que deveriam estar na proposta:

• Redução de X% no tempo de atendimento.
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• Aumento de Y% na taxa de conversão por etapa do funil.
• Diminuição de Z horas/mês em tarefas manuais de backoffice.

 

Pesquisas como o relatório da McKinsey sobre o estado da IA em 2025 mostram que as empresas que mais capturam valor com IA são justamente aquelas que ligam projetos a KPIs de negócio e revisam essas métricas de forma contínua. McKinsey & Company

 

 

Sem isso, tudo vira “prova de conceito interessante”, mas impossível de defender diante do CFO.

 

 

5. Segurança, riscos e compliance tratados como detalhe

Por fim, muitos projetos com agentes de ia são conduzidos como experimentos “sem risco”, quando na prática esses agentes podem:

• Acessar dados sensíveis de clientes e contratos.
• Executar ações em sistemas produtivos (CRM, ERP, billing).
• Tomar decisões que afetam diretamente receita e experiência do cliente. 

•  

 

Relatórios de consultorias e especialistas em agentic AI insistem na necessidade de logs, trilhas de auditoria, limites de atuação e revisões por humanos antes de conceder mais autonomia. Reuters

 

Quando isso é ignorado, o medo de incidentes trava a escala e o projeto morre no piloto.

 

 

Como redesenhar a estratégia de agentes de IA para capturar valor real

1. Comece por um caso de uso crítico e mensurável

O primeiro passo é escolher um caso de uso onde:

• A dor é clara e sentida pelo negócio.
• Há dados minimamente estruturados.
• O impacto pode ser medido em poucos meses.

•  

Por exemplo:

• Um agente de ia para qualificação de leads e priorização de oportunidades no CRM.
• Um agente focado em suporte de pós-venda, reduzindo abertura de tickets simples.
• Um agente para automatizar tarefas repetitivas de mídia paga, com revisão humana.

•  

Aqui, conteúdos como agentes de IA executam tarefas autônomas ajudam a entender como desenhar fluxos de trabalho em que o agente atua com autonomia controlada e checkpoints claros.

 

 

2. Defina arquitetura, guardrails e papéis desde o início

Antes de colocar um agente em produção, é essencial desenhar:

• Arquitetura de integração: que sistemas ele acessa, como lê e escreve dados.
• Guardrails de segurança: escopo de ações permitidas, limites, aprovação humana.
• Papéis e responsabilidades: quem é dono do agente, quem monitora, quem aprova mudanças.

Materiais como o artigo da BCG sobre a era dos agentes de IA na experiência do cliente oferecem boas referências de como alinhar tecnologia, operação e governança desde o desenho inicial. BCG Global

 

 

3. Orquestrar múltiplos agentes, em vez de multiplicar silos

Em vez de cada área criar um agente de ia isolado, a visão mais moderna é trabalhar com:

• Um framework comum de desenvolvimento e monitoração. 
• Uma camada de orquestração, que decide qual agente aciona qual tarefa.
• Padrões de dados compartilhados entre marketing, vendas, CX e operações.

•  

Plataformas empresariais já começam a oferecer esse tipo de “sistema operacional” para agentes, como mostram iniciativas recentes de grandes consultorias ao conectar diferentes AI agents em um único ambiente. Business Insider

 

 

Na Gulp, isso se traduz em arquiteturas onde o agente que qualifica leads conversa com o agente que cuida de follow-up, que por sua vez se conecta ao agente focado em relatórios e insights comerciais.

 

 

4. Conectar agentes de IA à estratégia de conteúdo e AEO/GEO

Agentes não vivem no vácuo: dependem de dados, contexto e conteúdo bem estruturado para responder com consistência. Isso vale especialmente quando o agente de ia é usado em canais de atendimento, suporte e pré-venda.

 

 

Aqui, entra a estratégia de conteúdo: artigos, FAQs, playbooks e documentos internos precisam estar preparados para serem “lidos” por IAs, como discutimos em preparar conteúdo para responder dúvidas de IA. Esse trabalho reduz alucinações, melhora a qualidade das respostas e aumenta a confiança do time em colocar o agente na linha de frente.

 

 

5. Evoluir em ciclos curtos, com aprendizagem contínua

Por fim, projetos com agentes de ia funcionam melhor quando seguem ciclos curtos de:

• Planejar um incremento de capacidade.

• Testar com grupo controlado de usuários.

• Medir impacto em KPIs de negócio.

• Ajustar prompts, políticas e integrações.
• Escalar para mais usuários e casos de uso.

Relatórios como o da McKinsey sobre estado da IA em 2025 e a documentação da Google Cloud sobre ecossistema de AI agents reforçam essa abordagem iterativa, orientada a valor e governança. McKinsey & Company

 

 

Próximos passos para gestores que querem evitar o fracasso

Se podemos resumir o caminho em poucas linhas, seria assim:

• Comece pequeno, mas comece certo: escolha um caso de negócio com dono e métrica clara.

• Evite agent washing: questione duramente fornecedores sobre autonomia real, integrações e ROI.

• Priorize governança e segurança: melhor ser conservador no início do que apagar incêndio depois.

• Integre agentes de ia à estratégia de conteúdo e dados da empresa.

• Trate IA como transformação contínua, não como projeto pontual.

A Gulp ajuda empresas a desenhar essa jornada de ponta a ponta: do diagnóstico de oportunidades à arquitetura de agentes, sempre conectando tecnologia com resultado comercial. 

 

 

Se sua empresa quer entrar na era dos agentes com pé no chão – e não virar mais um case de fracasso – esse é o momento de estruturar a estratégia.