A identidade é a guardiã da IA agêntica

Lori Mac VittieEngenheiro Emérito e Evangelista-Chefe | F5

Insights do Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações de 2026

A IA agêntica deixou de ser apenas teoria e passou a ser uma expectativa.

De acordo com o nosso recém-publicado Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações de 2026, 98% das organizações estão se preparando ativamente para isso. Não estão fazendo experimentos. Estão se preparando. Isso sinaliza algo importante. As empresas não estão debatendo se a IA vai agir. Elas partem do pressuposto de que ela agirá e estão tentando descobrir como lidar com as consequências.

E essas consequências são arquiteturais.

As empresas estão mantendo a inferência por perto

Um dos sinais mais reveladores é onde a inferência realmente é executada.

Aproximadamente 78% das organizações já executam a inferência de IA por conta própria. Apenas 36% dependem principalmente de serviços públicos de IA, e somente 8% utilizam exclusivamente serviços públicos, sem qualquer inferência autogerenciada.

Essa distribuição é importante.

Isso mostra que as empresas não estão terceirizando o controle. Elas estão deliberadamente mantendo a inferência dentro de seus próprios limites operacionais, onde ela pode interagir com sistemas, dados e fluxos de trabalho internos. Isso significa que, quando a IA agêntica começar a agir, ela não estará atuando em algum lugar “lá fora”. Estará atuando dentro da empresa, em vários ambientes e sobre sistemas de registro.

Isso aumenta consideravelmente os riscos.

O agente mudou

O que está gerando preocupação não é apenas a escala ou a complexidade. É a natureza do agente.

Os sistemas de IA não são mais ferramentas passivas que respondem a comandos humanos. Eles estão se tornando participantes dos fluxos de trabalho. Eles iniciarão solicitações, chamarão APIs, encadearão ações e operarão continuamente.

Isso invalida muitas das premissas existentes.

Os modelos tradicionais de identidade são concebidos em torno de seres humanos. Um usuário faz login, é autenticado, recebe um conjunto de permissões e atua dentro desses limites. Esse modelo funciona quando as ações são pontuais e podem ser atribuídas a uma pessoa.

Esse modelo começa a mostrar suas limitações quando o agente é uma máquina capaz de fazer milhares de solicitações, em rápida sucessão e em vários sistemas, possivelmente em nome de diversos usuários ou processos.

A identidade se tornou a principal preocupação

Nossos dados refletem claramente essa mudança.

Identidade e controle de acesso são considerados o principal desafio previsto para a IA agêntica, superando as preocupações com a qualidade dos modelos, a escala da infraestrutura ou os custos. A autenticação é o método mais escolhido para proteger serviços de inferência de IA, enquanto a autorização e o controle de acesso aparecem consistentemente, ao lado da observabilidade, entre os mecanismos de proteção mais importantes.

Ao mesmo tempo, 88% das organizações relatam pelo menos um desafio operacional ou de segurança relacionado à IA. Essa combinação revela duas coisas. Primeiro, as organizações já estão enfrentando dificuldades. Segundo, elas entendem que a identidade está no centro do problema.

Porque, quando a IA passa a poder agir, a questão deixa de ser apenas o que ela pode fazer. Passa a ser quem ela tem permissão para ser.

Entrega e segurança estão convergindo nas mesmas camadas

Outro padrão surge quando analisamos onde as organizações percebem o maior impacto dos serviços de entrega e segurança.

Para entrega, a camada de prompts lidera com 29%, seguida pela camada de tokens e controle, com 23%. Em segurança, a camada de prompts novamente lidera, com 25%, enquanto a de tokens e controle também registra 23%.

Esse alinhamento não é coincidência.

A camada de prompts é onde a intenção é expressa. A camada de tokens é onde o escopo, o custo e a execução são controlados. É nesses pontos que as decisões são tomadas e os riscos são introduzidos.

Se tanto a entrega quanto a segurança estão se concentrando nesse ponto, isso significa que as organizações consideram desempenho, confiabilidade e risco preocupações indissociáveis no momento da inferência.

A identidade é o fio condutor que conecta esses elementos. Ela determina quem está enviando o prompt, qual é o escopo representado pelos tokens e quais ações são permitidas como resultado.

Modelos de identidade estáticos não sobrevivem a sistemas dinâmicos

Isso se torna ainda mais complexo em ambientes com múltiplos modelos.

As organizações relatam usar, em média, sete modelos em produção, além de aproximadamente duas técnicas e meia para adaptá-los ou ampliá-los. Isso exige decisões de roteamento, contingência e versionamento durante a execução.

Em um sistema no qual as solicitações são encaminhadas dinamicamente entre modelos e contextos, uma única verificação de identidade no momento do login não é suficiente. A identidade precisa acompanhar a solicitação. Ela deve ser avaliada continuamente, de acordo com as decisões de roteamento, os limites de tokens e a aplicação de políticas.

Em outras palavras, a identidade deixa de ser uma verificação feita apenas na entrada e passa a ser um controle integrado ao fluxo.

Espera-se que o controle seja programático

A forma como esse controle é exercido é igualmente importante.

Em tarefas operacionais, as organizações demonstram uma preferência consistente pelo controle via API em vez de interfaces gráficas, de linha de comando ou de linguagem natural. Mesmo aquelas que ainda não usam IA de forma intensiva tendem a preferir APIs.

Essa preferência não se deve à conveniência, mas à necessidade.

Agentes não clicam em botões. Eles fazem chamadas a APIs. Eles se autenticam, obtêm autorização e executam ações por meio de interfaces programáticas. Qualquer modelo de identidade que dependa de fluxos de trabalho mediados por humanos deixará de funcionar diante do comportamento de agentes autônomos.

Portanto, a aplicação de controles de identidade precisa ser compatível com máquinas, orientada por políticas e totalmente automatizável.

A identidade é o único controle que pode ser escalado

Juntando tudo isso, é difícil não chegar a essa conclusão.

A IA agêntica introduz mais atores, mais ações e mudanças contínuas em maior escala. Nesse ambiente, os controles tradicionais têm dificuldade para acompanhar. Os limites da rede se tornam difusos. As permissões estáticas se tornam frágeis. A supervisão manual não é escalável.

A identidade, sim.

É o único controle capaz de responder, em tempo real, quem ou o que está agindo, em nome de quem, sob quais restrições e com qual nível de responsabilização. Ele pode acompanhar a solicitação, adaptar-se ao contexto e ser aplicado diretamente no fluxo de entrega e inferência.

Sem isso, os sistemas agênticos se tornam perigosamente permissivos ou operacionalmente inadministráveis.

Esta é a mudança arquitetural

Os dados são inequívocos.

• 98% das organizações estão se preparando para a IA agêntica.
• 78% já estão executando inferência por conta própria.
• 88% estão enfrentando desafios operacionais ou de segurança.
• A identidade é a principal preocupação, e as APIs são a superfície de controle preferida.

Essa combinação leva a uma única conclusão: a IA agêntica não é, em essência, um problema de IA. É um problema de identidade e de plano de controle.

E qualquer arquitetura que não coloque a identidade no centro do fluxo de entrega e inferência terá dificuldades para atender às expectativas empresariais de confiança, controle e segurança.

Porque, em um mundo onde as máquinas agem, a identidade não diz mais respeito apenas ao acesso.

Trata-se de autoridade.

Para saber mais, leia o Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações de 2026 na íntegra.

Sobre o autor

Lori Mac VittieEngenheiro Emérito e Evangelista-Chefe | F5

Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.

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