O verdadeiro risco não é ir devagar demais com a IA agêntica, é avançar sem governança — e um número que pesa mais sobre as pequenas empresas
Publicado em 8 de setembro de 2026 por Aaron McMillan na Procurement Magazine («Zip: How Agentic AI is Reshaping Procurement Decisions»), a entrevista com Tasha Campbell, Customer Success Manager na Zip, concedida antes de uma oficina na cúpula Procurement LIVE de Londres, defende uma tese simples: assim que um agente age sozinho em cada etapa, a governança já não pode depender das permissões de uma pessoa — precisa estar construída no próprio software. O número que ilustra isso: segundo o próprio relatório «State of AI» da Zip, 57% dos funcionários entrevistados já usam, regularmente, ferramentas de IA que a empresa nunca autorizou.
Campbell distingue três camadas dentro da empresa: os sistemas de intake (as ferramentas do dia a dia, onde a IA já aparece em todas as telas), os sistemas de registro (ERP, CLM, AP — onde vive a verdade sobre os gastos), e, entre os dois, uma camada de governança e orquestração que ela descreve como nova. Sua frase é direta: «Autonomous agents remove that human from each step, so governance now has to live in the software itself» (os agentes autônomos removem a pessoa de cada etapa, então a governança agora precisa viver no próprio software). Ela é igualmente direta sobre o erro mais comum que observa: não é ir devagar demais, «it's moving too quickly, often outside any sanctioned process altogether» (é ir rápido demais, muitas vezes fora de qualquer processo autorizado) — e é aí que entra o número: 57% dos funcionários usam ferramentas de IA que a empresa nunca sancionou, o que significa, em suas palavras, que «alguém, na maioria das empresas, provavelmente está colando contratos de fornecedores em um LLM que o time de segurança nunca auditou».
Essa visão, pensada para grandes departamentos de compras, nos parece na verdade mais urgente para o segmento que a AppH atende. A Zip fala com empresas que têm um time de segurança e uma área de compras capazes de detectar, ao menos depois do fato, um uso não autorizado. Uma agência de domiciliação com seis pontos de atendimento, uma oficina de frota, uma clínica odontológica — o perfil típico de cliente da AppH — não têm nem um nem outro: se alguém da equipe colar os dados de um cliente num chatbot público não autorizado, ninguém jamais vai ver isso, nem em tempo real nem depois. O conselho de Campbell sobre por onde começar — «onde o volume é alto e o julgamento necessário é baixo»: triagem de solicitações, primeiras revisões, validação de dados — descreve quase exatamente o terreno onde o AppManager já opera: triar, pré-qualificar, preparar uma resposta, nunca fechar sozinho uma ação com consequências reais sem o clique de uma pessoa.
A favor da AppH
- O artigo valida, a partir de um setor totalmente diferente (compras corporativas) e sem nenhuma ligação com a AppH, o princípio fundador do AppManager: assim que um agente age em cada etapa sem supervisão contínua, a governança precisa estar desenhada no produto desde o início, não adicionada depois como reação a um incidente.
- O número de 57% torna concreto um risco que costumamos descrever de forma abstrata: para uma pequena empresa sem time de segurança, partir de um produto já governado (aprovação humana integrada) reduz um risco que, internamente, ninguém tem outra forma de vigiar.
Contra / o limite honesto
- A Zip fala com departamentos de compras que têm equipes dedicadas rodando essa estrutura no dia a dia — os clientes da AppH também não têm essa camada: o clique de aprovação do AppManager governa o que o próprio agente da AppH faz, não o que um funcionário cola, à parte, numa ferramenta de IA externa alheia ao produto.
- Os números citados (US$ 8 milhões economizados pela OpenAI, revisões de risco 9 vezes mais rápidas na Snowflake) vêm do material da própria Zip sobre seus clientes — críveis dado o rigor da entrevista, mas não verificados de forma independente pela AppH.
O que nos chamou atenção nessa entrevista não foi o alerta genérico sobre governança de agentes — já lemos muitos — foi o número de 57%, porque ele desloca o problema: o risco não é só o que um agente bem desenhado poderia fazer errado, é o que um funcionário, por conta própria, já está fazendo com uma ferramenta que ninguém autorizou. Para os grandes departamentos de compras que a Zip atende, a resposta passa por um time de segurança dedicado. Para uma pequena empresa de seis pontos de atendimento, esse time não existe — é exatamente por isso que achamos que partir de um produto em que a aprovação humana já vem integrada por design, e não adicionada depois de um incidente, importa mais para esse segmento do que para uma grande empresa. Dizemos isso sem exagerar nosso próprio alcance: o AppManager governa o que ele mesmo faz, não o que um funcionário faz à parte com um chatbot externo — esse ponto continua, como sempre, fora do nosso controle.
Verificado por um humano da AppH