A Salesforce ouviu 2.025 líderes de IA agêntica: ser o primeiro a lançar não é ser o primeiro a ver retorno
Publicado pela Salesforce News em 6 de setembro de 2026 sob o título «New Study of 2,025 Agentic AI Leaders: First To Launch Isn't Fastest to ROI», o estudo ouviu 2.025 líderes de decisão em IA agêntica em 20 países de 5 continentes (14 a 28 de maio de 2026): 30% já implementaram, 47% estão em piloto, 23% ainda avaliam. A conclusão central cabe numa frase — o setor que menos implementou (Serviços Profissionais) alcança um retorno mensurável em 6,5 meses, enquanto a High Tech, um dos setores que mais implementou, demora 10,1 meses. Velocidade de lançamento e velocidade de retorno não são a mesma coisa.
O protocolo é sério: 2.025 líderes de decisão em IA agêntica ouvidos entre 14 e 28 de maio de 2026, em 20 países de 5 continentes, com uma divisão clara entre quem já implementou (30%), quem está em piloto (47%) e quem ainda avalia (23%). Os números agregados são bons em geral — satisfação do cliente +29%, resolução de incidentes 31% mais rápida, custos operacionais -29%, adoção pelos colaboradores de 53%, retorno sobre o investimento mensurável em 8 meses, em média. Mas o número que quebra a narrativa de «o primeiro a chegar é o primeiro a ganhar» está noutro lugar: os Serviços Profissionais, o setor que menos implementou, alcançam um ROI mensurável em 6,5 meses, enquanto a High Tech — um dos setores que mais implementou — demora 10,1 meses, quase o dobro. Shibani Ahuja, SVP de Data & AI Strategy na Salesforce, resume a conclusão: «A vantagem nunca esteve em começar primeiro; está em começar de forma deliberada.» Joe Inzerillo, presidente de Enterprise & AI Technology, detalha o método: «Pode avançar-se caso de uso a caso de uso: tornar o dado preciso, mecanizado e semanticamente descrito.» Um detalhe citado no estudo explica boa parte da diferença: apenas 31% das organizações tinham unificado os seus dados antes de implementar os agentes.
O que este estudo confirma à escala de grandes empresas é exatamente o que dizemos às PME que nos procuram achando que «instalar um agente» é o projeto: não é — é a primeira linha de um projeto mais longo. A disciplina que Inzerillo descreve — avançar caso de uso a caso de uso, com dados limpos e bem descritos — é literalmente o que o AppManager faz quando configuramos uma automação com um cliente: delimita-se um único caso de uso real, testa-se, e o dono da PME aprova-o explicitamente antes de tocar em algo real — nunca um agente que age sozinho sobre consequências reais, sempre um humano que aprova primeiro. Não é uma casa de conformidade que assinalamos: é, muito concretamente, a mesma «lentidão deliberada» que o estudo da Salesforce associa a um retorno mais rápido, não mais lento. Ir rápido a implementar e ir rápido a obter resultado são coisas diferentes — e a segunda é a que importa ao dono de uma PME que não tem tempo nem orçamento para recomeçar.
A favor da AppH
- Um estudo independente e amplo (2.025 líderes, 20 países) confirma empiricamente o que a AppH defende desde sempre: acompanhar uma implementação —caso de uso a caso de uso, dados limpos, adoção real— poupa tempo até ao retorno; a velocidade de lançamento por si só não consegue isso.
- O clique de aprovação obrigatório do AppManager em cada automação impõe, na prática, a mesma disciplina «caso de uso a caso de uso» que Joe Inzerillo descreve como o método correto — não por acidente, mas por conceção do produto desde o seu primeiro módulo.
Contra / o limite honesto
- O estudo baseia-se em grandes empresas (High Tech, Serviços Profissionais) com orçamentos e equipas de dados que nenhuma PME cliente da AppH tem — um prazo médio de 8 meses medido em programas corporativos não se transpõe tal e qual para uma automação de PME.
- A AppH ainda não publicou nenhuma medição interna do seu próprio prazo de retorno de investimento para os seus clientes — recomendar «lentidão deliberada» é mais fácil de dizer do que de provar com números próprios.
O título do estudo é quase um aviso para nós próprios, tanto quanto para o leitor: «primeiro a lançar» não é «primeiro a ganhar». Vemos isso regularmente nas nossas próprias conversas com donos de PME apressados por «ter um agente» antes mesmo de terem decidido o que esse agente deve fazer, para quem, e quem deve aprová-lo. A frase de Shibani Ahuja — «a vantagem nunca esteve em começar primeiro; está em começar de forma deliberada» — não é uma lição de prudência abstrata, é um número: 6,5 meses contra 10,1 meses, quase o dobro, consoante um setor tenha tomado ou não o tempo de preparar os seus dados. Não afirmamos que a AppH já tenha medido essa mesma diferença junto dos seus próprios clientes — não o fizemos, e dizê-lo com clareza faz parte do mesmo princípio de honestidade que pedimos a este estudo. O que podemos dizer é que o clique de aprovação que exigimos em cada automação não está ali para travar por princípio — obriga, sempre, a fazer a mesma pergunta que este estudo levanta: sabemos mesmo o que este agente vai fazer, antes de o deixar fazer alguma coisa?
Verificado por um humano da AppH