KPMG ouviu 2.110 líderes: só 11% dos AI agents chegam a escala — o problema não é técnico, é de governança

A KPMG entrevistou 2.110 executivos C-suite e líderes sênior em 20 mercados — incluindo Brasil, Estados Unidos, Europa e Ásia — para o Global AI Pulse Q1 2026. O número que define o relatório é este: 78% das organizações têm pelo menos um piloto de AI agent ativo. Apenas 11% chegaram a escala enterprise-wide com resultados de negócio mensuráveis. A taxa de fracasso entre piloto e produção é de 86%. Não é um gap de tecnologia. É um gap de governança, ownership e processo operacional.

O paradoxo dos US$ 186 milhões

O dado mais revelador do relatório não é a taxa de fracasso — é o investimento que a acompanha. As organizações pesquisadas projetam um investimento médio de US$ 186 milhões em agentes de IA. E 88% já estão investindo ativamente. Ao mesmo tempo, apenas 24% reportam ROI mensurável em múltiplos casos de uso.

A aritmética não fecha. Organizações estão alocando capital significativo em uma tecnologia que, na maioria dos casos, não conseguem escalar. O dado positivo — 74% dizem que IA entrega valor — mascara uma realidade operacional preocupante: valor em um piloto controlado não é valor em produção. E o board que aprova orçamento com base em resultado de piloto está precificando risco incorretamente.

O mais relevante para o C-level: 67% dos líderes afirmam que manterão investimento em agentes mesmo em cenário de recessão. Isso demonstra convicção estratégica, mas também eleva a responsabilidade fiduciária. Investimento resiliente exige governança resiliente. Se a organização não consegue explicar por que 86% dos pilotos falham na transição para produção, manter o investimento sem corrigir os gaps operacionais é acumular exposição.

Os 5 gaps que explicam 89% dos fracassos

O relatório da KPMG identifica cinco gaps operacionais que, combinados, respondem por 89% dos fracassos na escalada de agentes. O dado mais persistente: pela segunda vez consecutiva, 65% dos líderes apontam a complexidade dos sistemas agenticos como a principal barreira. Dois trimestres é tempo suficiente para concluir que o problema é estrutural, não transitório.

Complexidade de integração com sistemas legados. Agentes de IA não operam no vácuo. Eles precisam interagir com ERPs, CRMs, sistemas de compliance e infraestrutura que, em muitos casos, têm décadas de débito técnico acumulado. O piloto funciona porque opera em ambiente isolado. A produção exige que o agente navegue a complexidade real dos sistemas da organização — e essa complexidade não foi resolvida em nenhum roadmap de transformação anterior.

Qualidade inconsistente de output em volume. Um agente que entrega 95% de precisão processando 200 solicitações por dia pode degradar significativamente quando processa 20.000. A diferença entre piloto e escala não é linear — é exponencial em termos de edge cases, variações de input e cenários que o treinamento não cobriu. Sem mecanismos de detecção de degradação em tempo real, a organização descobre o problema pelo impacto no cliente.

Ausência de ferramentas de monitoramento. Monitorar se o agente está online não é monitorar o que o agente está fazendo. A maioria das organizações não possui observabilidade sobre a cadeia de decisões de seus agentes: qual objetivo recebeu, que plano traçou, que ações executou, que dados acessou. Sem esse nível de visibilidade, não há como auditar, corrigir ou demonstrar compliance.

Ownership organizacional não definido. Este é o gap que merece atenção desproporcional do board. Se a pergunta “quem é dono desse agente?” não tem resposta clara na organização, nenhum dos outros gaps será resolvido. Ownership não é responsabilidade técnica do time de engenharia. É accountability de negócio — quem responde pelo resultado, pelo risco, pela conformidade regulatória e pelo impacto no P&L. Em muitas organizações, agentes vivem em uma terra de ninguém entre TI, produto e operações. E terra de ninguém não escala.

Dados de domínio insuficientes para treinamento. Agentes de IA enterprise precisam de dados contextuais específicos — processos internos, terminologia da indústria, regras de negócio, histórico de decisões. O investimento em curadoria de dados de domínio é sistematicamente subestimado. Organizações que projetam US$ 186 milhões para agentes frequentemente alocam menos de 5% para preparação dos dados que esses agentes precisam para funcionar.

A pergunta que o board precisa fazer

A recomendação aqui é direta: antes de aprovar o próximo incremento de investimento em agentes de IA, o conselho precisa fazer uma pergunta simples — “quem é dono desse agente?”

A pergunta não é retórica. Ownership implica cinco responsabilidades concretas:

• Resultado de negócio: o owner define e reporta as métricas de valor que o agente deve entregar
• Risco operacional: o owner é responsável pelo impacto quando o agente erra — inclusive impacto financeiro e reputacional
• Conformidade regulatória: o owner garante que o agente opera dentro dos limites da LGPD, do Marco Legal de IA (quando aprovado) e de regulações setoriais
• Ciclo de vida: o owner decide sobre atualização, retraining e descomissionamento — agentes sem owner se tornam ativos-fantasma que consomem recursos e acumulam risco
• Escalabilidade: o owner coordena a integração com sistemas legados e a preparação de dados de domínio — os dois gaps mais citados no relatório

Sem owner, cada um desses pontos vira responsabilidade difusa. Responsabilidade difusa, em governança corporativa, é sinônimo de ninguém responsável.

O que muda para o contexto brasileiro

Para organizações brasileiras, a pesquisa da KPMG adiciona urgência a um cenário que já era desafiador. A LGPD exige explicabilidade para decisões automatizadas que afetem titulares de dados. Agentes que operam sem observabilidade de decisões criam exposição regulatória direta — a organização simplesmente não consegue explicar o que o agente decidiu ou por quê.

O investimento médio projetado de US$ 186 milhões é, evidentemente, uma média global que inclui big techs e empresas Fortune 500. Empresas brasileiras operam com orçamentos proporcionalmente menores, mas a lógica é a mesma: qualquer investimento em agentes que não contemple ownership, monitoramento e preparação de dados está precificado de forma incompleta. O custo dos gaps operacionais aparece depois — em retrabalho, em incidentes, em compliance retroativo.

A recomendação para CIOs e CAIOs brasileiros: incluir na próxima apresentação ao conselho um mapa de ownership dos agentes em operação ou em piloto. Se o mapa não pode ser construído em duas semanas, a organização tem um problema de governança anterior ao problema de escala.

O investimento que falta não é em tecnologia

O relatório da KPMG confirma um padrão que vem se consolidando ao longo de 2026: o gargalo para escalar agentes de IA não é capacidade técnica. É capacidade organizacional. Ownership, monitoramento, integração, dados — são competências de gestão, não de engenharia.

As organizações que compõem os 11% que chegaram a escala com resultados mensuráveis não são necessariamente as que investiram mais. São as que investiram na infraestrutura organizacional antes de investir na infraestrutura técnica. Definiram owners. Construíram observabilidade. Prepararam dados. Endereçaram a integração com legados como projeto de negócio, não como tarefa de TI.

Para os 89% restantes, a próxima reunião de conselho deveria ter um item de pauta simples: “Quantos agentes temos, quem é dono de cada um e como sabemos se estão funcionando?” Se a diretoria não consegue responder, o investimento de US$ 186 milhões tem um gap que nenhuma tecnologia vai resolver.