A IA entrou na sala de reuniões. Agora, quem responde pela conta e pelas decisões?
Atualizado: há 6 dias
Radar NORA — C-Level | 18 a 24 de outubro de 2026
Boa leitura! Prepare seu café ou sua bebida favorita, porque a conversa de hoje começa em uma sala de reuniões. ☕
Imagine a situação.
Uma equipe apresenta uma nova solução de inteligência artificial. Ela entende solicitações, organiza informações, consulta sistemas e executa tarefas sem precisar receber instruções a cada passo.
A demonstração impressiona. ✨
Até que alguém pergunta:
“Quanto isso vai custar quando milhares de pessoas começarem a usar?”
Outra pessoa quer saber quem responde se o agente executar uma ação indevida.
E uma terceira faz uma pergunta ainda mais simples: “Como vamos saber se isso realmente melhorou nosso trabalho?”
A tecnologia pode funcionar perfeitamente durante a apresentação. Isso não significa que a empresa esteja pronta para utilizá-la.
Essa cena é ilustrativa, mas as dúvidas são reais.
No Radar C-Level de 24 de outubro, publicações sobre inteligência artificial, segurança, custos e trabalho humano oferecem cinco perspectivas para compreender o que está em jogo.
Duas delas envolvem diretamente anúncios e pesquisas divulgados pela ServiceNow. As demais abordam prioridades empresariais mais amplas, sem comprovar decisões de compra da plataforma.
Vamos entender por que essas notícias merecem atenção.
Investir mais em IA não garante melhores resultados
De onde veio esta notícia?
Origem: Gartner — More AI Investment Is Not Creating Enough AI ROI
Data: 19/10/2026. Natureza: análise de pesquisa empresarial da Gartner, com comentários da analista Alicia Mullery. Não é um anúncio de adoção da ServiceNow.
A Gartner analisou respostas de mais de 2.000 líderes de tecnologia e encontrou um resultado que chama a atenção: apenas 13% das organizações pesquisadas declararam alcançar valor significativo ou transformador com IA.
Isso não significa que os outros 87% não tenham obtido benefício algum. Significa que resultados empresariais expressivos ainda são difíceis de alcançar.
Da demonstração ao resultado
Imagine uma empresa que automatiza a classificação de solicitações.
Antes, uma pessoa precisava ler cada pedido e encaminhá-lo à equipe responsável. Agora, a inteligência artificial faz isso em segundos.
Parece uma melhoria evidente.
Mas vale investigar: as solicitações passaram a ser resolvidas mais rapidamente? Os erros diminuíram? Os funcionários receberam um atendimento melhor?
E o custo de manter essa solução?
É aqui que entra o ROI — Return on Investment, ou retorno sobre o investimento. Em linguagem simples, é a relação entre o benefício financeiro obtido e o que foi investido.
A Gartner observou que organizações com melhores resultados adotam mecanismos mais disciplinados para acompanhar custos, trabalhar com as áreas de negócio e interromper iniciativas que não justificam continuar recebendo recursos.
O aprendizado não é abandonar a inteligência artificial.
É reconhecer que automatizar uma tarefa e melhorar o negócio são coisas diferentes.
🧭 Orientação NORA | Valor antes da escala Defina o problema que a IA deve resolver, como medir o resultado e quais custos continuarão existindo durante a operação. A pergunta não é apenas “funciona?”, mas “o benefício justifica manter e ampliar?”.
E quando a tecnologia começa a executar ações sem acompanhamento humano constante, surge outra preocupação.
Quando a IA age sozinha, quem continua responsável?
De onde veio esta notícia?
Origem: ServiceNow — Ungoverned Agentic AI Exposure Is Compounding Inside Enterprises
Data: 20/10/2026. Natureza: comunicado corporativo sobre pesquisa realizada pela ServiceNow em conjunto com Phronesis Partners. A fonte envolve explicitamente a ServiceNow.
A pesquisa ouviu mais de 3.700 líderes de segurança e tecnologia em 20 países.
Segundo os resultados divulgados, 90% das organizações entrevistadas relataram ao menos um incidente de segurança envolvendo agentes de IA no último ano.
Entretanto, apenas 13% apresentaram programas considerados defensáveis segundo os cinco critérios utilizados pelo estudo, entre eles responsabilidade, visibilidade e capacidade de auditoria.
Esse percentual de 13% não deve ser confundido com o da Gartner. São pesquisas distintas, com participantes e critérios diferentes.
O problema não é apenas o que a IA sabe
Imagine um agente de IA autorizado a consultar informações de chamados e atualizar determinados registros.
Ele pode realizar tarefas úteis.
Mas o que acontece se tentar acessar informações confidenciais? Ou modificar um registro que deveria permanecer protegido?
Quem definiu os limites? 🤔
Quem consegue acompanhar suas decisões?
E, principalmente, quem consegue interromper suas ações?
A pesquisa divulgada pela ServiceNow ajuda a explicar a importância da governança de agentes de IA: definir permissões, responsabilidades, monitoramento e respostas quando algo sai do comportamento esperado.
O comunicado também apresenta iniciativas da ServiceNow relacionadas à segurança autônoma e ao controle de agentes.
Mas existe uma distinção essencial: uma capacidade anunciada por um fornecedor não comprova que esteja instalada, licenciada ou funcionando em todas as organizações.
🧭 Orientação NORA | Autonomia precisa de limites Antes de confiar tarefas importantes a agentes de IA, estabeleça quais informações eles podem acessar, quais ações podem executar e como a organização acompanhará e interromperá comportamentos indevidos. Autonomia sem responsabilidade não elimina riscos. Pode apenas torná-los menos visíveis.
A própria ServiceNow apresentou, na mesma semana, uma iniciativa para ampliar o controle sobre agentes autônomos.
ServiceNow e NVIDIA: agentes mais autônomos, mas com regras
De onde veio esta notícia?
Origem: ServiceNow Newsroom — ServiceNow delivers personal enterprise agent and policy enforcement with NVIDIA
Data: 21/10/2026. Natureza: anúncio corporativo oficial da ServiceNow sobre sua colaboração com a NVIDIA.
A notícia apresentou a disponibilidade geral do Arc, descrito pela ServiceNow como um agente pessoal de inteligência artificial capaz de realizar trabalhos empresariais por períodos prolongados.
A proposta vai além de responder perguntas.
Um agente desse tipo pode receber um objetivo, planejar atividades e executar etapas em ferramentas e sistemas, conforme as capacidades e restrições aplicáveis.
Mas o ponto mais interessante para as empresas não é somente a autonomia.
É o controle sobre o que essa autonomia permite realizar.
Uma regra para cada tipo de ação
Pense em um funcionário que pede à IA para consultar documentos, produzir um relatório e atualizar alguns registros.
Consultar as informações pode ser permitido.
Preparar o relatório também.
Porém, alterar dados críticos de produção pode exigir uma autorização diferente.
Essa distinção ajuda a explicar a proposta anunciada pela ServiceNow: estabelecer políticas empresariais no Super Intelligence Control Tower e aplicar restrições durante a execução do agente, utilizando mecanismos como NVIDIA OpenShell.
O anúncio também descreveu a integração do AI Passport com tecnologias da NVIDIA para validar permissões e restringir ações.
Aqui existe uma informação importante sobre disponibilidade:
Em 21/10/2026, a ServiceNow anunciou o Arc como disponível de forma geral no contexto do EmployeeWorks, enquanto a aplicação ampliada do AI Passport por meio das camadas NVIDIA OpenShell e BlueField estava prevista para uma versão futura.
Portanto, seria incorreto tratar toda a solução anunciada como se já estivesse disponível em qualquer ambiente.
E resultados operacionais mencionados como objetivos não devem ser confundidos com resultados comprovados de implantação em clientes.
🧭 Orientação NORA | Controle proporcional ao risco Diferencie tarefas de consulta, criação, alteração e execução crítica. Confirme quais controles realmente estão disponíveis e quais dependem de versões futuras. Uma IA confiável precisa conhecer seus limites — e a organização precisa conseguir aplicá-los.
Segurança e autonomia fazem parte da mesma decisão. Mas a conta não termina aí. 🧾
O custo das mudanças que a empresa não escolheu
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Origem: Origina — Large enterprises report spending more than a quarter of their software budgets on changes they would not have chosen
Data: 20/10/2026. Natureza: pesquisa encomendada pela Origina e divulgada em relatório com Thinkers50. Não demonstra comportamento específico da ServiceNow.
A Origina apresentou um estudo envolvendo 2.018 decisores de TI dos Estados Unidos e Reino Unido.
Segundo a pesquisa, as organizações entrevistadas relataram destinar, em média, 28% de seus orçamentos de software a atualizações, migrações e mudanças de licenciamento que não teriam escolhido por iniciativa própria.
A empresa utiliza a expressão Software Tax para descrever essas despesas recorrentes.
Não é um imposto cobrado pelo governo, mas uma forma de representar custos associados a determinadas decisões de fornecedores.
Quando uma atualização muda todas as prioridades
Imagine uma empresa cujos sistemas estão funcionando adequadamente.
Surge uma atualização exigida por um fornecedor.
A equipe precisa adaptar integrações, reservar profissionais, testar mudanças e interromper outras atividades.
A atualização pode ser necessária e trazer benefícios. O problema está em não conseguir escolher quando realizá-la ou compreender antecipadamente seu custo total.
Agora imagine uma iniciativa de inteligência artificial que depende desses mesmos sistemas.
O investimento deixa de envolver somente o preço do produto. Passa a incluir contratos, integrações, manutenção, disponibilidade de profissionais e mudanças futuras.
É o que os executivos chamam de TCO — Total Cost of Ownership, ou custo total de propriedade: tudo o que é necessário para adquirir, operar e manter uma tecnologia durante sua utilização.
Um cuidado importante: a pesquisa foi encomendada por uma empresa que oferece manutenção independente de software. Isso deve ser considerado ao interpretar os resultados.
Também não seria correto afirmar que os percentuais representam clientes ServiceNow.
O sinal empresarial é mais amplo: previsibilidade, dependência de fornecedores e liberdade para escolher são aspectos importantes das decisões de investimento.
🧭 Orientação NORA | Conheça a conta completa Considere preço inicial, operação, manutenção, integrações, contratos e o esforço necessário para mudar de direção. Uma boa decisão tecnológica precisa continuar fazendo sentido depois da apresentação comercial.
E existe outra dimensão que nem sempre aparece adequadamente nas planilhas: o efeito sobre as pessoas.
A IA pode melhorar uma tarefa e piorar o resultado
De onde veio esta notícia?
Origem: arXiv — When Better Opportunities Backfire: Service Worker Responses to Parallel AI Deployment in Customer Acquisition
Data: 19/10/2026. Autores: Xinyu Fu, Shulong Luo, Narayan Ramasubbu, Peng Shen, Xincheng Wang e Yucheng Wang. Natureza: estudo acadêmico disponibilizado como preprint, ainda sem revisão por pares confirmada na fonte.
Os pesquisadores analisaram mais de meio milhão de registros de contatos comerciais em uma corretora de seguros de saúde online na China.
O trabalho investigou uma situação interessante: agentes de voz com IA passaram a assumir parte dos contatos comerciais, enquanto trabalhadores humanos recebiam oportunidades consideradas mais promissoras.
A expectativa era que a nova divisão melhorasse o desempenho das pessoas.
Mas os dados analisados mostraram algo diferente.
O comportamento humano também muda
Nos três primeiros contatos do dia, a probabilidade de os trabalhadores receberem oportunidades de maior interesse aumentou cerca de 23 pontos percentuais.
Ao mesmo tempo, a aquisição de clientes pelos trabalhadores humanos caiu aproximadamente 5 pontos percentuais nesses contatos.
Segundo a interpretação dos pesquisadores, a mudança na distribuição das oportunidades também alterou a disposição dos trabalhadores para persistir em determinados atendimentos.
Em outras palavras, a IA mudou a organização do trabalho e, com isso, mudou também o comportamento das pessoas.
O estudo não demonstra que a IA sempre reduz produtividade. Seus resultados dizem respeito a uma operação e a um contexto específicos.
Ainda assim, ele apresenta uma questão importante.
Quando implantamos uma automação, estamos avaliando somente o desempenho do sistema ou também o que acontece com as pessoas que trabalham ao lado dele?
Uma equipe pode ganhar velocidade e, ao mesmo tempo, enfrentar novas dificuldades de coordenação, motivação ou qualidade.
Por isso, medir somente quantas tarefas foram automatizadas pode oferecer uma visão incompleta.
🧭 Orientação NORA | Pessoas também fazem parte do resultado Acompanhe a qualidade das entregas, as mudanças no comportamento das equipes e a experiência de quem realiza o trabalho. A melhor automação não é necessariamente a que executa mais tarefas, mas a que contribui para resultados melhores.
O que levamos dessa conversa?
Voltemos à nossa reunião imaginária.
Agora as perguntas do início parecem fazer ainda mais sentido.
A Gartner mostrou a importância de transformar investimento em valor mensurável.
A pesquisa divulgada pela ServiceNow destacou riscos de segurança e lacunas de governança em agentes de IA.
O anúncio com a NVIDIA mostrou uma proposta de ampliar o controle sobre as ações desses agentes.
A Origina colocou em discussão custos e dependências de fornecedores.
E o estudo acadêmico lembrou que mudanças tecnológicas também transformam o comportamento humano.
Essas publicações não formam uma pesquisa única e não comprovam uma tendência estatística conjunta. Cada uma possui sua própria amostra, natureza e limitações.
Entretanto, elas ajudam a organizar uma conversa empresarial importante.
Não basta perguntar o que a IA consegue fazer. Precisamos compreender o que ela deve fazer, quanto custa, como controlá-la e como as pessoas serão afetadas.
Para quem trabalha com ServiceNow, arquitetura, operações, segurança ou gestão, isso amplia nossa responsabilidade.
Conhecer funcionalidades continua sendo importante. Mas entender o problema que precisa ser resolvido e avaliar as consequências das nossas decisões é igualmente necessário.
No fim, a tecnologia não deveria existir apenas para executar mais atividades.
Ela deveria ajudar pessoas a trabalhar melhor, enfrentar dificuldades e produzir resultados que realmente façam diferença. 💛
E essa talvez seja a melhor pergunta para levar à próxima reunião.
Até a próxima leitura! ☕
N.O.R.A. — Clareza, Segurança e Responsabilidade.
Fontes e transparência editorial
Esta edição utiliza as publicações abaixo, divulgadas entre 19 e 21 de outubro de 2026, como recorte educativo da semana encerrada em 24/10/2026.
Gartner — More AI Investment Is Not Creating Enough AI ROI — 19/10/2026.
ServiceNow — Ungoverned Agentic AI Exposure — 20/10/2026.
ServiceNow e NVIDIA — Personal Enterprise Agent and Policy Enforcement — 21/10/2026.
Origina — Software Tax Research — 20/10/2026.
Fu e colaboradores — When Better Opportunities Backfire — 19/10/2026.
Transparência: os levantamentos possuem amostras diferentes. A pesquisa sobre agentes de IA foi realizada com participação da ServiceNow; o levantamento da Origina foi encomendado pela própria empresa; o artigo acadêmico é um preprint. Os números não devem ser somados nem generalizados para todo o mercado.
Os cenários profissionais utilizados nesta publicação são ilustrativos. Recomendações identificadas como Orientação NORA representam interpretação editorial, não declarações das fontes.
Consolidação de conteúdo e apoio à redação: NORA — Sinais do Mercado.
Revisão editorial e aprovação final: André Costa Moreira.