O próximo problema de Shadow IT será agentes sombra

Shadow IT costumava significar um funcionário se inscrevendo em uma ferramenta SaaS sem permissão, ou um departamento usando sua própria assinatura até que a TI descobrisse da maneira difícil. Controlamos isso com melhor visibilidade, disciplina de compras e governança em nuvem.

Os agentes vão redefinir esse problema, e avançarão mais rápido que SaaS ou nuvem jamais fizeram, porque desta vez o sistema não autorizado não fica apenas parado. Ele age.

Expansão da Autonomia

Finanças cria seus próprios agentes. O mesmo acontece com RH, vendas, compras e atendimento ao cliente. Funcionários criam agentes pessoais. Fornecedores discretamente incorporam agentes aos produtos que já pagamos.

Multiplique isso em uma grande organização e o CIO não está mais acompanhando vinte agentes. São centenas ou milhares de entidades de software, cada uma com alguma capacidade de interagir com sistemas e executar ações. IBM previu que grandes empresas executarão mais de 1.600 agentes de IA até o final deste ano. Gartner alertou que os agentes criam infraestrutura, identidades e privilégios de acesso mais rápido do que os processos de governança conseguem acompanhar.

A prioridade dos CIOs para 2027 será fazer um inventário real. Quem construiu cada agente, o que ele faz, quais sistemas ele toca, quais permissões tem e quem o possui. Sem isso, não há programa de governança; apenas a suposição de que alguém mais está observando.

Humano no Loop Não Escala

\”Manter um humano no loop\” era uma resposta razoável quando havia apenas alguns agentes. Deixa de ser suficiente quando uma empresa está executando milhares de agentes que realizam um volume enorme de ações. Não há pessoas ou horas suficientes para isso.

A solução é autonomia baseada em risco, não supervisão genérica. Um agente que atualiza um registro interno não precisa da mesma fiscalização que uma transação financeira. O que deve determinar o nível de envolvimento humano: o valor em dólares da ação, a sensibilidade dos dados, o nível de confiança do agente, a exposição regulatória e se o agente está atuando fora dos parâmetros esperados.

Gartner descreveu um modelo semelhante, incluindo pontos de verificação que vão desde aprovação pré-execução até intervenção durante a tarefa, revisão pós-execução e amostragem periódica. O objetivo não é ter um humano no loop em todos os lugares. É ter um humano no ponto certo do loop.

Agentes Gerenciando Agentes

Neste momento, a maioria das organizações ainda está na fase de um humano dirigindo um agente. Em seguida, surgem sistemas multiagente: agentes especializados que se comunicam entre si, repassam tarefas e executam fluxos de trabalho completos sem uma pessoa no meio.

Um agente de compras sinaliza uma necessidade, verifica com um agente financeiro o orçamento e aciona um agente de aquisição para executar; nenhum humano toca em nada disso. McKinsey chama isso arquitetura emergente de \”malha agente\”.Deloitte constatou que apenas 15% das organizações adotaram em escala a adoção multiagente interfuncional, e apenas 5% dizem que seus processos de negócios estão altamente preparados para isso.

O risco muda de forma aqui. Não se trata mais de \”um agente cometeu um erro\”. É até onde esse erro se propaga através de uma rede de agentes e sistemas antes que alguém perceba. Os CIOs precisarão governar não apenas agentes individuais, mas as relações e dependências entre eles.

A Economia dos Agentes Não é a Economia SaaS

Os agentes não respondem a um prompt uma única vez e param. Eles operam continuamente, chamam modelos repetidamente, acessam APIs, consomem recursos de nuvem e acionam outros agentes. Esse é um perfil de custo diferente de adicionar uma licença SaaS, e carece de previsibilidade.

Um fluxo de trabalho que parece barato em um piloto pode ficar caro rapidamente quando centenas de agentes o executam em produção continuamente. IBM projeta que os gastos com IA subirão de pouco menos de 15% dos orçamentos de TI em 2025 para quase 25% em 2027, e constatou que 85% dos líderes de tecnologia ainda não têm visibilidade total dos gastos com IA em tempo real.

Conheça o custo de um agente por tarefa, por fluxo de trabalho, por resultado de negócio. Não apenas o preço do modelo subjacente.

De Gerenciar Tecnologia a Gerenciar Autonomia

Por décadas, meu trabalho como CTO consistiu basicamente em gerenciar sistemas que as pessoas utilizam. Isso está mudando. Agora gerencio sistemas que agem em nome das pessoas, e isso é um tipo de trabalho totalmente diferente.

Portanto, quando penso em quem sairá na frente em 2027, não será o CIO com mais agentes implantados. Será aquele que realmente puder dizer quais agentes possui, o que esses agentes podem fazer, quem é responsável por eles, quanto custam e o ROI do investimento.

Passamos 2026 descobrindo como colocar IA em produção. 2027 será sobre descobrir o que fazer quando ela já está atuando por conta própria, e como governá‑la de forma a melhorar a segurança e a conformidade sem sacrificar a eficiência.