Agentic AI em 2026: do “piloto eterno” à vantagem competitiva real — o playbook que a HugLabs está usando
Se você lidera produto, tecnologia ou operações, provavelmente já viveu este paradoxo: a empresa “usa IA” em vários pontos, mas o resultado no negócio parece pequeno, difuso, difícil de medir. E não é impressão.
A pesquisa global da QuantumBlack/McKinsey mostra que 88% dos respondentes reportam uso regular de IA em ao menos uma função de negócio — porém apenas 39% atribuem algum impacto de EBIT à IA, e a maioria desses diz que menos de 5% do EBIT vem desse uso . Em paralelo, IA já melhora inovação e satisfação (ganhos qualitativos aparecem), mas o salto “enterprise-level” ainda é raro .
O que muda em 2026 é que a conversa deixa de ser “copilotos e chatbots” e passa a ser agentes: sistemas capazes de planejar e executar múltiplos passos em um fluxo, agindo “no mundo real” via ferramentas, sistemas e dados . E aqui está o ponto central deste artigo:
Agentic AI não é um recurso. É uma mudança de arquitetura + governança + cultura operacional.
O que é Agentic AI (sem hype)
Em termos práticos, Agentic AI é quando você troca “prompt → resposta” por objetivo → plano → execução → verificação → melhoria.
A própria McKinsey define agentes como sistemas baseados em foundation models capazes de agir, planejar e executar múltiplos passos . Em adoção, os números já mostram tração:
• 23% reportam que já estão escalando um sistema agentic em alguma parte da empresa .
• 39% dizem que estão experimentando agentes .
• Mesmo assim, a maioria dos que escala agentes está fazendo isso em apenas 1–2 funções, e em qualquer função específica não passa de 10% reportando escala .
Ou seja: a onda começou, mas ainda está no “primeiro quilômetro” da maratona.
Por que quase todo mundo fica preso em piloto
A própria McKinsey coloca o diagnóstico com precisão: quase dois terços ainda estão em experimentação ou piloto e não escalaram IA no nível enterprise.
O que distingue os poucos que conseguem valor real?
A pesquisa define os “AI high performers” como quem reporta ≥5% de EBIT impact e “valor significativo” (cerca de 6% dos respondentes) . Esse grupo é:
• Mais de 3x mais propenso a buscar mudança transformadora via IA .
• Quase 3x mais propenso a redesenhar workflows de forma fundamental .
• Mais avançado em agentes: em várias funções, são ≥3x mais propensos a estar escalando agentes .
• E têm liderança no volante: são 3x mais propensos a concordar fortemente que a liderança sênior demonstra ownership e compromisso .
• Também colocam processos formais de quando e como outputs exigem validação humana .
A leitura é direta: não é falta de modelo. É falta de produto operacional, com processos, desenho de trabalho e governança.
O “momento agente”: por que 2026 é diferente
A adoção de agentes cresce porque eles atacam justamente a parte “difícil” da transformação: processos ponta a ponta, não tarefas isoladas.
E isso exige uma virada de mentalidade que a McKinsey descreve como mandato executivo:
• sair de iniciativas dispersas para programas estratégicos;
• sair de use cases para processos de negócio;
• sair de times de IA isolados para squads cross-funcionais;
• sair de experimentos para entrega industrializada .
A arquitetura que separa “demo” de “escala”: Agentic AI Mesh
A partir do momento em que você coloca agentes para operar em sistemas reais, surgem riscos novos: autonomia descontrolada, acessos fragmentados, falta de observabilidade, superfície de ataque maior, e o maior de todos: agent sprawl .
Por isso, a McKinsey propõe um shift arquitetural: abandonar um stack “LLM-cêntrico” e migrar para um ambiente modular, governado, feito para ecossistemas de agentes: o agentic AI mesh .
Ela define esse “mesh” como uma arquitetura:
• composable, distributed, vendor-agnostic
• onde múltiplos agentes podem raciocinar, colaborar e agir sobre sistemas e ferramentas com segurança e escala .
E lista princípios que, na prática, viram requisitos de plataforma:
• Composability: plugar agentes, ferramentas e LLMs sem rework
• Distributed intelligence: decompor tarefas em redes de agentes
• Layered decoupling: separar lógica, memória, orquestração e interface
• Vendor neutrality (incluindo preferência por padrões abertos como MCP e A2A)
• Governed autonomy: políticas, permissões e escalonamento embutidos
Se sua empresa está “colando” memória/orquestração por cima do que já tem, vale reler esta frase com calma: não é suficiente; o que se pede é uma mudança fundamental de arquitetura .
Os 7 blocos mínimos de um ecossistema de agentes (o checklist da HugLabs)
A McKinsey descreve sete capacidades do mesh. Esse trecho é praticamente um checklist de plataforma:
1. Agent/workflow discovery (catálogo dinâmico, reuse e políticas)
2. AI asset registry (prompts, configs, tools, versionamento, access control)
3. Observability (tracing end-to-end, logs e métricas)
4. AuthN/AuthZ (blast radius e controles finos)
5. Evaluations (testes contínuos e compliance)
6. Feedback management (loops de melhoria com métricas)
7. Compliance & risk management (guardrails, agentes de compliance, ética)
Se você quiser transformar isso em backlog, o caminho é: primeiro observabilidade + registry + avaliação, depois escala.
O que muda no “modelo de operação” (Operating Model) com agentes
A McKinsey é explícita: o maior desafio não é técnico — é humano .
Três frentes dominam a transformação:
• Cohabitação humano–agente: quando o agente toma iniciativa vs. quando deferir; como manter supervisão sem matar o valor
• Controle de autonomia: agentes “respondem, adaptam, surpreendem”; governar edge cases e escalonamento
• Sprawl containment: a explosão de agentes “shadow IT” com low/no-code
E isso volta ao operating model: squads cross-funcionais, papéis novos e disciplina de entrega.
A McKinsey chega a nomear novos papéis (úteis para estruturar equipe e RH): prompt engineers, agent orchestrators, human-in-the-loop designers .
Dados: o combustível que mais quebra o projeto (e como os high performers lidam)
O relatório reforça que alto desempenho vem de práticas de transformação e infraestrutura. Entre os high performers:
• há mais investimento (por exemplo, >20% do budget digital em IA, em mais de um terço deles)
• e mais escala: cerca de três quartos dizem estar escalando ou já ter escalado IA
Isso combina com a orientação de “data productization”: sair de pipelines específicos e criar produtos de dados reutilizáveis, com governança também para dados não estruturados .
Governança: por que “vamos colocar guardrails” não basta
Do lado de governança, a WEF sintetiza o dilema: 82% dos executivos planejam adotar agentic AI em 1–3 anos, mas a maioria não tem clareza de como avaliar e gerenciar agentes responsavelmente .
Na prática, governança de agentes precisa ser:
• progressiva (começa simples, fica mais rigorosa com autonomia e criticidade)
• baseada em classificação funcional (papel, autonomia, previsibilidade, contexto)
• acoplada a monitoramento contínuo (observabilidade + avaliações + feedback loops)
“Como eu começo?” — Um plano de execução de 90 dias (usado pela HugLabs)
Abaixo está um plano pragmático. Ele não depende de “mágica de modelo”; depende de engenharia, produto e governança.
Dias 0–30: escolher o domínio certo e provar valor com controle
1. Escolha 1 processo ponta a ponta (não um “use case” isolado). A orientação aqui é explícita: agentes mudam a unidade de transformação de “caso” para “processo”.
2. Defina o limite de autonomia e o ponto de escalonamento humano (human validation). Essa prática distingue high performers.
3. Instrumente observabilidade desde o primeiro dia.
Dias 31–60: transformar PoC em produto interno
1. Crie um AI asset registry (prompts, tools, configs, versionamento).
2. Estabeleça avaliações contínuas (regressão, segurança, compliance).
3. Defina o “contrato” de dados e comece a migrar para data products.
Dias 61–90: preparar escala e reduzir risco de sprawl
1. Institua discovery/catalog de agentes para reuse e políticas.
2. Formalize controles de AuthN/AuthZ e blast radius.
3. Crie o modelo de squad cross-funcional para entrega contínua.
O que a HugLabs acredita (e como isso vira produto para clientes)
Na HugLabs, a tese é simples:
1. Agentes só geram valor com rastreabilidade. Por isso observabilidade e avaliação não são “nice to have”; são pilar de plataforma .
2. Autonomia precisa ser governada. O ganho vem de agentes operando, mas com políticas, permissões e escalonamento embutidos .
3. O diferencial competitivo está no custom. Off-the-shelf agiliza rotinas, mas vantagem estratégica vem de agentes alinhados à lógica, fluxos e “value levers” da empresa .
4. Workflows redesenhados vencem. O dado é forte: high performers são quase 3x mais propensos a redesenhar workflows.
A pergunta que separa “IA como custo” de “IA como moat”
Se você quiser um teste rápido para seu comitê executivo, use esta pergunta (adaptada do espírito do playbook):
“O que este processo pareceria se agentes executassem 60% dele?”
Ela desloca a conversa de “onde encaixar IA” para “como o negócio muda”.
Se você quiser levar isso para a sua empresa
Se você quiser, eu adapto este playbook em um roteiro objetivo (com backlog e arquitetura-alvo) para um domínio específico do seu contexto — por exemplo: atendimento multicanal, cobrança, backoffice financeiro, compras, operações, suporte interno (IT/knowledge management), ou qualquer processo com alto volume e baixa padronização.
O ponto é: agentes não são mais um experimento. O mercado já está se movendo — e os dados mostram quem está colhendo valor de verdade e por quê .
Links para os artigos:
McKinsey — The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
McKinsey — Seizing the agentic AI advantage (página)
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/seizing-the-agentic-ai-advantage
McKinsey — Seizing the agentic AI advantage (PDF direto)
World Economic Forum — AI Agents in Action: Foundations for Evaluation and Governance
https://www.weforum.org/publications/ai-agents-in-action-foundations-for-evaluation-and-governance/
PwC — Agentic AI: the new frontier in GenAI (PDF)
PwC — Agentic AI: the new frontier in GenAI (página)
https://www.pwc.com/m1/en/publications/agentic-ai-the-new-frontier-in-genai.html
