As equipes de IA empresarial parecem estar tomando uma decisão estratégica sobre onde seus sistemas de agentes serão executados: cada vez mais, nas plataformas dos principais provedores de modelos. Mas um novo conjunto de pesquisas do VentureBeat Pulse Research argumenta que o problema mais difícil já não é escolher uma plataforma. É fazer com que implantações reais de agentes, controles e disciplina operacional acompanhem a ambição.

Ao longo de quatro ondas de pesquisa em junho de 2026 publicadas pela VentureBeat AI, os entrevistados descreveram um mercado que está se padronizando em torno de pilhas nativas do provedor de empresas como Anthropic, OpenAI, Microsoft e Google, enquanto ainda luta com os fundamentos que tornam o software autônomo utilizável em produção. Essas fraquezas aparecem em orquestração, recuperação, avaliação e segurança.

A conclusão mais incisiva vem da pesquisa sobre orquestração: 71% das empresas disseram que um quarto ou menos de seus “agentes” implantados são, na verdade, fluxos de trabalho orquestrados em várias etapas, em vez de simples wrappers de chatbot. Isso importa porque os mesmos entrevistados disseram julgar o sucesso da orquestração pela conclusão confiável de tarefas e pela gestão de fluxos de trabalho em várias etapas, não pela UX do chatbot. Em outras palavras, muitas equipes estão comprando e planejando sistemas agentivos antes que a maior parte do que têm em produção realmente se qualifique como agentes.

Tomadas em conjunto, as quatro pesquisas sugerem um padrão empresarial amplo. As equipes estão confortáveis em adotar os controles e a infraestrutura embutidos que acompanham as plataformas de modelos de fronteira, mas continuam muito menos maduras em identidade, governança de contexto, avaliação no mundo real e aplicação de custos. Para construtores e compradores, a implicação é clara: a próxima vantagem competitiva pode vir menos de outro framework de orquestração e mais de provar que os agentes podem ser confiáveis, mensuráveis e contidos.

Uma história através de quatro camadas da pilha

O relatório de orquestração cobriu 101 empresas com mais de 100 funcionários e descobriu que o Claude da Anthropic era a principal plataforma de orquestração para 40% dos respondentes, à frente da Microsoft com 18% e da OpenAI com 13%. A VentureBeat advertiu explicitamente que esses números não são participação de mercado e devem ser lidos como um instantâneo direcional de uma amostra autoselecionada, não como um censo setorial ponderado por gastos.

Mesmo com essa ressalva, o padrão se alinha com as outras três pesquisas. Em infraestrutura de recuperação e contexto, a busca de arquivos da OpenAI e o Google Vertex AI Search lideraram o uso em produção à frente dos bancos de dados vetoriais especializados. Em segurança, os guardrails e controles da OpenAI, do Google e da Microsoft dominaram as implantações atuais. Em avaliação, as avaliações nativas e traces da OpenAI lideraram o campo, empatadas com os respondentes que disseram não usar nenhuma ferramenta dedicada de avaliação.

Essa consistência importa. Ela sugere que as equipes empresariais estão, por padrão, recorrendo às ferramentas mais próximas do modelo subjacente e da pilha de nuvem que já usam. A VentureBeat enquadrou isso como “gravidade do modelo” na orquestração e como um padrão nativo do provedor nas outras camadas. A leitura prática é mais simples: os compradores querem menos peças móveis, implantação mais rápida e integração mais estreita, pelo menos para os primeiros sistemas de produção.

Mas essas mesmas equipes não estão sinalizando lealdade profunda de longo prazo. As pesquisas descobriram que 68% planejam adotar, adicionar ou substituir uma plataforma de orquestração dentro de um ano, 57% planejam trocar ou adicionar provedores de recuperação, 64% esperam mudanças nas ferramentas de avaliação e 59% planejam alterações nas ferramentas de segurança de agentes. A padronização está acontecendo, mas a pilha ainda é fluida.

O rótulo de chatbot está ultrapassando a realidade do software

Os dados de orquestração fornecem o exemplo mais claro da lacuna entre a linguagem de marketing e a realidade operacional. Segundo a pesquisa, apenas 10% das empresas disseram que mais da metade de seus “agentes” implantados são verdadeiros fluxos de trabalho orquestrados em várias etapas. A maioria admitiu que o portfólio ainda é dominado por assistentes de prompt único.

Essa descoberta surge num momento em que “agentes de IA” se tornou o rótulo padrão para uma ampla variedade de produtos. Os dados da VentureBeat sugerem que muitas implantações empresariais seriam melhor descritas como chatbots avançados com conectores empresariais do que como sistemas autônomos coordenando ferramentas, memória e políticas em várias etapas.

Essa distinção não é um preciosismo semântico. Ela afeta arquitetura, testes, segurança e orçamento. Um wrapper de chatbot pode precisar de bons prompts, grounding e refinamento de UX. Um agente real de várias etapas precisa de permissões de runtime, caminhos de rollback, rastreabilidade, controles de gastos, estado durável, avaliação alinhada aos resultados da tarefa e, muitas vezes, uma camada de controle híbrida acima de qualquer fornecedor de modelo específico.

Os respondentes parecem entender essa lacuna. Até o fim de 2026, 51% disseram esperar uma camada de controle híbrida, combinando sistemas nativos do provedor com orquestração externa. Apenas 6% esperavam depender totalmente de um serviço gerenciado pelo provedor. O principal motivo, segundo a pesquisa, foi o lock-in de fornecedor, que 35% apontaram como o maior risco se o controle ficar dentro da plataforma de um provedor de modelos.

É por isso que a história não é simplesmente “os provedores estão vencendo”. Eles estão vencendo o padrão atual de implantação, mas as empresas estão simultaneamente construindo saídas de escape.

Segurança, contexto e avaliação ainda estão atrás da implementação

As três pesquisas complementares sugerem que a lacuna de orquestração é apenas uma peça de um problema mais amplo de maturidade na implantação.

Em segurança, a pesquisa da VentureBeat com 107 empresas descobriu que 54% relataram um incidente de segurança de agente de IA confirmado ou um quase incidente. Apenas 32% disseram que cada agente tem sua própria identidade com escopo definido, enquanto 69% relataram compartilhamento de credenciais em algum lugar da frota. Apenas 30% isolam seus agentes de maior risco em sandboxes. A publicação observou que a associação entre identidades com escopo e taxas mais baixas de incidentes é sugestiva, mas não prova causalidade, especialmente dado o tamanho modesto e autoselecionado da amostra.

Em infraestrutura de contexto, uma pesquisa separada com 101 empresas constatou que 57% viram agentes produzirem respostas confiantes, mas incorretas, atribuídas a contexto de negócios ausente ou inconsistente. A geração aumentada por recuperação foi a principal fonte de contexto para 38% dos respondentes, e as ferramentas nativas do provedor lideraram o uso real. Ao mesmo tempo, 58% disseram que operam ou estão construindo uma camada semântica governada, o que implica que muitas organizações agora consideram a recuperação bruta insuficiente sem uma camada mais forte de definição de negócios.

Em avaliação, os sinais de alerta foram igualmente diretos. Metade das 157 empresas pesquisadas disse ter lançado um recurso de agente ou LLM que passou pelas avaliações internas e depois falhou diante de um cliente. Apenas 5% disseram confiar totalmente na avaliação automatizada hoje. Ainda assim, 66% já permitem ou estão construindo para implantação sem humano no loop para agentes de baixo risco.

Essa combinação é provavelmente o sinal mais importante do conjunto. As empresas não estão esperando garantia perfeita antes de automatizar mais decisões. Elas estão aumentando a autonomia enquanto admitem que os controles destinados a certificar essa autonomia estão incompletos.

O que as evidências provam e o que não provam

Os quatro itens de origem vêm do próprio programa Pulse Research da VentureBeat AI, e não de registros corporativos, documentação de produto ou amplos conjuntos de dados de mercado independentes. Isso torna o conjunto útil como indicador direcional do comportamento atual do comprador, mas não como medida definitiva do mercado.

A própria VentureBeat afirma repetidamente as limitações: as amostras foram autoselecionadas, enviesadas para organizações de médio porte em várias pesquisas e obtidas em ondas únicas de junho de 2026, em vez de painéis longitudinais agrupados. Na pesquisa de orquestração, os respondentes também foram solicitados a indicar uma única plataforma principal, o que produz um instantâneo da preferência atual em vez de uma visão completa do uso em múltiplas camadas ou dos gastos.

Isso significa que números específicos de plataforma para Claude, OpenAI, Microsoft, Google, Vertex AI Search ou LangChain/LangGraph devem ser tratados com cuidado. Eles mostram onde essa coorte diz ter colocado sua principal aposta, não o ranking completo do setor.

Ainda assim, os padrões mais amplos são mais difíceis de descartar porque se repetem nas quatro pesquisas. As ferramentas nativas do provedor parecem liderar em orquestração, recuperação, segurança e avaliações. As empresas relatam taxas consideráveis de incidentes e falhas. E grandes maiorias planejam revisar sua pilha dentro do ano. Os percentuais individuais podem mudar com uma amostra diferente; a história estrutural parece mais robusta.

O que isso significa para construtores e compradores empresariais

Para equipes de produto que constroem sistemas de agentes, o conjunto sugere que a orquestração está se tornando um problema de plano de controle, e não apenas uma escolha de framework. Apostar em Claude, OpenAI ou Microsoft pode acelerar a implantação inicial, mas não elimina a necessidade de contexto governado, identidade em runtime, avaliações de produção e limites de custo.

Para startups de infraestrutura, a abertura pode ser mais estreita do que “substituir a plataforma”, mas maior do que parece à primeira vista. As pesquisas mostram baixa penetração atual de fornecedores especializados, mas forte intenção de adicionar camadas que as pilhas nativas não resolvem totalmente. Isso é especialmente relevante para identidade não humana, governança semântica, monitoramento de qualidade em tempo real e gestão de gastos.

Para compradores de IA empresarial, a mensagem é examinar se os portfólios internos de “agentes” são realmente fluxos de trabalho autônomos ou principalmente interfaces de chat assistidas. Se forem o segundo caso, o próximo investimento certo pode não ser outra abstração de orquestração. Pode ser a disciplina operacional que torna um fluxo de trabalho confiável quando ele se torna verdadeiramente autônomo.

As pesquisas também sugerem que muitas organizações ainda compram por conveniência e depois monitoram a correção mais tarde. Essa ordem funciona durante a experimentação. Ela se torna mais arriscada quando os agentes podem agir em sistemas internos ou enviar mudanças sem aprovação humana.

O que observar em seguida

O sinal de acompanhamento mais claro é se a dominância nativa do provedor se consolida ou atinge um platô. Se OpenAI, Anthropic, Microsoft e Google continuarem absorvendo orquestração, recuperação, avaliações e segurança em uma única pilha, as empresas podem aceitar mais lock-in do que dizem querer hoje.

Um segundo sinal é se as camadas de controle híbridas passarem da intenção declarada para a arquitetura implantada. Se camadas externas em torno de LangChain/LangGraph, orquestração personalizada e controles de identidade ganharem participação real em produção, isso confirmaria que os compradores querem provedores para acesso ao modelo, mas não para controle total.

Terceiro, vale observar se os orçamentos empresariais se deslocam de ferramentas de fluxo de trabalho para as camadas menos visíveis implicadas pelas pesquisas: governança semântica, identidades com escopo, monitoramento de saída em tempo real e aplicação programática de custos. Essas não são funcionalidades de manchete, mas são as capacidades mais diretamente ligadas às falhas relatadas pelos respondentes.

Por fim, o maior teste operacional é definicional. À medida que as empresas movem mais sistemas para produção, o mercado precisará de uma separação mais clara entre interfaces de chatbot, assistentes que usam ferramentas e agentes de IA totalmente orquestrados. No momento, o rótulo está à frente da implementação.

Perspectiva da Creati.ai

A parte mais reveladora desta história é que as empresas não parecem confusas sobre o que bons agentes deveriam fazer. Elas dizem querer execução confiável em várias etapas, permissões controladas, contexto preciso e avaliações que prevejam resultados do mundo real. A lacuna é que suas implantações atuais muitas vezes não atendem a esse nível, mesmo com as decisões de compra e plataforma avançando rapidamente.

É por isso que isso parece menos uma guerra de plataformas e mais um acerto de contas operacional. Os provedores de modelos estão ganhando o direito de ser o ponto de partida padrão, mas o problema comercial mais difícil continua sem solução: transformar fluxos de trabalho impulsionados por LLM em sistemas de software confiáveis. As equipes que fecharem essa lacuna primeiro provavelmente o farão com melhores controles e definições mais claras, não apenas com demonstrações melhores.