Dados legados limitam a expansão de agentes de IA

O que aconteceu

Uma pesquisa da MIT Technology Review, feita em parceria com o Google Cloud, ouviu 300 executivos de dados e tecnologia para medir como os sistemas legados afetam a adoção de agentes de IA. O resultado central: em média, os agentes têm acesso a apenas 45% dos dados corporativos. Nas organizações classificadas como 'data laggards', a fatia cai para 30% ou menos; no outro extremo, um grupo seleto de 'data leaders' garante acesso a mais de 70% dos dados — e relata mais sucesso com seus agentes.

O relatório foi publicado em 12 de agosto de 2026 no site da MIT Technology Review.

Contexto

O desafio ganhou urgência com a mudança de natureza da IA corporativa. Em vez de responder perguntas, os agentes precisam agir: tomar decisões e executar tarefas em tempo real. Para isso, exigem dados estruturados e não estruturados de toda a empresa, com o contexto de negócio adequado, e acesso sem fricção a sistemas operacionais como supply chain, ponto de venda e RH. Sistemas legados, mesmo os atualizados poucos anos atrás, não conseguem atender a essa demanda.

A consultoria Gartner projeta que agentes de IA vão aumentar ou automatizar 50% das decisões de negócio até 2027 — o que transforma a eliminação desses gargalos em questão de curto prazo.

Por que importa

O levantamento indica que o retorno sobre investimento (ROI) em IA depende da fundação de dados de cada organização. Executivos não duvidam do potencial da tecnologia para transformar o trabalho, mas infraestrutura inadequada e dados mal preparados seguem como os principais bloqueadores.

Para empresas brasileiras, o recado é direto: escalar agentes sem preparar a camada de dados significa automatizar decisões sobre bases incompletas. O risco é de negócio, não apenas técnico.

Impacto

A diferença entre líderes e retardatários de dados não é marginal. Quem garante acesso a mais de 70% dos dados colhe melhores resultados com agentes; quem opera com 30% ou menos vê a promessa da IA esbarrar na própria infraestrutura. A confiança nas decisões dos agentes, diz o relatório, é reflexo da prontidão dos dados.

No médio prazo, a distância competitiva entre os dois grupos tende a aumentar à medida que os agentes se incorporam às operações centrais das empresas.

O que muda

Organizações que querem escalar agentes de forma confiável precisam superar as restrições dos sistemas legados e criar um ambiente de dados que permita acesso amplo, contextual e em tempo real. O relatório sugere que os 'data leaders' funcionam como um guia prático: são a prova de que é possível montar o ambiente certo para os agentes prosperarem e para que sistemas confiáveis ganhem escala.

O que vem agora

Com a projeção da Gartner para 2027 no horizonte, a janela para eliminar gargalos é curta. O próximo passo esperado é o uso das práticas dos 'data leaders' como referência para o restante do mercado, com mais agentes entrando em produção — desde que sustentados por dados confiáveis.

Fontes

• MIT Technology Review: Scaling AI agents with trustworthy data (https://www.technologyreview.com/2026/08/12/1141032/scaling-ai-agents-with-trustworthy-data/)