Pesquisa da OutSystems aponta lacuna de preparo das empresas para governar agentes de IA
Em uma pesquisa com 858 responsáveis por TI, a maioria demonstrou confiança na governança, mas bem menos pessoas disseram estar preparadas para resolver conflitos entre agentes.
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Uma pesquisa da OutSystems, CIO Dive e KPMG apontou uma diferença entre confiança e preparo operacional na governança de agentes de IA nas empresas. O relatório, divulgado em 15 de outubro, informou que uma pesquisa on-line realizada em junho de 2026 reuniu 858 executivos provenientes de bases de dados da CIO Dive. Embora 82% acreditem que suas organizações conseguem acompanhar a governança, integração e monitoramento de agentes de IA, apenas 26% disseram estar bem preparados para resolver conflitos entre agentes, sistemas e fluxos de trabalho automatizados.
Cerca de 83% dos participantes disseram que suas organizações dependem de processos existentes de TI, segurança ou conformidade, análises especializadas ou políticas centralizadas. O relatório calculou em 5% a parcela que reúne controles automatizados, trilhas de auditoria e pontos formais de revisão humana. Também constatou que 71% esperam que aplicativos coordenem o trabalho entre sistemas e equipes em cinco anos; trata-se de uma expectativa dos entrevistados, não de uma medida de implantações já realizadas.
Dados
Pesquisa sobre governança de agentes de IA nas empresas
Pesquisa on-line com 858 executivos conduzida pela CIO Dive, KPMG e OutSystems em junho de 2026.
- Confiantes na capacidade de governança, integração e monitoramento
- 82 percent
- 2026-06 · Observado
- Bem preparados para resolver conflitos entre agentes
- 26 percent
- 2026-06 · Observado
- Usam controles automatizados, trilhas de auditoria e pontos formais de revisão humana
- 5 percent
- 2026-06 · Observado
- Esperam coordenação do trabalho entre sistemas em cinco anos
- 71 percent
- 2026-06 · Observado
Metodologia
Os percentuais são respostas de uma pesquisa on-line com 858 executivos selecionados de bases de dados da CIO Dive em junho de 2026. A amostra não é uma estimativa populacional representativa.
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