IA agêntica nas operações de TI: 90% buscam autonomia, mas 77% exigem supervisão humana

Da experimentação à TI autônoma: o que a pesquisa revela

O interesse em IA agêntica é expressivo: 76% dos entrevistados consideram essa tecnologia central para a estratégia futura de TI, e 91% afirmam que seus investimentos em inteligência artificial atenderam ou superaram as expectativas. Isso demonstra que a IA já é vista como uma ferramenta estratégica, e não apenas como uma experiência isolada.

O cenário muda quando a discussão passa da intenção para a operação. Segundo a pesquisa, apenas 19% das operações de TI estão automatizadas atualmente. Somente 8% relatam operações habilitadas por IA em toda a empresa, e 9% dizem ter iniciativas de IA totalmente implantadas. A diferença entre expectativa e escala evidencia que adotar ferramentas não é o mesmo que transformar processos.

Para evoluir com segurança, as organizações precisam definir quais tarefas podem ser automatizadas, quais ações exigem aprovação e como medir os resultados. A autonomia deve crescer de forma gradual, com limites claros, rastreabilidade e mecanismos para interromper ou reverter ações quando necessário.

Observabilidade e qualidade dos dados são a base da autonomia

Um agente de IA só consegue produzir decisões confiáveis quando recebe contexto suficiente e dados consistentes. A pesquisa aponta que 96% consideram importante ter visibilidade entre múltiplos domínios, mas apenas 17% dizem contar com uma visão totalmente unificada de redes, aplicações e endpoints.

A qualidade da informação também é um obstáculo: 23% classificam como excelente a granularidade dos dados disponíveis e 21% fazem a mesma avaliação da qualidade dos dados. Sem telemetria adequada e correlação entre domínios, a IA pode identificar sintomas sem entender a causa, recomendar uma correção inadequada ou agir com base em informações incompletas.

O levantamento também indica que 91% concordam que a consolidação de ferramentas reduz atritos operacionais e 90% afirmam que uma plataforma unificada simplifica a resolução de problemas. Isso reforça a importância de reduzir silos entre equipes e sistemas de monitoramento.

Service desk e operações: uma mudança de reativo para proativo

Noventa e três por cento dos entrevistados esperam que a inteligência operacional baseada em IA transforme as atividades da linha de frente de TI e do service desk nos próximos dois anos. Até 2028, 27% esperam uma redução significativa das atividades do service desk graças às operações autônomas, enquanto 22% acreditam que a IA agêntica permitirá que as equipes se concentrem em problemas mais complexos.

Essa transformação não significa necessariamente eliminar o atendimento humano. A pesquisa sugere uma mudança de foco: menos tempo em tarefas repetitivas e triagem manual, e mais esforço em prevenção, análise de causa raiz e resolução de incidentes de maior impacto. Para 35%, o papel do service desk deverá evoluir de uma atuação reativa para uma abordagem proativa.

Há, contudo, uma lacuna de maturidade: apenas 34% dizem que suas equipes de TI são extremamente eficazes no uso de IA para identificar e resolver problemas antes que os usuários percebam. Para fechar essa lacuna, processos, capacitação, observabilidade e integração entre ferramentas precisam evoluir junto com os modelos de IA.

Confiança, segurança e governança continuam decisivas

Mesmo com o entusiasmo, 77% dos participantes hesitam em permitir que a IA tome decisões operacionais sem aprovação humana. As principais preocupações incluem segurança e conformidade (55%), risco de interrupção operacional (45%) e falta de confiança (39%). Além disso, 51% demonstram preocupação com o desempenho e a confiabilidade dos sistemas agênticos.

A confiança na governança ainda é limitada: 42% dos entrevistados — e 36% dos especialistas técnicos — dizem ter alto nível de confiança na governança de IA de suas organizações. Apenas 24% afirmam confiar amplamente nas recomendações da IA com revisão humana limitada.

Por isso, projetos de IA agêntica devem definir políticas de acesso e privilégios mínimos, trilhas de auditoria, critérios de aprovação, limites de atuação e planos de recuperação. A supervisão humana deve ser baseada no risco: tarefas repetitivas e reversíveis podem admitir mais autonomia; mudanças com potencial de impacto amplo devem exigir controles adicionais.

Como avançar rumo à TI autônoma com responsabilidade

1. Comece com casos de uso delimitados. Priorize tarefas frequentes, de baixo risco e com resultado mensurável, como enriquecer alertas, agrupar eventos correlacionados ou sugerir etapas de diagnóstico.
2. Melhore a observabilidade antes de automatizar ações. Garanta cobertura suficiente de rede, aplicações, infraestrutura e experiência digital, com dados confiáveis e contexto temporal.
3. Estabeleça níveis de autonomia. Diferencie recomendações, execução com aprovação e execução automática. Documente quais ações cada agente pode realizar e em quais condições.
4. Meça resultados e efeitos colaterais. Acompanhe tempo de detecção e resolução, reincidência, falsos positivos, mudanças malsucedidas e impacto na experiência do usuário.
5. Revise continuamente a governança. Audite decisões, teste cenários de falha, atualize permissões e mantenha um mecanismo claro de intervenção humana.

A conclusão é que a IA agêntica não substitui os fundamentos das operações de TI: ela aumenta a importância de dados de qualidade, visibilidade integrada, processos bem definidos e governança. A autonomia sustentável depende de combinar capacidade de automação com confiança verificável.