Top 5 motivos pelos quais a IA agêntica não conseguirá escalar (e como evitá-los)

O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027 devido a aumento de custos, falta de clareza sobre o valor para o negócio ou controles de risco inadequados. Estamos no meio da era agêntica, mas a grande maioria desses agentes de IA opera completamente sem governança.

Vamos encarar os fatos: a IA agêntica falhará em produção antes de escalar, caso não mudemos a abordagem arquitetural. À medida que agentes autônomos já executam ações reais de negócio, acessando sistemas, consumindo APIs e disparando transações, os riscos aumentam exponencialmente.

Em conversas recentes com executivos que são responsáveis por ecossistemas corporativos complexos, um ponto é evidente: inovar com IA tem sido um tremendo desafio. Com base nessas discussões, identifiquei os 5 principais motivos pelos quais a IA não consegue escalar, e as mudanças necessárias para superar esse cenário.

1. Tratar a governança de IA como algo secundário

Muitas empresas estão construindo, sem perceber, uma base frágil ao implantar fluxos de IA sem visibilidade centralizada ou políticas consistentes. Essa fragmentação deu origem a uma enorme crise de Shadow AI. 

Dados do Work Trend Index, da Microsoft e do LinkedIn, mostram uma realidade preocupante: 78% dos colaboradores utilizam ferramentas pessoais de IA no ambiente de trabalho, contribuindo com o fenômeno da Shadow AI. 

Para organizações que sofrem incidentes de segurança relacionados a essas ferramentas não governadas, o impacto financeiro é significativo, com custos médios adicionais de US$ 670 mil. Apesar desses riscos crescentes, apenas 25% das empresas possuem visibilidade abrangente sobre a utilização da IA em seus ecossistemas.

Como as APIs representam a camada de execução da IA moderna, as empresas não podem se dar ao luxo de separar a governança de IA da estratégia de gerenciamento de APIs. Se a segurança só passa a ser priorizada após uma violação, já é tarde demais. Seus agentes já estão expostos a ataques de prompt injection, outputs prejudiciais e ações que jamais foram autorizadas.

No fim das contas, as organizações que prosperarem nessa nova era serão aquelas que abandonarem a segurança reativa e incorporarem a governança Zero Trust diretamente na camada de IA desde o primeiro dia.

Conteúdo relacionado: Como a governança de IA ajuda a prevenir Shadow AI?

2. Armadilha do vendor lock-in

Concentrar toda sua governança de IA no ecossistema de um único fornecedor é um erro estratégico gigantesco.

Uma pesquisa da Andreessen Horowitz realizada em 2025 com 100 CIOs revelou que 37% já gerenciavam cinco ou mais modelos de IA em produção, um crescimento expressivo em relação aos 29% registrados apenas um ano antes. O Gartner também prevê que o uso de AI Gateways decolará: até 2028, 70% das equipes com aplicações multimodelo utilizarão essa tecnologia, contra apenas 25% atualmente.

Como custo e qualidade variam constantemente entre os provedores de LLM, sua arquitetura precisa ser capaz de se adaptar. Amarrar a camada de governança a um gateway ou provedor de nuvem específico obriga a empresa a passar por processos custosos de substituição sempre que um novo modelo ou fornecedor de IA é incorporado.

Para escalar com sucesso, é essencial desacoplar permanentemente o plano de controle da camada de execução, adotando uma arquitetura verdadeiramente multi-everything: multi-LLM, multi-MCP e multigateway.

Conteúdo relacionado: Como o AI Gateway facilita o uso de múltiplos LLMs nas empresas?‍

3. Caos em meio à proliferação de MCPs

O MCP (Model Context Protocol) é uma excelente tecnologia para conectar agentes de IA a sistemas legados. Entretanto, quando diferentes equipes começam a criar seus próprios servidores MCP em diversos domínios e gateways, surge um cenário de extrema fragmentação de agentes.

Uma análise da Endor Labs, realizada em 2025 sobre 2.614 implementações de servidores MCP, identificou que 82% apresentavam vulnerabilidades de path traversal e 34% eram suscetíveis a command injection. Já o relatório State of MCP, da Zuplo, mostrou que aproximadamente um quarto dos servidores MCP sequer utilizavam autenticação.

Sem um catálogo unificado, cada equipe acaba construindo suas próprias camadas de integração, sem qualquer governança. Escalar exige a adoção de um MCP Proxy capaz de agregar diversos servidores por trás de um único endpoint governado, transformando integrações que levariam semanas em uma única conexão segura.

Conteúdo relacionado: O que é MCP e como utilizá-lo na sua estratégia de IA?

4. Ignorar soberania dos dados e compliance

Governar o acesso de agentes de IA a dados sensíveis é, acima de tudo, uma questão de soberania digital e consentimento. Se um fluxo corporativo de IA expõe informações pessoais identificáveis (PII) ou roteia indiscriminadamente telemetria regulada para modelos públicos, todo o projeto deve ser interrompido.

À medida que o AI Act da União Europeia alcança seu próximo marco regulatório em 2 de agosto de 2026, o nível de despreparo das organizações é alarmante. Um relatório de 2026 da Vision Compliance mostra que:

• 83% das empresas ainda não possuem um inventário formal de seus sistemas de IA ativos.
• 61% continuam incapazes de produzir documentação regulatória obrigatória.
  ‍

Para essas organizações, a falha em compliance deixou de ser um risco teórico, e tornou-se uma ameaça operacional iminente.

Especialmente em setores altamente regulados, como bancos, seguradoras e saúde, confiar apenas na segurança oferecida por provedores de nuvem não é suficiente. É necessário adotar uma arquitetura híbrida rigorosa, onde cada prompt que passa pelo AI Gateway, cada chamada de MCP e cada fluxo de IA agêntica seja executado estritamente dentro do perímetro de infraestrutura da empresa que esteja em conformidade.

5. Explosões imprevisíveis de custos

LLMs operam de forma não determinística, tornando o consumo de tokens extremamente difícil de prever. Segundo análise do Gartner publicada em março de 2026, fluxos de IA agêntica podem consumir entre cinco e trinta vezes mais tokens do que uma consulta tradicional a um chatbot. Sem controles centralizados de FinOps, basta que um agente de IA autônomo entre em loop para consumir, em poucas horas, todo o orçamento previsto para um mês.

Em um caso amplamente divulgado em novembro de 2025, um loop envolvendo quatro agentes permaneceu ativo por 11 dias e gerou um custo de US$ 47 mil. Em outro exemplo, a Uber consumiu todo o orçamento de 2026 destinado à codificação com IA em apenas quatro meses.

Escalar exige observabilidade nativa capaz de monitorar, em um único painel, tanto o tráfego determinístico quanto o agêntico. Também é fundamental implementar limites granulares de consumo de tokens, roteamento inteligente entre modelos e mecanismos capazes de interromper imediatamente agentes de IA que apresentem comportamento inadequado antes que provoquem uma explosão de custos.

O antídoto: governança de IA com uma espinha dorsal independente

O sucesso não será de quem comprar mais modelos, nem de quem for mais rápido. As empresas vencedoras serão aquelas capazes de reduzir a distância entre "produto adquirido" e "valor realizado", ao exigir resultados mensuráveis.

Para escalar com confiança, é preciso de uma arquitetura que não fique refém de um único fornecedor. É necessário construir uma espinha dorsal independente, na qual sua organização possa confiar para conectar e governar, com segurança, todos os agentes de IA, APIs e integrações em qualquer infraestrutura de aplicação.

Ao centralizar a governança, esta deixa de ser um gargalo operacional e passa a atuar como um acelerador estratégico, permitindo que as equipes de engenharia inovem com segurança.

Se a sua empresa está encontrando dificuldades para superar os desafios da governança de IA, converse agora com nossos especialistas para começar a mudar esse cenário!‍