95% das empresas brasileiras planejam usar agentes de IA. 27% têm governança para isso

"Duas pesquisas do mesmo ano descrevem a mesma organização por ângulos opostos: uma mede a intenção de adotar, a outra mede a capacidade de controlar. A distância entre elas não é tecnológica — é de desenho institucional."

O dado de intenção é quase unânime. Segundo o State of AI 2026, da Deloitte, 97% das organizações no mundo e 95% no Brasil planejam adotar IA agêntica em até dois anos. O IBM Institute for Business Value registra que 75% dos executivos brasileiros esperam que agentes de IA operem de forma independente até o fim de 2026.

O dado de controle é outro. Apenas 21% das organizações no mundo e 27% no Brasil afirmam ter modelos de governança maduros para essa adoção, segundo a mesma pesquisa da Deloitte.

Noventa e cinco por cento pretendem. Vinte e sete por cento conseguem controlar. Os dois números são do mesmo ano, medem a mesma população e não se contradizem — descrevem momentos diferentes do mesmo processo. O problema é que a distância entre eles é onde o risco mora.

O que muda quando o sistema executa

A confusão mais comum no debate é tratar agente como chatbot melhorado. Não é.

Um chatbot erra na resposta. O erro é visível, acontece na frente de quem perguntou e termina ali. Um agente erra na execução: ele abre o chamado, altera o cadastro, dispara o pagamento, envia o e-mail — e faz isso em sequência, em volume, antes de alguém revisar. A diferença não é de qualidade do modelo. É de raio de alcance do erro.

Isso desloca o problema de lugar. Em sistema que responde, a governança se concentra na saída: revisar o texto, checar o número, corrigir o tom. Em sistema que executa, a governança precisa estar na permissão: o que o agente pode fazer, com qual limite, sob qual registro e com qual ponto de reversão.

A maior parte das organizações que adotou agentes em 2026 não redesenhou esse segundo nível. Segundo o Panorama da IA no Brasil 2026, levantamento da Zappts com 167 executivos de tecnologia, inovação e negócios, 55% das organizações operam sem uma camada centralizada de controle sobre o uso da tecnologia.

A governança que existe não cobre o que foi adotado

Há um dado que costuma ser lido como progresso e que, examinado de perto, mostra outra coisa.

A série histórica do Panorama registra queda consistente na fatia de empresas sem política formal de governança de IA: 76,5% em 2024, 51,6% em 2025 e 41,9% em 2026. É avanço real de 34,6 pontos percentuais em dois anos.

Mas o mesmo levantamento mostra que apenas 26,9% se dizem totalmente estruturadas, e 29,3% têm iniciativas em desenvolvimento. Ou seja: a política formal cresceu mais rápido do que a estrutura que a executa. Ter documento assinado sobre uso responsável de IA é diferente de ter inventário de agentes em produção, trilha de decisão e ponto de revisão humana.

A distância aparece em outro levantamento. O AI Readiness Survey 2026, da Bain & Company com a Microsoft, ouvindo mais de 1.200 líderes de negócio, aponta que 95% das empresas brasileiras já usam IA generativa, mas 83% não têm frameworks adequados de governança de dados e apenas 34% contam com políticas específicas de proteção de dados para IA.

Governança de IA sem governança de dado é declaração de intenção. Um agente só é tão controlável quanto a base sobre a qual ele decide.

O shadow AI é sintoma, não causa

Há um efeito previsível da adoção sem política, e ele já está medido.

O uso não autorizado de ferramentas de IA por colaboradores — o shadow AI — é realidade declarada em 95% das organizações em levantamento do setor, e 93% classificam o comportamento como risco relevante. Apenas um quarto das empresas oferece alternativa oficial aos colaboradores.

A leitura correta desse número não é sobre disciplina. É sobre desenho. Quando a ferramenta oficial não existe, não é rápida ou não resolve o problema real da área, o colaborador usa a que tem à mão — e a organização perde exatamente o que a política tentava garantir: saber qual dado entrou em qual sistema.

Não por coincidência, governança centralizada e combate ao shadow AI aparecem como prioridade declarada de 2026 para 21,1% das organizações no Panorama da Zappts. É a maior prioridade isolada do levantamento.

Onde a decisão precisa ser tomada antes da implantação

Há uma pergunta que separa projeto de agente que funciona de projeto de agente que gera incidente, e ela não é técnica: o que não será delegado.

Um sistema pode redigir, classificar, resumir e encaminhar. Não pode assumir responsabilidade. Estabelecer e documentar quais decisões permanecem sob julgamento humano é o que o TCU adota como princípio em suas próprias soluções: a IA é instrumento de apoio, e as decisões relevantes continuam submetidas à análise, validação e responsabilidade de pessoas.

A formulação é útil porque é operacional. Não basta dizer que haverá supervisão humana — é preciso nomear qual decisão, em qual ponto do fluxo, com qual registro de quem revisou e o que concluiu. Supervisão sem registro é retórica.

A obrigação já existe, e não depende do PL 2338

Aqui o debate brasileiro costuma se perder. Discute-se o marco legal como se ele fosse o início da obrigação, quando a obrigação mais concreta já vigora desde setembro de 2020.

O art. 20 da Lei Geral de Proteção de Dados assegura ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses. Um agente que nega um cadastro, bloqueia uma transação ou classifica um cliente como inadimplente entra nessa discussão.

E há agenda de fiscalização em curso. O Mapa de Temas Prioritários da ANPD para o biênio 2026-2027, publicado em dezembro de 2025, define quatro eixos, entre eles expressamente "inteligência artificial e tecnologias emergentes no contexto do tratamento de dados pessoais".

Sobre o PL 2338/2023, com precisão: foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024, está na Câmara desde março de 2025 e segue aguardando parecer do relator na Comissão Especial, com a última movimentação registrada em 26 de outubro de 2026. Nenhum dos seus dispositivos tem eficácia jurídica hoje. Tramita em paralelo o PL 2688/2025, aprovado na Comissão de Comunicação em março de 2026, que institui marco próprio com obrigações de transparência, auditabilidade e revisão humana de decisões automáticas.

Conclusão

A assimetria entre 95% e 27% não se resolve com mais ferramenta. Resolve-se com três decisões que antecedem a implantação e que nenhuma delas é tecnológica: inventariar os agentes em produção, definir o que não será delegado e registrar quem revisa o quê.

Nenhuma dessas três depende do PL 2338. Todas as três são exigíveis hoje pelo art. 20 da LGPD e estão na agenda de fiscalização da ANPD.

Fica uma pendência que nenhuma das pesquisas resolve. Nem a Deloitte, nem a Zappts, nem a Bain publicam quantos agentes estão efetivamente em produção nas organizações que se declaram estruturadas — mede-se a existência da política, não a cobertura dela. Sem esse número, 27% de governança madura pode significar 27% de empresas com política escrita sobre uma minoria dos sistemas que já operam.

A diferença entre as duas leituras é a diferença entre um país que está organizando a adoção e um país que está documentando o que já não controla.

Referências

BAIN & COMPANY; MICROSOFT. AI Readiness Survey 2026. São Paulo: Bain & Company, 2026. Disponível em: https://rbtv.com.br/noticia/17878/x.com/x.com/OficialRBTV. Acesso em: 28 out. 2026.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Brasília: Presidência da República, 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/L13709.htm. Acesso em: 28 out. 2026.

BRASIL. Câmara dos Deputados. PL 2338/2023 — Ficha de tramitação e proposições apensadas. Brasília: Câmara dos Deputados, 2026. Situação: aguardando parecer do relator na Comissão Especial. Disponível em: https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262. Acesso em: 28 out. 2026.

BRASIL. Câmara dos Deputados. Comissão aprova criação do Marco Regulatório da Inteligência Artificial no Brasil (PL 2688/2025). Brasília: Câmara dos Deputados, 19 mar. 2026. Disponível em: https://www2.camara.leg.br/atividade-legislativa/comissoes/comissoes-permanentes/ccom/noticias/comissao-aprova-criacao-do-marco-regulatorio-da-inteligencia-artificial-no-brasil. Acesso em: 28 out. 2026.

DELOITTE. State of AI 2026: IA entra em fase de escala enquanto papel estratégico avança nas empresas. São Paulo: Deloitte Brasil, 2026. Disponível em: https://www.deloitte.com/br/pt/about/press-room/state-of-ai-2026.html. Acesso em: 28 out. 2026.

IBM INSTITUTE FOR BUSINESS VALUE. 5 Tendências para 2026: executivos brasileiros apontam IA agêntica, soberania de IA e velocidade como prioridades estratégicas. São Paulo: IBM Brasil, 3 fev. 2026. Disponível em: https://brasil.newsroom.ibm.com/Estudo-IBM-5-Tendencias-para-2026-Executivos-brasileiros-apontam-IA-agentica,-soberania-de-IA-e-velocidade-como-prioridades-estrategicas-03-02-2026. Acesso em: 28 out. 2026.

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AGÊNCIA NACIONAL DE PROTEÇÃO DE DADOS. Mapa de Temas Prioritários para o biênio 2026-2027 e atualização da Agenda Regulatória 2025-2026. Brasília: ANPD, 24 dez. 2025. Disponível em: https://www.gov.br/anpd/pt-br/assuntos/noticias/anpd-publica-mapa-de-temas-prioritarios-para-o-bienio-2026-2027-e-atualiza-agenda-regulatoria-2025-2026. Acesso em: 28 out. 2026.

VALOR ECONÔMICO. Além da produtividade: como a IA vai redesenhar as empresas. São Paulo, 1º jun. 2026. Inclui dados de AWS Brasil e NTT DATA. Disponível em: https://valor.globo.com/conteudo-de-marca/ntt-data-2025/noticia/2026/06/01/alem-da-produtividade-como-a-ia-vai-redesenhar-as-empresas.ghtml. Acesso em: 28 out. 2026.

ZAPPTS. Panorama da IA no Brasil 2026. 3ª edição. Pesquisa realizada no primeiro semestre de 2026 com 167 executivos de tecnologia, inovação e negócios. Disponível em: https://campanha.zappts.com.br/wp-content/uploads/2026/08/Estudo-Panorama-da-IA-no-Brasil-3a-edicao-Zappts-2026.pdf. Acesso em: 28 out. 2026.

Nadelson Costa Nogueira Júnior