🤖 Agentic AI: The Disparity Between 40% Failure and 15% Success 🇺🇸 🇧🇷

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The Prediction That Should Make Every Tech Leader Stop and Think

Gartner just released a prediction that should make every technology leader stop and think: 40% of Agentic AI projects will be canceled by 2027.

But here's the revealing plot twist: simultaneously, 15% of daily work decisions will be made autonomously by AI agents by 2028, rising from virtually 0% in 2024.

🤔 Contradiction? No. Evolution.

This apparent contradiction reveals a fundamental reality: we're witnessing the maturation of a technology that has moved from the "blind experimentation" phase to the "strategic implementation" era. The difference between those who will fail and those who will prosper isn't in the technology itself, but in the approach.

What Differentiates AI Agents from Chatbots?

Before diving into predictions, it's crucial to understand that AI agents are individual entities designed to handle specific tasks within defined parameters, while Agentic AI acts like a conductor, bringing together multiple AI agents and systems to achieve larger business goals.

The Fundamental Difference:

• Traditional chatbots: Follow pre-programmed scripts and respond to questions in predetermined ways, often based on intent recognition
• AI agents: Autonomous systems that can break down complex tasks into smaller components and work through them methodically, moving beyond simple question-response patterns toward more structured problem-solving approaches

Practical Example: A traditional chatbot responds "To speak with an agent, press 9". An AI agent autonomously collects data, analyzes patterns, creates reports, identifies problems, proposes solutions, and executes corrective actions - all with minimal human supervision.

⚠️ The "Agent Washing" Phenomenon: Why 40% Will Fail

Gartner identified a concerning phenomenon: "agent washing" - the rebranding of existing products, such as AI assistants, robotic process automation (RPA), and chatbots, without substantial agentic capabilities. Gartner estimates that only about 130 of the thousands of agentic AI vendors are real.

1. Escalating Costs and Underestimated Complexity

Integrating agents into legacy systems can be technically complex, often disrupting workflows and requiring costly modifications. Many organizations discover that:

• Technical complexity was drastically underestimated
• Integration costs exceed initial projections by 200-300%
• The "functional prototype syndrome" prevents scalability
• Ongoing maintenance requires specialized expertise not budgeted for

2. Unclear Business Value

"Most agentic AI propositions lack significant value or return on investment (ROI), as current models don't have the maturity and agency to autonomously achieve complex business goals or follow nuanced instructions over time," said Anushree Verma, Senior Director Analyst at Gartner.

The fundamental problem:

• "Technology in search of a problem": 60% of projects start with technology, not a clear business pain point
• Undefined ROI from the start: Vague or non-existent success metrics
• Focus on novelty: Investment motivated by technological FOMO (Fear of Missing Out)

3. Inadequate Risk Controls

Carnegie Mellon researchers developed a benchmark to evaluate how AI agents perform in common knowledge work tasks, discovering that AI agents are wrong ~70% of the time. Additionally:

• Lack of "emergency brakes": Systems without robust interruption mechanisms
• Governance as afterthought: Controls implemented after problems emerge
• Limited transparency: Difficulty explaining agent decisions

🎯 The DNA of the 15% That Will Win

Gartner predicts that at least 15% of day-to-day work decisions will be made autonomously through agentic AI by 2028, rising from virtually none in 2024. Additionally, it expects 33% of enterprise software applications to include agentic AI by 2028, compared to less than 1% today.

Start Small, Think Big

Reports show that executives anticipate agentic AI will have faster adoption and higher ROI than generative AI, with 62% expecting returns above 100%.

High-value use cases identified:

• Customer Service: By 2029, agentic AI will autonomously resolve 80% of common customer service issues without human intervention, leading to a 30% reduction in operational costs, according to Gartner
• IT Operations: Leidos achieved a remarkable 99% reduction in mean time to resolution using agentic AI for IT support
• Financial Analysis: Automatic generation of compliance reports and analysis of large volumes of financial data

Governance From Day Zero

Human-in-the-loop by Design:

• Mandatory approval points for critical decisions
• Transparency and auditability built into architecture
• Proactive, not reactive risk controls

Crystal Clear ROI

Recent data validates the transformative potential of enterprise AI: an IDC and Microsoft study reveals organizations are achieving 18% improvement in customer satisfaction, employee productivity, and market share. The financial impact is equally compelling — companies are generating $3.50 for every dollar invested, with ROI achieved in just 14 months.

Forrester research shows organizations can achieve 200-400% ROI from agentic AI implementations, with organizations using WRITER's agentic AI platform achieving 333% ROI with $12.02 million net present value over three years.

🚀 Strategic Implementation Framework

Organizational Readiness Assessment

Technical Readiness Criteria:

• Mature CI/CD pipeline with >80% test coverage
• Established code quality standards
• Robust security framework
• Clear system reliability metrics

Use Case Evaluation: "To get real value from agentic AI, organizations must focus on enterprise productivity, rather than just individual task augmentation," said Verma. "They can start by using AI agents when decisions are needed, automation for routine workflows and assistants for simple retrieval."

Phased Implementation Approach

Phase 1: Strategic Pilot (0-6 months)

• High-value, low-complexity use case selection
• Definition of quantifiable success metrics
• Implementation of basic governance controls
• Establishment of user feedback loops

Phase 2: Controlled Expansion (6-18 months)

• Gradual scaling based on pilot results
• Integration with existing systems
• Development of specialized capabilities
• Refinement of governance processes

Phase 3: Enterprise Transformation (18+ months)

• Business process redesign to maximize value
• Development of specialized agents
• Implementation of multi-agent coordination frameworks
• Continuous optimization based on advanced analytics

📊 ROI Analysis and Success Metrics

ROI Calculation Framework

ROI for agentic AI applications should be calculated using the formula: (Total Benefits - Annual Cost) / Annual Cost × 100%.

Benefit Components:

• Operational cost reduction: Automation of manual tasks
• Revenue increase: Improved response speed and service quality
• Productivity gains: Freeing human resources for higher-value tasks
• Risk reduction: Decreased human errors and improved compliance

Cost Components:

• Development and deployment costs
• Infrastructure costs (cloud, compute)
• Integration and system modification costs
• Training and change management costs
• Ongoing governance and monitoring costs

🛡️ Governance and Compliance: The Competitive Differentiator

EU AI Act and Global Implications

The EU AI Act entered into force on August 1, 2024, and will be fully applicable 2 years later on August 2, 2026. Prohibitions and AI literacy obligations entered into application from February 2, 2025.

AI Act Risk Categories: The act's regulatory framework defines four levels of risk for AI systems: unacceptable, high, limited, and minimal or no risk.

Implications for Agentic AI:

• High-Risk Systems: Require rigorous risk assessment, data quality, documentation, transparency, human oversight, and accuracy
• Limited Risk Systems: Must adhere to transparency obligations so users know they're not interacting with humans
• Penalties: Using prohibited AI practices can result in fines up to €40 million, or 7% of worldwide annual turnover - whichever is higher

Recommended Governance Framework

Essential Controls:

1. Quality Management System: Robust process aligned with regulatory standards
2. Comprehensive Technical Documentation: Including design specifications, capabilities, limitations, and compliance efforts
3. Post-market Monitoring: Continuous evaluation of deployed AI system performance
4. Fundamental Rights Impact Assessment: For critical use cases

🔮 Future Perspectives and Emerging Trends

Capability Evolution

Nearly eight in ten companies have deployed gen AI in some form, but roughly the same percentage report no material impact on earnings. The moment has come to bring the gen AI experimentation chapter to a close—a pivot only the CEO can make.

Identified Trends:

• Vertical Specialization: Development of industry-specific specialized agents
• Multi-Agent Coordination: Systems where multiple agents collaborate to solve complex problems
• Physical AI: Integration with the physical world, as highlighted by NVIDIA CEO Jensen Huang during a CES keynote

Impact on Professional Roles

Successful implementation of agentic AI won't replace professionals but redefine roles:

Emerging New Roles:

• Agent Engineering Specialist: Design and optimization of multi-agent workflows
• AI Code Quality Analyst: Evaluation and validation of automated output
• Human-AI Workflow Architect: Design of hybrid processes

💡 The Mark of Technological Maturity

This Gartner prediction isn't an obituary for Agentic AI - it's the signal that we're maturing. I remember when I worked for a large enterprise, when they switched from a Waterfall approach to projects and adopted Agile. Personally, I proposed and led 30-35 innovation POCs over my career. Most of them never saw full production. Only a few did. And that's not a failure. That's the reality of innovation.

Historical Pattern of Technological Innovation:

1. Hype → Overinvestment motivated by enthusiasm
2. Overinvestment → Inflated expectations and unrealistic budgets
3. Reality → Discovery of real limitations and complexities
4. Recalibration → Adjustment of expectations and approaches
5. Sustainable Value → Mature, results-focused implementation

The blind experimentation phase is ending. We're entering the era of strategic implementation, where focus on business value, robust governance, and clear metrics separate leaders from followers.

🎯 Practical Recommendations

For Technology Leaders:

1. Conduct Readiness Assessment: Use structured framework to evaluate organizational maturity
2. Implement Governance First: Establish controls before production deployments
3. Start with Clear Value: Select use cases with quantifiable ROI and defined timeframe
4. Invest in Capabilities: Develop internal expertise in agentic AI and governance

For Decision Makers:

1. Question Vendors Critically: Use Gartner's framework to expose "agent washing" and reveal real AI agent capabilities
2. Demand Transparency: Require demonstrations of learning, adaptation, and coordination capabilities
3. Prioritize Compliance: With regulations like the EU AI Act already in effect, proper controls will be a competitive advantage

For Implementation Teams:

1. Adopt "Scalable Pilot" Mindset: Test value before investing millions
2. Keep Humans in the Loop: Design systems with mandatory human control points
3. Monitor Continuously: Implement observability systems and performance metrics
4. Document Everything: Maintain detailed records for compliance and troubleshooting

🔚 Conclusion: The Decisive Moment

The disparity between 40% failure and 15% successful adoption isn't a contradiction - it's a roadmap to the future.

Gartner recommends that agentic AI only be pursued where it delivers clear value or ROI. In many cases, rethinking workflows with agentic AI from the ground up is the ideal path to successful implementation.

Regulation is coming - the EU AI Act is just the beginning. Proper controls will be a competitive advantage, not an obstacle.

The opportunity cost of delayed adoption is beginning to exceed the investment risk. But success will require more than just advanced technology - it will require strategic vision, robust governance, and relentless focus on measurable business value.

In your opinion, what's the biggest challenge for implementing Agentic AI: cost, governance, or value clarity? 🤖

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🇧🇷 ARTIGO EM PORTUGUÊS 🇧🇷

🤖 IA Agêntica: A Disparidade Entre o Fracasso de 40% e o Sucesso de 15%

A Previsão que Deveria Fazer Todo Líder de TI Parar para Pensar

A Gartner acaba de lançar uma previsão que deveria fazer todo líder de tecnologia parar para pensar: 40% dos projetos de IA Agêntica serão cancelados até 2027.

Mas aqui está o plot twist revelador: ao mesmo tempo, 15% das decisões de trabalho diário serão feitas autonomamente por agentes de IA até 2028, subindo de praticamente 0% em 2024.

🤔 Contradição? Não. Evolução.

Esta aparente contradição revela uma realidade fundamental: estamos testemunhando o amadurecimento de uma tecnologia que saiu da fase de "experimentação cega" para a era da "implementação estratégica". A diferença entre os que falharão e os que prosperarão não está na tecnologia em si, mas na abordagem.

O Que Diferencia Agentes de IA de Chatbots?

Antes de mergulharmos nas previsões, é crucial entender que agentes de IA são entidades individuais projetadas para lidar com tarefas específicas dentro de parâmetros definidos, enquanto IA Agêntica atua como um maestro, reunindo múltiplos agentes e sistemas de IA para atingir objetivos empresariais maiores.

A Diferença Fundamental:

• Chatbots tradicionais: Seguem scripts pré-programados e respondem a perguntas de forma predeterminada, frequentemente baseados em reconhecimento de intenção
• Agentes de IA: Sistemas autônomos que podem quebrar tarefas complexas em componentes menores e trabalhar através deles metodicamente, movendo-se além de padrões simples de pergunta-resposta em direção a abordagens mais estruturadas de resolução de problemas

Exemplo Prático: Um chatbot tradicional responde "Como posso ajudar com seu pedido?". Um agente de IA autonomamente coleta dados, analisa padrões, cria relatórios, identifica problemas, propõe soluções e executa ações corretivas - tudo com supervisão humana mínima.

⚠️ O Fenômeno "Agent Washing": Por Que 40% Falharão

A Gartner identificou um fenômeno preocupante: "agent washing" - o rebranding de produtos existentes, como assistentes de IA, automação de processos robóticos (RPA) e chatbots, sem capacidades agênticas substanciais. A Gartner estima que apenas cerca de 130 dos milhares de fornecedores de IA agêntica são reais.

1. Custos Crescentes e Complexidade Subestimada

A integração de agentes em sistemas legados pode ser tecnicamente complexa, frequentemente interrompendo fluxos de trabalho e exigindo modificações custosas. Muitas organizações descobrem que:

• A complexidade técnica foi drasticamente subestimada
• Os custos de integração excedem as projeções iniciais em 200-300%
• A "síndrome do protótipo funcional" impede a escalabilidade
• Manutenção contínua exige expertise especializada não prevista no orçamento

2. Valor Comercial Nebuloso

"A maioria das proposições de IA agêntica carece de valor significativo ou retorno sobre o investimento (ROI), pois os modelos atuais não têm a maturidade e agência para alcançar autonomamente objetivos empresariais complexos ou seguir instruções nuançadas ao longo do tempo", disse Anushree Verma, Diretora Sênior Analista da Gartner.

O problema fundamental:

• "Tecnologia em busca de um problema": 60% dos projetos começam com a tecnologia, não com uma dor de negócio clara
• ROI indefinido desde o início: Métricas de sucesso vagas ou inexistentes
• Foco na novidade: Investimento motivado por FOMO (Fear of Missing Out) tecnológico

3. Controles de Risco Inadequados

Pesquisadores da Carnegie Mellon desenvolveram um benchmark para avaliar como agentes de IA performam em tarefas comuns de trabalho do conhecimento, descobrindo que agentes de IA estão errados ~70% do tempo. Além disso:

• Falta de "freios de emergência": Sistemas sem mecanismos robustos de interrupção
• Governança como afterthought: Controles implementados após problemas emergirem
• Transparência limitada: Dificuldade em explicar decisões dos agentes

🎯 O DNA dos 15% que Vão Vencer

A Gartner prevê que pelo menos 15% das decisões de trabalho diário serão feitas autonomamente através de IA agêntica até 2028, subindo de praticamente nenhuma em 2024. Adicionalmente, espera-se que 33% das aplicações de software empresarial incluam IA agêntica até 2028, comparado a menos de 1% hoje.

Começam Pequeno, Pensam Grande

Relatórios mostram que executivos antecipam que a IA agêntica terá adoção mais rápida e ROI mais alto que a IA generativa, com 62% esperando retornos acima de 100%.

Casos de uso de alto valor identificados:

• Atendimento ao Cliente: Até 2029, a IA agêntica resolverá autonomamente 80% dos problemas comuns de atendimento ao cliente sem intervenção humana, levando a uma redução de 30% nos custos operacionais, segundo a Gartner
• Operações de TI: A Leidos conseguiu reduzir seu tempo médio de resolução em incríveis 99% usando IA agêntica para suporte de TI
• Análise Financeira: Geração automática de relatórios de compliance e análise de grandes volumes de dados financeiros

Governança Desde o Dia 0

Human-in-the-loop por Design:

• Pontos de aprovação obrigatórios para decisões críticas
• Transparência e auditabilidade incorporadas na arquitetura
• Controles de risco proativos, não reativos

ROI Crystal Clear

Dados recentes validam o potencial transformador da IA empresarial: um estudo da IDC e Microsoft revela que organizações estão alcançando 18% de melhoria na satisfação do cliente, produtividade dos funcionários e participação no mercado. O impacto financeiro é igualmente impressionante — empresas estão gerando $3,50 para cada dólar investido, com ROI alcançado em apenas 14 meses.

Pesquisa da Forrester mostra que organizações podem alcançar ROI de 200-400% de implementações de IA agêntica, com organizações que usam a plataforma de IA agêntica da WRITER alcançando 333% de ROI com $12,02 milhões de valor presente líquido ao longo de três anos.

🚀 Framework de Implementação Estratégica

Avaliação de Prontidão Organizacional

Critérios de Prontidão Técnica:

• Pipeline de CI/CD maduro com cobertura de testes >80%
• Padrões de qualidade de código estabelecidos
• Framework de segurança robusto
• Métricas de confiabilidade do sistema claras

Avaliação de Casos de Uso: "Para obter valor real da IA agêntica, as organizações devem focar na produtividade empresarial, em vez de apenas na ampliação de tarefas individuais", disse Verma. "Elas podem começar usando agentes de IA quando decisões são necessárias, automação para fluxos de trabalho de rotina e assistentes para recuperação simples".

Abordagem Faseada de Implementação

Fase 1: Piloto Estratégico (0-6 meses)

• Seleção de caso de uso de alto valor, baixa complexidade
• Definição de métricas de sucesso quantificáveis
• Implementação de controles de governança básicos
• Estabelecimento de feedback loops com usuários

Fase 2: Expansão Controlada (6-18 meses)

• Escalonamento gradual baseado em resultados do piloto
• Integração com sistemas existentes
• Desenvolvimento de capabilities especializadas
• Refinamento de processos de governança

Fase 3: Transformação Empresarial (18+ meses)

• Redesign de processos de negócio para maximizar valor
• Desenvolvimento de agentes especializados
• Implementação de frameworks de coordenação multi-agente
• Otimização contínua baseada em analytics avançados

📊 Análise de ROI e Métricas de Sucesso

Framework de Cálculo de ROI

O ROI para aplicações de IA agêntica deve ser calculado usando a fórmula: (Benefícios Totais - Custo Anual) / Custo Anual × 100%.

Componentes de Benefício:

• Redução de custos operacionais: Automatização de tarefas manuais
• Aumento de receita: Melhoria na velocidade de resposta e qualidade do serviço
• Ganhos de produtividade: Liberação de recursos humanos para tarefas de maior valor
• Redução de riscos: Diminuição de erros humanos e melhoria na compliance

Componentes de Custo:

• Custos de desenvolvimento e implantação
• Custos de infraestrutura (cloud, compute)
• Custos de integração e modificação de sistemas
• Custos de treinamento e change management
• Custos de governança e monitoramento contínuo

🛡️ Governança e Compliance: O Diferencial Competitivo

EU AI Act e Implicações Globais

O AI Act da UE, que entrou em vigor em 1º de agosto de 2024, será totalmente aplicável 2 anos depois, em 2 de agosto de 2026. As proibições e obrigações de literacia em IA entraram em aplicação em 2 de fevereiro de 2025.

Categorias de Risco do AI Act: O framework regulatório do Ato define quatro níveis de risco para sistemas de IA: inaceitável, alto, limitado e mínimo ou nenhum risco.

Implicações para IA Agêntica:

• Sistemas de Alto Risco: Exigem avaliação rigorosa de riscos, qualidade de dados, documentação, transparência, supervisão humana e precisão
• Sistemas de Risco Limitado: Devem aderir a obrigações de transparência para que usuários saibam que não estão interagindo com humanos
• Penalidades: Usar práticas proibidas de IA pode resultar em multas de até €40 milhões, ou 7% do faturamento anual mundial - o que for maior

Framework de Governança Recomendado

Controles Essenciais:

1. Sistema de Gestão de Qualidade: Processo robusto alinhado com padrões regulatórios
2. Documentação Técnica Abrangente: Incluindo especificações de design, capacidades, limitações e esforços de compliance
3. Monitoramento Pós-Mercado: Avaliação contínua da performance do sistema de IA implantado
4. Avaliação de Impacto nos Direitos Fundamentais: Para casos de uso críticos

🔮 Perspectivas de Futuro e Tendências Emergentes

Evolução das Capacidades

Quase oito em cada dez empresas implantaram IA generativa de alguma forma, mas aproximadamente a mesma porcentagem relata nenhum impacto material nos ganhos. O momento chegou para encerrar o capítulo de experimentação com IA generativa - uma mudança que apenas o CEO pode fazer.

Tendências Identificadas:

• Especialização Vertical: Desenvolvimento de agentes especializados para indústrias específicas
• Coordenação Multi-Agente: Sistemas onde múltiplos agentes colaboram para resolver problemas complexos
• IA Física: Integração com o mundo físico, conforme destacado pelo CEO da NVIDIA Jensen Huang durante um keynote da CES

Impacto nos Roles Profissionais

A implementação bem-sucedida de IA agêntica não substituirá profissionais, mas redefinirá roles:

Novos Roles Emergentes:

• Especialista em Engenharia de Agentes: Design e otimização de workflows multi-agente
• Analista de Qualidade de Código de IA: Avaliação e validação de output automatizado
• Arquiteto de Workflows Humano-IA: Design de processos híbridos

💡 A Marca da Maturidade Tecnológica

Esta previsão da Gartner não é um obituário para IA Agêntica - é o sinal de que estamos amadurecendo. Lembro-me de quando trabalhei para uma grande empresa, quando eles mudaram de uma abordagem Waterfall para projetos e adotaram Agile. Pessoalmente, propus e liderei 30-35 POCs de inovação ao longo da minha carreira. A maioria deles nunca viu produção completa. Apenas alguns viram. E isso não é um fracasso. Essa é a realidade da inovação.

O Padrão Histórico de Inovação Tecnológica:

1. Hype → Investimento excessivo motivado por entusiasmo
2. Sobreinvestimento → Expectativas infladas e orçamentos irreais
3. Realidade → Descoberta de limitações e complexidades reais
4. Recalibração → Ajuste de expectativas e abordagens
5. Valor Sustentável → Implementação madura e focada em resultados

A fase de experimentação cega está terminando. Entramos na era da implementação estratégica, onde foco em valor de negócio, governança robusta e métricas claras separarão líderes de seguidores.

🎯 Recomendações Práticas

Para Líderes de Tecnologia:

1. Conduza Avaliação de Prontidão: Use framework estruturado para avaliar maturidade organizacional
2. Implemente Governança Primeiro: Estabeleça controles antes de deployments em produção
3. Comece com Valor Claro: Selecione casos de uso com ROI quantificável e timeframe definido
4. Invista em Capabilities: Desenvolva expertise interna em IA agêntica e governança

Para Tomadores de Decisão:

1. Questione Vendors Criticamente: Use framework da Gartner para expor "agent washing" e revelar capacidades reais de agentes de IA
2. Exija Transparência: Demande demonstrações de capacidades de aprendizado, adaptação e coordenação
3. Priorize Compliance: Com regulamentações como o EU AI Act já em vigor, controles adequados serão um diferencial competitivo

Para Equipes de Implementação:

1. Adote Mentalidade de "Piloto Escalável": Teste valor antes de investir milhões
2. Mantenha Humanos no Loop: Design sistemas com pontos de controle humano obrigatórios
3. Monitore Continuamente: Implemente sistemas de observabilidade e métricas de performance
4. Documente Tudo: Mantenha registros detalhados para compliance e troubleshooting

🔚 Conclusão: O Momento Decisivo

A disparidade entre 40% de fracasso e 15% de adoção bem-sucedida não é uma contradição - é um mapa do futuro.

A Gartner recomenda que a IA agêntica seja perseguida apenas onde entrega valor claro ou ROI. Em muitos casos, repensar workflows com IA agêntica desde o início é o caminho ideal para implementação bem-sucedida.

A regulamentação está chegando - o EU AI Act é apenas o começo. Controles adequados serão um diferencial competitivo, não um obstáculo.

O custo de oportunidade da adoção tardia está começando a exceder o risco de investimento. Mas o sucesso exigirá mais do que apenas tecnologia avançada - exigirá visão estratégica, governança robusta e foco implacável em valor de negócio mensurável.

Na sua opinião, qual é o maior desafio para implementar IA Agêntica: custo, governança ou clareza de valor? 🤖

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📚 References and Sources

1. Gartner, Inc. "Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027" - Press Release, June 25, 2025
2. RCR Wireless News "Gartner: More than 40% of agentic AI projects will fail by 2027" - June 27, 2025
3. McKinsey & Company "Seizing the agentic AI advantage" - June 13, 2025
4. Forrester Research Total Economic Impact Study - WRITER Platform Analysis, 2025
5. IDC/Microsoft Study AI ROI Analysis, 2025
6. IBM Research "What is Agentic AI? Beyond Chatbots and Simple Automation" - 2025
7. European Commission "AI Act | Shaping Europe's digital future" - Official Documentation
8. Carnegie Mellon University TheAgentCompany Benchmark Study, 2025
9. WillowTree "Quantifying the Opportunity Value of Agentic AI" - 2025
10. Moveworks "6 Agentic AI Examples and Use Cases Transforming Businesses" - January 6, 2025