O papel da inteligência artificial (IA) agente nas empresas conectadas vai além de aplicativos auxiliares. Os agentes de IA estão se tornando cada vez mais poderosos, fundamentando os microserviços que constituem a estrutura dos sistemas empresariais. À medida que esses agentes se multiplicam, os departamentos de tecnologia da informação irão assumir um papel semelhante ao de recursos humanos, adquirindo, integrando e orientando assistentes impulsionados por IA, paralelamente às funções de gestão de capital humano desempenhadas pelo RH. Esses insights foram compartilhados em um painel organizado pela Deloitte durante o recente Mobile World Congress, que explorou o papel emergente dos agentes de IA nas empresas.
Os painelistas comentaram que a arquitetura de agentes se assemelha ao surgimento das arquiteturas de microserviços, que fragmentam aplicações monolíticas em componentes flexíveis, independentes e de menor escala. “A IA agente é o próximo passo para desmembrar e resolver problemas”, afirmou Bryan Thompson, vice-presidente de gerenciamento de produtos da GreenLake na HPE. Ele observou que, em particular com a IA agente, existem oportunidades para “aproveitar esses tipos de modelos e dividi-los em uma abordagem semelhante a microserviços para abordá-los — separando-os em serviços especializados”.
A IA agente possibilita a integração dos fluxos de trabalho empresariais, concordou Fred Devoir, chefe global de arquitetura de soluções para telecomunicações na Nvidia. “Pegamos componentes e os reunimos em uma arquitetura RESTful. A Nvidia conseguiu otimizar esses componentes com nossos microserviços e, em seguida, reunir esses microserviços em modelos para oferecer um tempo de retorno rápido ou tempo até os primeiros resultados.” Naturalmente, a IA agente oferece capacidades que vão muito além do que as arquiteturas tradicionais de microserviços poderiam produzir. “Até agora, nunca tivemos uma tecnologia que pudesse conceber ou executar de forma independente”, disse Abdi Goodarzi, responsável por produtos de IA generativa, inovações e novos negócios na Deloitte. “Basta pensar sobre essa afirmação, e em qualquer outro pacote de software que você já lidou. Nenhum deles pôde executar algo de forma independente. Essa é realmente a força da IA.”
Os serviços de IA agente assumem muitas das tarefas onerosas dos humanos — essencialmente, forma-se uma força de trabalho paralela, mas que é integrada e gerida pela TI em vez do RH. “A gestão de capital humano e a gestão de capital da IA agente são a mesma coisa, certo?” disse Devoir. “Mas a diferença é que, em vez de ter um RH para humanos, agora você tem um departamento de TI agindo como RH para todos esses agentes.” O departamento de TI também assume papéis de “curadoria, regulamentação, treinamento e afinamento dos agentes de IA para realizar tarefas específicas e interagir com os fluxos de trabalho humanos. Isso não é uma tarefa simples. Há um grande esforço envolvido. É como o RH, mas em um nível técnico muito mais profundo.”
Isso também significa mudanças abrangentes nas organizações. “Os humanos têm emoções. Os agentes não têm emoções”, afirmou Goodarzi. “Como você incorpora as emoções que farão parte da execução do trabalho? Quando o trabalho é realizado de maneira diferente, a cultura precisa ser alterada, as estratégias de talento devem ser ajustadas e a interação entre humanos e máquinas precisará ser modificada.” Contudo, alcançar uma empresa alimentada por IA agente apresenta desafios, especialmente em relação a dados, confiabilidade e talentos. Em relação aos dados, “as empresas têm investido muito para controlar seus dados estruturados”, disse Goodarzi. “Construindo sistemas ERP. Criando sistemas de registro. Sistemas de ação.” Todas essas aplicações ou sistemas acabam gerando silos de dados separados.
A IA agente pode ajudar a resolver isso, permitindo a implementação do agente onde os dados estão. “Em vez de trazer todos os seus dados para a IA, você leva a IA para os dados”, afirmou Devoir. “Quando você faz uma chamada de serviço, na verdade, solicita a esses agentes de dados uma resposta — e compila esses dados em um modelo.” Além disso, existe a questão da confiabilidade dos agentes. “Você precisa se perguntar se está lidando com os dados corretos”, ressaltou Goodarzi. “Estou lidando com os resultados certos? Todas as outras tecnologias anteriores foram projetadas em torno da atividade transacional. A IA agente foi projetada em torno de tecnologias probabilísticas. Assim, você obtém a melhor resposta provável porque treinou agentes com muito conhecimento sobre como processar os dados e tomar decisões e fazer recomendações.”
Então, a questão da confiança surge: “Posso confiar neste agente? Esses dados estão corretos? Estou lidando com os dados certos? Isso também precisa ser resolvido.” No geral, “estes são novos conceitos para as empresas”, enfatizou Goodarzi. “É por isso que a adoção tem sido mais lenta. Mas as capacidades são reais. A tecnologia está avançada o suficiente para ser aproveitada dentro dos sistemas de produção empresariais. E acredito que este é o ano em que ela realmente decolará.”
Fonte: rob dobi/Getty Images
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