Agent sprawl: quando a velocidade da IA ameaça a governança; entenda

Consolidado no universo de TI desde 2010, o termo sprawl é usado para designar a expansão desordenada de ferramentas - de VMs (máquinas virtuais) a recursos em nuvem. Agora, sob a designação "agent sprawl", o fenômeno chegou aos agentes autônomos de inteligência artificial.

O que distingue o agent sprawl das demais ferramentas é sua natureza. Enquanto VMs e contêineres executam apenas o que são instruídos, agentes autônomos podem tomar decisões, acessar sistemas, disparar ações e operar o tempo todo sem necessidade de aprovação humana em cada tarefa.

Esse déficit de governança se torna qualitativamente mais arriscado conforme os agentes se multiplicam - e preocupa especialmente o Brasil, que lidera a adoção agêntica global. Em levantamento da empresa de integração de sistemas Jitterbit, 501 gestores de TI relataram operar, em média, 32 agentes autônomos.

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Entrevistado pela CNN Brasil, Marcos Oliveira, Global Software Engineering Manager da Jitterbit, explica que o problema central não está no volume, mas na ausência de controle: "o desafio não está apenas na quantidade de agentes, mas na falta de visibilidade sobre como eles operam, quais dados acessam e qual valor efetivamente entregam ao negócio."

O que torna esse cenário ainda mais preocupante é a velocidade de adoção. No levantamento da Jitterbit, 99% das empresas brasileiras planejam ao menos um resultado com IA nos próximos 12 meses - um ritmo que deixa pouca margem para que a governança acompanhe.

Além disso, 9% dessas empresas operam com mais de 100 agentes - contra 2% nos EUA e 3,4% no Reino Unido. Já a consultoria Gartner estima que apenas 13% das organizações têm governança adequada para esse volume, o que deixa 87% delas em exposição a risco estrutural.

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Riscos de segurança em ambientes com múltiplos agentes autônomos

Sem visibilidade centralizada, falhas de segurança em agentes autônomos podem passar despercebidas até que seja tarde demais - Freepik
O crescimento caótico de agentes de IA cria um cenário em que não há como garantir controle, segurança e conformidade. Na prática, são agentes criados por diferentes equipes, sem padrão e sem supervisão central de quem cria, quem usa ou quem audita. "Os riscos deixam de estar concentrados em uma única aplicação e passam a se espalhar por todo o ambiente corporativo", alerta Oliveira.

Dessa forma, segurança e conformidade - que deveriam ser as bases de um crescimento agêntico sustentado - se tornam, na presença do agent sprawl, o principal obstáculo à automação ponta a ponta. Não por acaso, foi de longe o motivo mais citado pelos gestores brasileiros: 42,1%, segundo a Jitterbit.

Com a multiplicação de "agentes em silos" - isolados, sem visibilidade centralizada - a superfície de ataque cresce e auditorias se tornam quase impossíveis. Segundo a consultoria McKinsey (2025), 80% das organizações já registraram comportamentos problemáticos com agentes, mas só 21% dos executivos sabem o que eles realmente fazem.

Responsável por arquiteturas de IA corporativa há 14 anos, Oliveira destaca a relevância da ISO/IEC 42001 - primeira norma internacional voltada à gestão de sistemas de inteligência artificial, com diretrizes para governança, gestão de riscos e uso responsável da IA.

Os sistemas legados - softwares antigos, muitas vezes sem documentação ou suporte ativo - são outro ponto de fragilidade: 36,1% das empresas brasileiras apontam essa incompatibilidade como barreira à automação ponta a ponta, segundo a Jitterbit. Cada novo agente exige conexões, regras e fluxos próprios, criando uma camada adicional de complexidade sobre uma infraestrutura que já é complexa por natureza", diz Oliveira.

Como equilibrar implantação agêntica acelerada e responsabilidade corporativa?

Tratar agentes como ativos corporativos exige acompanhamento constante - DC Studio/Magnific
Conter o agent sprawl não exige desacelerar a adoção, mas priorizar a governança antes que a complexidade escale. Isso significa mapear os agentes existentes, definir políticas de acesso por função e nível de risco e centralizar o acompanhamento deles.

Para Oliveira, existe um limite claro entre inovação e descontrole. Ele recomenda tratar agentes "como ativos corporativos, e não como experimentos isolados" - definindo critérios de criação e métricas de desempenho para cada um.

Uma abordagem comum no mercado é separar as camadas de modelo, integração e dados - solução vendida por empresas de iPaaS (plataformas que conectam sistemas diferentes entre si), categoria à qual pertence a própria Jitterbit, autora do levantamento citado.

Isso não invalida os dados, mas pede cautela: segundo a Jitterbit, 59,3% dos entrevistados apontam a responsabilidade da IA como o fator mais importante na escolha de ferramentas, superando até mesmo a velocidade de implementação (time to value), mencionada por 49,7%.

O Brasil lidera a adoção de agentes de IA e também o otimismo quanto ao retorno: 43,1% das empresas projetam alto retorno em até 12 meses. Mas o grande desafio agora é resistir à pressão do hype e operar com critérios, porque, nesse ritmo acelerado, o que está em jogo é a própria sobrevivência do negócio.

"As empresas que investem primeiro em integração, orquestração e governança conseguem transformar agentes em aceleradores de produtividade" - destaca Oliveira. E conclui: "já aquelas que adotam agentes sem uma estratégia de integração acabam correndo o risco de ampliar a complexidade que pretendiam resolver".

Brasil está entre os países que mais usam inteligência artificial

Fonte: CNN