Por que a expansão da IA com autonomia é um desafio a longo prazo

A inteligência artificial generativa começa a apresentar resultados promissores, embora limitados. Entretanto, a indústria de TI está avançando rapidamente em direção ao próximo nível de automação: a inteligência artificial agente. Como a IA ainda não consegue projetar, construir e implementar agentes de forma autônoma, cabe aos humanos aprender a criar e direcionar esses agentes de maneira produtiva. Contudo, esse processo deverá levar algum tempo.

Uma pesquisa recente realizada pela consultoria Accenture indicou que escalar serviços baseados em IA para alcançar um valor comercial sustentável é um desafio, com apenas 13% dos projetos alcançando resultados significativos nessa área. O estudo da Accenture envolveu 3.400 executivos e mais de 2.000 projetos de clientes. A rápida evolução em direção à inteligência artificial agente exige um novo tipo de talento, qualificado em IA e desenvolvimento de modelos, além de conhecimentos em negócios. "Nosso trabalho com clientes líderes em talento e habilidades confirma essa necessidade", afirmaram os autores do relatório, liderados por Jack Azagury, executivo chefe de consultoria na Accenture.

Conversei com Azagury sobre o que esse novo tipo de habilidade implica para profissionais de tecnologia e gerentes. "A prontidão do talento é uma das maiores barreiras para escalar e desbloquear o valor para as empresas, portanto, uma arquitetura de habilidades adequada é necessária para vencer na era da inteligência artificial generativa", disse ele. "Atualmente, as organizações estão investindo três vezes mais em tecnologia do que em pessoas – isso precisa mudar." Azagury afirmou que a maioria das empresas não está preparando seus colaboradores para a era da IA. Embora a Accenture tenha descoberto que 94% dos trabalhadores desejam aprender sobre inteligência artificial generativa, somente 5% das empresas oferecem treinamento nesta área. "Essa lacuna precisa ser preenchida", enfatizou. "Pode-se investir em todas as ferramentas de IA generativa disponíveis, mas se seus funcionários não souberem como ou por que usá-las ou não confiarem nelas, o valor simplesmente não será alcançado."

Azagury destacou três tipos de agentes de IA que demandam atenção das empresas atualmente:

Agentes Utilitários: "Executam tarefas rotineiras e de alta frequência que aumentam a eficiência operacional." Exemplos incluem funções em veículos autônomos ou sistemas de precificação dinâmica.
Super Agentes: "Combinam múltiplas funções, sintetizando dados para conduzir fluxos de trabalho estratégicos." Um exemplo é um agente de marketing que reúne dados de fontes relevantes e determina a sequência de passos necessários para executar uma campanha ou relatório.
Agentes Orquestradores: "Supervisionam processos de ponta a ponta, quebrando silos e permitindo colaboração fluida." Um exemplo é um agente que integra vários agentes de diferentes serviços, como um sistema de produção que coordena agentes individuais encarregados de tarefas específicas, como fornecimento de pedidos, gestão de estoque e agendamento.

Azagury ressaltou que a construção e a implementação de uma arquitetura agente requerem uma colaboração especial. Essa abordagem implica assumir um "duplo papel de promover uma mudança significativa no ciclo de vida de desenvolvimento de software". Ele também afirmou que os profissionais de tecnologia devem garantir que suas organizações e colaboradores "prosperem usando inteligência artificial generativa em geral."

Com o surgimento da inteligência artificial generativa – e agora da inteligência artificial agente – "há uma demanda crescente por profissionais com habilidades em ciência de dados e engenharia de dados que compreendam profundamente o uso de modelos, saibam como implementar uma arquitetura onde se possa alternar entre modelos de linguagem (LLMs) e como habilitar um núcleo digital flexível com a arquitetura de IA correta", comentou Azagury. "Essas novas responsabilidades significativas exigirão investimentos no aprimoramento da força de trabalho de TI, com uma estratégia de talento metódica, baseada em habilidades e estruturada." Azagury observou que as organizações que adotam essa estratégia podem esperar um retorno significativo: "As empresas que estão gerando valor em nível empresarial com a inteligência artificial generativa são 2,9 vezes mais propensas a ter um roteiro de talentos para suas equipes. E 2,8 vezes mais propensas a ter caminhos de aprendizado específicos em IA generativa tanto para funções técnicas quanto não técnicas."

Além disso, Azagury afirmou que até mesmo os CEOs precisam ser atualizados sobre as implicações dos agentes de IA. O impacto da IA nos fluxos de trabalho – e até mesmo na cultura corporativa – "exige um nível de educação em IA e conhecimento tecnológico que é muito mais significativo do que o que vimos com outras tecnologias", destacou. "Isso se deve à sua democratização e, com a iminente chegada dos agentes, exigirá uma parceria ainda mais profunda entre humanos e máquinas."

Referência: Accenture Report on AI and Talent