Engenharia de Contexto para Adoção de Agentes de IA
A adoção efetiva de agentes de inteligência artificial (IA) demanda engenharia de contexto. Para tal, é essencial ter acesso a dados, metadados e fluxos de processos, entre outros aspectos. A engenharia de contexto assegura que os dados estejam prontos para uso em IA "agencial".
Por que os funcionários experientes superam inicialmente um novo talento recém-contratado? E por que é necessário um período de integração para um novo colaborador atingir o pleno desempenho? Isso se deve ao conhecimento institucional. Embora o novo talento saiba realizar a função, ele precisa de tempo para compreender a cultura da empresa, processos, abordagens, aplicações, além de interagir com a equipe e com clientes e parceiros.
No universo da IA, o conhecimento institucional é denominado contexto. Os agentes de IA funcionam como novos colaboradores de destaque, podendo ser "integrados" em poucos minutos, e não em meses. Quanto mais contexto for fornecido a esses agentes, melhor será sua performance.
Quando se observa que agentes de IA têm melhores desempenhos com dados precisos, é vital pensar além dos dados de clientes. Os dados que a IA requer para desempenhar suas funções eficazmente incluem também informações que descrevem o conhecimento institucional: o contexto.
Diferentes Tipos de Contexto
Há diferentes tipos de contexto, suas fontes e seu formato — estruturado ou não estruturado — que influenciam a maneira como esses dados são apresentados ao agente de IA. Nas discussões sobre modelos que possuem uma ampla janela de contexto, como a do Claude (1 milhão de tokens) ou do ChatGPT 5.2 (400.000 tokens), é importante notar que isso pode não ser suficiente para abranger tudo relacionado à empresa. Por exemplo, a configuração da organização do Salesforce inclui classes Apex de complexidade relativamente alta que superam 250.000 tokens. Assim, é necessário ser seletivo e fornecer apenas o contexto relevante para a função que o agente de IA vai desempenhar.
A Necessidade da Engenharia de Contexto
Muita informação disponível é desestruturada. Os colaboradores são habilidosos em interpretar e preencher lacunas utilizando seu julgamento e conhecimento institucional. Embora os agentes de IA consigam processar dados não estruturados, eles não aplicam bem o julgamento em situações de conflito, nuances ou omissões, resultando em “alucinações” nas respostas.
A categoria de conteúdo, a fonte e o seu formato determinarão como o contexto é apresentado ao agente. O conteúdo deve ser completo e legível para a IA, além de ser específico para o papel que o agente deve desempenhar, evitando sobrecarga na janela de contexto.
Contexto e Processo de Negócio
Fornecer o contexto correto ao agente de IA, no nível adequado de detalhe, exige uma análise cuidadosa das fontes de dados. É necessário entender a configuração do processo de negócios documentado e a configuração da aplicação, que está codificada nos metadados e nas dependências. Isso não se limita apenas ao uso de metadados, mas à compreensão do porquê e como eles se interligam.
Os mapas de processo revelam atividades manuais entre ou dentro de aplicações. A precisão e a completude dos diagramas de processos documentados variam. Processos de front-office, geralmente, apresentam deficiências, enquanto os de back-office em setores regulamentados tendem a ser mais robustos. Para explorar o potencial dos agentes de IA, as organizações precisam otimizar seus processos de negócio, o que está gerando uma revolução na reengenharia de processos, semelhante à ocorrida nos anos 1990, mas com um nível de detalhamento mais elevado exigido para IA.
Avaliando o Conteúdo para IA
É necessário formular perguntas críticas sobre cada tipo de conteúdo relevante. Precisamos verificar a existência dessas informações, quem detém a posse, se estão atualizadas, se foram redigidas de forma a serem compreendidas pela IA, onde estão armazenadas e como podem ser estruturadas para otimização.
Cultura Organizacional
O conhecimento sobre a cultura de uma empresa é frequentemente transmitido aos novos colaboradores durante o processo de integração, mas é também um conhecimento intangível que se adquire com o tempo. Os agentes de IA necessitam de todas essas informações imediatamente.
A existência e a propriedade dessa informação incluem o conteúdo utilizado na integração, como políticas corporativas e outros documentos que representam a cultura organizacional, como diretrizes de marca, relatórios anuais e apresentações a acionistas. É importante considerar as prioridades e incentivos das equipes que gerenciam esses documentos.
Operações de Negócio/Processos
Os processos de negócio documentados são fundamentais para os agentes de IA alcançarem os resultados esperados. Contudo, eles também descrevem os processos de apoio que o agente depende. Na maioria das empresas, os processos estão documentados, mas geralmente são incompletos e desatualizados.
Configuração de Aplicativos
Os metadados dos aplicativos descrevem a estrutura de dados, a lógica de negócios e as permissões de cada aplicativo. Se os agentes de IA operam entre diferentes aplicativos, é necessário complementar o conteúdo com diagramas arquitetônicos que descrevam como esses aplicativos interagem.
Conclusão
A engenharia de contexto é crucial para administrar as interações com agentes de IA, exigindo um entendimento profundo da informação disponível que é, na verdade, o conhecimento institucional dos colaboradores ao longo do tempo. Como resultado, para que as organizações possam se beneficiar dos agentes de IA, é essencial documentar o escopo, identificar informações contextuais críticas e formatar esse conhecimento nas plataformas certas, tornando-o acessível a esses agentes.
Referência: [Link da matéria original]
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