Como a inteligência artificial autônoma está revolucionando as bases da estratégia empresarial

As empresas estão sempre em busca de maneiras de aumentar a eficiência, reduzir custos e aumentar a produtividade. Os primeiros comerciantes conhecidos, da antiga Mesopotâmia, foram fundamentais para o desenvolvimento da escrita, uma prática que se tornou uma vantagem competitiva ao possibilitar o registro de informações. Desde então, as necessidades de registrar e otimizar processos têm existido em todas as eras econômicas. A principal diferença atualmente é que a tecnologia de inteligência artificial (IA) oferece novas e altamente lucrativas formas de melhorar essas eficiências. A IA agentiva está no centro desse impulso por eficiência.

Conforme explica Dan Priest, diretor de IA da PwC nos Estados Unidos, "IA agentiva refere-se a sistemas de IA que podem perceber, decidir e agir de maneira autônoma dentro de um escopo definido para alcançar objetivos, sendo capazes de colaborar com humanos, sistemas ou outros agentes." A PwC é uma das quatro maiores empresas de serviços profissionais do mundo.

Diferentemente dos antigos sistemas de gestão empresarial baseados em algoritmos, os sistemas de IA agentiva são mais avançados. Eles têm a capacidade de entender o contexto, se adaptar a situações em mudança sem seguir roteiros rígidos e agir de maneira autônoma em direção a metas definidas. Comparados à automação tradicional (e até a alguns gerentes), esses sistemas podem lidar com ambiguidade, tomar decisões informadas rapidamente e manter a flexibilidade necessária para as operações empresariais. Segundo Priest, "a IA agentiva ajuda as organizações a operar com maior velocidade, inteligência e escalabilidade, transformando fundamentalmente como o trabalho é realizado e as decisões são tomadas."

Entretanto, não é tão simples implementar a IA agentiva em toda a empresa. Existem diversos desafios, incluindo a dívida técnica associada a ferramentas e processos legados, resistência à mudança, questões regulatórias e a falta de compreensão e habilidades técnicas em IA dentro das organizações. "Os obstáculos comuns à integração de sistemas de IA incluem ambientes de dados fragmentados, falta de interoperabilidade entre ferramentas e estruturas organizacionais isoladas", explica o especialista da PwC em IA. Ironia do destino, o próprio processo de implementação pode dificultar a adoção da IA. Muitas empresas começam seguindo uma boa prática de TI: a implementação de um novo sistema em pequenos incrementos. No entanto, os sistemas de IA mais eficazes dependem de informações que circulam entre diferentes áreas, então essa abordagem fragmentada pode resultar em ineficiências e resistência entre as partes interessadas.

Para superar esses desafios, Priest ressalta a necessidade de não apenas upgrades tecnológicos, mas também mudanças culturais e operacionais que possibilitem um alinhamento multifuncional e uma integração escalável. "Além disso, preocupações relacionadas à segurança, conformidade e governança podem atrasar a adoção, especialmente em setores regulados."

Para que a IA agentiva seja implantada de forma abrangente e suas vantagens sejam plenamente aproveitadas, os gerentes devem reavaliar os processos de negócios, desenvolver estratégias de coordenação entre departamentos, garantir o apoio completo da alta direção e promover mudanças culturais em toda a empresa.

A fase de prova de conceito (POC) é fundamental na adoção da IA agentiva. É natural que os gerentes estejam hesitantes em confiar em máquinas para processos que antes eram humanos. Contudo, para uma implementação bem-sucedida, a POC é essencial. Segundo o especialista em IA da PwC, "as POCs são mais importantes do que nunca, especialmente em ambientes onde o ceticismo ainda predomina." Ao iniciar implantações em estágio inicial que demonstrem os benefícios e uma transição tranquila para operações baseadas em IA, a tecnologia pode comprovar sua eficácia e vantagens.

"O caminho da prova de conceito até a IA em larga escala começa muito antes da própria POC", sugere Priest. "Inicia-se com uma estratégia inteligente. O sucesso depende da escolha das oportunidades certas: casos de uso de alto potencial e alta certeza, onde a IA pode realmente agregar valor. Essa avaliação inicial, onde os líderes fazem suas escolhas, é o que separa as organizações que escalam a IA àquelas que ficam paralisadas." É natural que ocorram falhas nesse estágio, porém, o importante é não confundir erros como falhas da IA quando o problema real pode ser rastreado até erros de planejamento ou estratégia. Como as POCs precisam gerar valor real desde cedo, é essencial encontrar maneiras de medir esse valor para que se possa transformar o que podem ser meras alegações de sucesso em realizações concretas e comprováveis.

Conquistar o apoio de todos na organização pode ser desafiador. Uma consequência da maior eficiência e da implementação da IA agentiva pode ser a diminuição da segurança no emprego para aqueles que potencialmente defenderiam tal mudança. Embora a lucratividade da empresa possa aumentar, muitos funcionários costumam temer as transformações associadas à adoção de IA em grande escala. Para mitigar essa preocupação, Priest aconselha que os líderes empresariais busquem indícios de que os membros da equipe estão dispostos ou animados em serem assistidos pela IA. Ele afirma que "o sucesso na adoção depende da abertura humana para utilizá-la."

Confiar nos agentes de IA é fundamental, e isso depende do entendimento de que existe uma proposta de valor significativa ao longo da jornada da IA. As pessoas devem perceber benefícios claros, seja em termos de eficiência, insights ou novas capacidades. A confiança não se resume apenas ao desempenho; é também uma questão de relevância. Se os usuários não acreditam que a IA está atuando em seu favor ou gerando valor palpável, o ceticismo pode crescer, independentemente do quão avançada seja a tecnologia. "Acreditamos que os agentes de IA devem ser utilizados para capacitar as pessoas, e não substituí-las. Os ingredientes que formam uma grande equipe são características que os agentes de IA não conseguem replicar, como especialização profunda, diversidade de opiniões e a capacidade de pensar de forma criativa e inovadora."

Os agentes de IA podem complementar a força de trabalho ao assumir tarefas rotineiras e repetitivas, permitindo que os colaboradores se concentrem em atividades mais estratégicas, criativas e de geração de valor. Eles podem atuar como assistentes inteligentes, auxiliando em atividades como pesquisa, resumir informações, automatizar fluxos de trabalho e tomar decisões. "Esse tipo de aprimoramento aumenta a produtividade", diz Priest, "mantendo o julgamento humano e o contexto que as máquinas não conseguem replicar."

A PwC ajuda seus clientes a integrar agentes de IA em suas estratégias de força de trabalho. Entre os casos de sucesso, a empresa citou três exemplos em tecnologia, hospitalidade e saúde. Em tecnologia, uma grande empresa reformulou o atendimento ao cliente ao implantar um centro de contato omnicanal operado por agentes de IA. Com modelagem preditiva de intenções, diálogos adaptáveis e análises em tempo real, o sistema reduziu o tempo de chamadas em quase 25% e diminuiu as transferências de chamadas em até 60%, resultando em um aumento de aproximadamente 10% na satisfação dos clientes.

Na hospitalidade, uma grande rede de hotéis simplificou a gestão de seus padrões de marca em todo o portfólio global ao adotar fluxos de trabalho ágeis dentro de uma plataforma moderna alimentada por IA. Os agentes inteligentes agora automatizam atualizações, aprovações e rastreamento de conformidade, o que reduziu os tempos de revisão em até 94%.

Na saúde, uma empresa global do setor transformou o tratamento do câncer ao implantar fluxos de trabalho de IA agentiva nas práticas oncológicas. Os agentes inteligentes otimizaram os processos clínicos e operacionais, automatizando a extração, padronização e consulta de documentos não estruturados, facilitando em cerca de 50% a busca de informações clínicas relevantes para tratamentos de precisão e estudos. Isso também promoveu uma redução de quase 30% na carga administrativa dos funcionários por meio de pesquisa e síntese de documentos com suporte de IA.

A infraestrutura e a governança andam lado a lado. Os agentes, por sua natureza, precisam transitar entre unidades organizacionais e se comunicar entre disciplinas e sistemas. Assim que a interoperabilidade é introduzida nesse nível, a compatibilidade técnica se torna um grande desafio e uma exigência. Padrões, sistemas modulares e implementações de código aberto podem reduzir riscos de longo prazo e aumentar a compatibilidade e a facilidade de manutenção. A PwC recomenda que as empresas invistam em plataformas escaláveis e seguras que suportem orquestração, observabilidade e integração entre sistemas, incluindo robustos pipelines de dados, APIs e estruturas de governança para que os agentes operem de forma confiável e responsável em larga escala.

"Os frameworks de governança eficazes para agentes de IA combinam responsabilidade clara, supervisão robusta e alinhamento com padrões regulatórios," afirma Priest. "Princípios como transparência, explicabilidade, privacidade de dados e mitigação de viés devem ser incorporados tanto na arquitetura técnica quanto nas políticas organizacionais." Esse é um processo contínuo que deve incluir revisões, validação de modelos e mecanismos que envolvam humanos para ajudar a manter o controle à medida que os agentes se expandem.

A PwC prevê que, nos próximos dois anos, a IA agentiva transformará a forma como as equipes operam. A inteligência se tornará parte intrínseca dos negócios, levando a decisões melhores, líderes mais bem informados e especialistas altamente especializados. "Estou entusiasmado com este período, pois marca o início de uma era de alto desempenho, onde os agentes elevam as equipes a se tornarem as mais inteligentes da história da humanidade", diz Priest.

Olhando para cinco anos à frente, a IA agentiva provavelmente se tornará uma camada fundamental da infraestrutura das empresas. Esses agentes se tornarão cada vez mais autônomos, capazes de aprender continuamente, se adaptar aos objetivos empresariais em tempo real e colaborar de forma integrada com humanos e outros agentes. Priest afirma que "com essas mudanças, é importante lembrar do quadro geral. A transformação que estamos vivendo não é temporária; é fundamental e veio para ficar."

E a sua organização? Você está explorando a IA agentiva? Já começou a integrar agentes de IA em seus fluxos de trabalho? Quais desafios você enfrentou ou antecipa ao lidar com a adoção, governança ou apoio dos funcionários? Existem casos específicos em que você acredita que agentes de IA poderiam ter um impacto real em seu negócio? Deixe-nos saber nos comentários abaixo.

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