Sinais de Proliferação de Agentes de IA & Lista de Verificação para Gerenciar a Proliferação

Quase 80% das organizações já implantaram IA agêntica.¹ No entanto, apenas 21% têm um model de governança maduro para esses sistemas. A lacuna se manifesta na prática como proliferação de agentes, um acúmulo de agentes de IA redundantes, sem governança e conflitantes em toda a empresa. 40% dos projetos de IA agêntica devem falhar até 2027 devido à fraca governança de agentes de IA e a controles de risco inadequados.²

Abordamos os sinais e as causas da proliferação de agentes, além de plataformas e uma lista de verificação de governança para lidar com isso.

O que é a proliferação de agentes de IA?

A proliferação de agentes de IA é a proliferação descontrolada de agentes de IA em uma organização, sem uma forma central de rastreá-los, atribuir responsabilidades ou governá-los. Quando equipes diferentes criam e implantam agentes autônomos de forma independente, pode haver problemas de agentes duplicados. Nenhuma equipe individual sabe quantos agentes existem, quem é responsável por cada um ou quais dados cada um pode acessar.

Sinais de proliferação de agentes de IA

A proliferação de agentes provavelmente já está em andamento se várias das seguintes situações forem verdadeiras:

• Não há governança centralizada para a implantação de agentes.
• As ferramentas de criação de agentes variam de equipe para equipe.
• Os agentes entram em produção sem revisão de segurança.
• Novos agentes tendem a aparecer somente após uma falha ou durante uma auditoria.
• Nada define como ou quando um agente é desativado.
• Duas ou mais equipes criaram a mesma capacidade sem saber.

Por que a proliferação de agentes de IA acontece

A proliferação de agentes de IA ocorre quando as equipes de segurança experimentam e depois escalam sem um plano compartilhado. Algumas causas se destacam.

Criar um agente agora está ao alcance de quase qualquer pessoa

Plataformas no-code e low-code como Creatio Studio e n8n permitem a criação de agentes para pessoas que nunca escreveram uma linha de código. Um grupo de produto pode lançar um chatbot para perguntas de clientes. Um grupo de operações pode configurar um agente para liquidar faturas. Um grupo de recrutamento pode automatizar a triagem inicial. Nenhum deles consulta os outros.

Não existe um registro compartilhado

Poucas empresas mantêm uma lista única e autoritativa de seus agentes. A nomenclatura é ad hoc, e não há um local comum que registre quem criou cada agente, o que ele faz ou o que pode acessar. Assim, um agente lançado por um grupo muitas vezes fica invisível para os demais.

A implantação ignora os controles

Os agentes tendem a passar diretamente do experimento para o uso em produção, contornando a aprovação formal, as verificações de segurança e qualquer plano acordado para desativá-los posteriormente.

As ferramentas estão fragmentadas

As equipes de TI também criam em pilhas diferentes. Um grupo pode usar LangChain, enquanto outro trabalha com CrewAI ou AutoGen. O Relatório de Benchmark de Conectividade 2026 da Salesforce coloca a empresa típica com uma dúzia ou mais de agentes, com cerca de metade executando isoladamente em vez de como um sistema conectado.³ O número da IBM é igualmente revelador: apenas 18% das organizações mantêm uma lista atualizada e completa dos agentes que executam.⁴

A trajetória é acentuada. O Gartner prevê que, até o final de 2026, 40% dos aplicativos empresariais serão lançados com agentes específicos para tarefas, contra menos de 5% no ano anterior.⁵

Os cinco padrões de proliferação de agentes

A proliferação não aparece em apenas uma forma. Ela tende a seguir cinco padrões, cada um com seu próprio custo de negócio. A tabela abaixo os apresenta.¹

A maioria das organizações vê mais de um desses padrões ao mesmo tempo. A duplicação funcional desperdiça dinheiro, os agentes sombra ocultam riscos de segurança, os agentes órfãos permanecem, a expansão de permissões amplia o raio de impacto e a delegação não monitorada dificulta o rastreamento de falhas. Identificar quais padrões você tem é um primeiro passo útil antes de escolher uma solução.

Plataformas para controlar a proliferação de agentes

Gravitee IA Agent Management (Agent Mesh)

Esta plataforma reúne agentes, models e ferramentas em um único catálogo que abrange hosts como AWS Bedrock e GCP Vertex AI, e frameworks como LangChain e CrewAI. Ela adiciona análises de uso, controles de gastos e aplicação de políticas para conter agentes dispersos e custos fora de controle.

Boomi Agentstudio

O Boomi Agentstudio detecta agentes por conta própria em configurações de nuvem, locais e híbridas, e governa tanto agentes criados pela Boomi quanto agentes externos, como os do Amazon Bedrock. Ele oferece um registro central, permissões baseadas em funções, monitoramento ao vivo com detecção de anomalias e registros de auditoria completos.

Okta for IA Agents

O Okta for IA Agents trata cada agente como sua própria identidade, assim como faz com os logins de funcionários. Ele pode encontrar agentes em execução em um ambiente, inclusive os não aprovados, e então atribuir um responsável humano a cada um e rastrear a que ele se conecta. Quando um agente começa a apresentar problemas, os administradores podem cortar seu acesso com um kill switch e revisar um registro completo de sua atividade.

IBM watsonx Orchestrate

O watsonx Orchestrate funciona como um plano de controle que reúne agentes de IA dispersos em um só lugar para gerenciar. As equipes podem ver o que cada agente faz, definir regras para como os agentes são executados e coordená-los entre aplicativos e fluxos de trabalho. Ele também se conecta a agentes e ferramentas já em uso, de modo que não é necessário recriá-los para colocá-los sob controle.

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Lista de verificação prática de 7 etapas para a governança de agentes de IA

Até 2028, prevê-se que as empresas da Fortune 500 usem mais de 150.000 agentes.⁶ Governar agentes para gerenciar a proliferação de agentes de IA se torna mais desafiador do que a situação atual. Criamos uma lista de verificação de 7 etapas e 22 pontos para a governança de agentes de IA:

Etapa 1: Gestão da demanda

• Analise cada solicitação antes da aprovação. Nem toda tarefa precisa de um agente. Um framework simples de decisão ajuda: use automação fixa e baseada em regras para trabalhos determinísticos e de alto volume, como roteamento de faturas, validação de dados ou sinalização de conformidade, e reserve agentes para trabalhos que realmente exijam raciocínio, adaptação ou resultado probabilístico.
• Verifique se um agente existente já faz o trabalho antes de encomendar um novo.

Etapa 2: Descoberta

• Execute uma descoberta sistemática em todo o ambiente. Inventarie cada agente juntamente com sua finalidade, herança de identidade e permissões e caminhos de acesso a dados, e inclua tanto os agentes sancionados quanto a IA sombra encontrada organicamente entre as equipes.
• Descubra o que existe antes da adoção de um novo agente de IA. As equipes não conseguem gerenciar o que não conseguem ver, então localize primeiro todos os agentes existentes em cada departamento.
• Torne a descoberta contínua, e não uma auditoria única, já que novos agentes continuam aparecendo.
• Crie um registro central. Crie um único local para o registro de agentes, incluindo suas funções e responsáveis, para evitar desenvolvimento duplicado e esclarecer responsabilidades.

Etapa 3: Identidade e segurança do agente

• Dê a cada agente sua própria identidade. Trate os agentes como identidades de primeira classe e aplique o mesmo gerenciamento de acesso usado para contas de funcionários e de serviço.
• Aplique o privilégio mínimo. A pressa inicial deu aos agentes chaves de API de alto nível e permissões extensas a fontes de dados confidenciais para torná-los sem atrito, o que cria um raio de impacto enorme quando um agente de IA com privilégios excessivos interpreta mal um prompt ou encontra uma dependência comprometida.
• Use permissões com prazo determinado que expiram em vez de persistir indefinidamente.
• Defina o ciclo de vida e o permission model antecipadamente. Gerencie a identidade do agente, o permission model e os controles de acesso; depois revise e desative agentes redundantes para evitar a proliferação descontrolada.

Etapa 4: Governança e política

• Defina regras claras sobre quem pode criar e compartilhar agentes. Defina quem pode criar agentes, quem pode compartilhá-los e quais conectores são permitidos.
• Exija aprovação antes da implantação. Impeça que as equipes implantem agentes sem aprovação, permitindo ainda que trabalhem em projetos aprovados, equilibrando inovação e supervisão.
• Governe a camada de dados. Controle quais informações cada agente pode acessar, mantenha esses dados atualizados, gerencie permissões para evitar o compartilhamento excessivo e arquive os dados quando estiverem obsoletos.
• Mapeie por onde fluem os dados pessoais e regulados, para que a conformidade com o GDPR, a HIPAA e regras semelhantes permaneça auditável.

Etapa 5: Estratégia de plataforma

• Escolha uma plataforma de criação padrão desde cedo. Escolha uma plataforma padrão para novos agentes e comece a desembaraçar os legados criados em outro lugar, porque a proliferação só piora com o tempo, e impor o padrão desde cedo evita pagar o custo mais tarde.
• Coloque a governança acima de qualquer fornecedor específico. As pilhas empresariais são multivendor por padrão, portanto são necessárias uma camada de controle unificada, padrões de comunicação compartilhados e orquestração independente de fornecedor, em vez de controles por ferramenta.
• Ofereça modelos aprovados para que criar dentro dos limites seja mais fácil do que contorná-los.

Etapa 6: Operações

• Estabeleça visibilidade contínua do comportamento dos agentes. Monitore o uso dos agentes, verifique a conformidade com as políticas, detecte comportamentos anômalos e corrija os agentes que excederem o escopo pretendido ou a tolerância ao risco.
• Observe as integrações de SaaS e as conexões OAuth, pois detectar agentes não sancionados exige descoberta contínua de aplicações em todo o ambiente de SaaS.
• Desative os agentes conforme um cronograma. Crie um processo documentado de desativação para que os agentes órfãos não continuem em execução e gerando custos sem motivo.

Etapa 7: Responsabilidade organizacional

• Atribua um responsável individual pelo gerenciamento do ciclo de vida de cada agente.
• Crie uma cultura de uso responsável. Apoie a força de trabalho com treinamento e uma comunidade de prática para impulsionar a adoção e disseminar boas práticas de gerenciamento de agentes em toda a organização.
• Forme um grupo de governança multifuncional que abrange TI, segurança, jurídico, conformidade e negócios.

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  note   = {AIMultiple. Acessado em 5 junho 2026}
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Links de referência

1.

Governing the Agentic Enterprise: A GovernanceMaturity Model for Managing AI Agent Sprawl in Business Operations

2.

The State of AI in the Enterprise - 2026 AI report | Deloitte CE

3.

Salesforce Announces 2026 Connectivity Report - Salesforce

Salesforce

4.

Managing agentic AI’s speed, scale and sprawl: Insights from Think 2026 | IBM

5.

Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025

Gartner

6.

Gartner Identifies Six Steps to Manage AI Agent Sprawl

Gartner

Ezgi Arslan, PhD.

Analista da Indústria

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Ezgi possui um doutorado em Administração de Empresas com especialização em finanças e atua como Analista da Indústria na AIMultiple. Ela conduz pesquisas e insights na interseção entre tecnologia e negócios, com experiência em sustentabilidade, análise de pesquisas e de sentimento, aplicações de agentes de IA em finanças, otimização de mecanismos de resposta, gerenciamento de firewall e tecnologias de compras.

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