Uma previsão recente da Gartner acendeu um alerta no mercado de tecnologia: mais de 40% dos projetos de agentic AI serão cancelados até o final de 2027. Os motivos apontados são uma combinação perigosa de custos crescentes, valor de negócio incerto (ROI) e controles de risco insuficientes.
Essa estatística, no entanto, não freou o avanço da tecnologia. Pelo contrário, ela expõe a urgência de uma abordagem mais estratégica.
O cenário de investimentos já é uma realidade. Uma pesquisa da Gartner de janeiro de 2025 revelou que 19% das organizações já fizeram investimentos significativos em agentic AI, enquanto 42% adotaram uma postura mais conservadora.
Apenas uma minoria está parada. Isso demonstra que o movimento é real, mas muitas empresas estão entrando nesse território sem o mapa adequado, o que explica a alta taxa de falha prevista.
O que é Agentic AI?
AI agentic são sistemas capazes de operar de forma autônoma para atingir objetivos com supervisão limitada. A própria Gartner prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões de trabalho diárias serão tomadas de forma autônoma por esses agentes, e 33% dos softwares corporativos irão incluí-los.
Por trás dessa autonomia, há um ponto técnico essencial: esses agentes geram e executam código real e devido à sua versatilidade e ao vasto ecossistema de bibliotecas e frameworks, Python se tornou a linguagem predominante para o desenvolvimento desses agentes autônomos.
Isso os torna poderosos, mas também introduz um novo risco quando o código escapa da governança corporativa, o Shadow Python.
O Risco do “Shadow Python”
Análogo ao conceito de “Shadow IT”, o uso de softwares e plataformas não homologados pela TI, o “Shadow Python” acontece quando desenvolvedores e áreas de negócio criam scripts, agentes e automações em Python que operam “nas sombras”, fora do radar da governança corporativa.
Essas iniciativas, embora muitas vezes bem-intencionadas e ágeis, nascem sem:
- Controle de custos: Não há visibilidade sobre os recursos computacionais consumidos.
- Padrões de segurança: As soluções podem conter vulnerabilidades ou manipular dados sensíveis sem os devidos controles.
- Rastreabilidade: É impossível auditar o que o agente fez, como tomou uma decisão e qual foi o seu impacto.
- Escalabilidade: O que funciona na máquina de um desenvolvedor raramente está pronto para rodar em um ambiente de produção robusto e seguro.
- Desconexão com métricas de negócio: automações que existem, mas cujo impacto nunca foi mensurado. Nem custo, nem benefício.
Projetos com Shadow Python são fortes candidatos aos 40% de falhas previstos pela Gartner. Quando tentam escalar, os riscos explodem, os custos crescem, e o ROI continua invisível.
BotCity: Visibilidade do ROI com a Governança de Agentes
A saída não está em restringir a inovação, e sim fornecer um caminho seguro. Plataformas de governança de automação como a da BotCity agem exatamente nesse desafio, transformando o “Shadow Python” em inovação controlada e com ROI mensurável.
A abordagem da BotCity ataca diretamente as causas do fracasso apontadas pela Gartner:
- Pipeline Seguro e Controlado: Em vez de scripts rodando em ambientes desconhecidos, a BotCity oferece um pipeline de desenvolvimento (DevOps) estruturado. Os agentes são desenvolvidos, testados e implantados em ambientes isolados, garantindo que apenas código validado chegue à produção.
- Visibilidade e Rastreabilidade Total: A plataforma centraliza a execução de todos os agentes. Dashboards permitem monitorar em tempo real o que está em execução, o consumo de recursos e o histórico de cada decisão e ação tomada. Isso elimina os pontos cegos e cria uma trilha de auditoria completa, essencial para a conformidade e segurança.
- Foco na Produtividade Empresarial (e não apenas em tarefas): Com a governança vem a capacidade de medir o impacto real no negócio. A plataforma da BotCity tem um módulo exclusivo dedicado a Insights das automações, isso permite calcular o retorno sobre o investimento (ROI) de cada automação.
A BotCity Insights, módulo da plataforma, transforma dados de execução em indicadores estratégicos para CoEs e times de automação. Métricas como horas economizadas, volume de tarefas concluídas, índice de falhas, consumo de recursos e impacto financeiro são rastreadas de forma contínua.
Com isso, cada agente passa a operar com transparência e responsabilidade técnica, facilitando desde decisões de priorização até comprovação de ROI para a liderança. Em vez de estimativas vagas, a empresa passa a contar com dados concretos para sustentar suas iniciativas de agentic AI.
Decisões Autônomas com Qualidade e Escala
Ao adotar uma plataforma de governança centralizada, as empresas capacitam suas equipes a construir e escalar projetos de agentic AI de forma sustentável. O “Shadow Python” deixa de ser um risco e se torna uma fonte de inovação que é nutrida e gerenciada dentro de um framework seguro.
A previsão da Gartner não precisa ser uma sentença. Para as organizações que entenderem que a liberdade para inovar requer a segurança da governança, os agentic AI deixará de ser uma aposta de alto risco para se tornar um motor de eficiência, gerando decisões autônomas em escala, com custo, qualidade e retorno sobre o investimento sob controle.
Se você identificou os riscos do “Shadow Python” ou busca uma forma de garantir o ROI e a governança dos seus projetos de automação, a hora de agir é agora.
Converse com o time de especialistas da BotCity e descubra como nossa plataforma pode transformar suas iniciativas de IA em resultados concretos, seguros e escaláveis.
