Após vários anos de experimentação, a IA empresarial está saindo da fase piloto. Até o momento, muitas organizações limitam a IA a chatbots de uso geral, muitas vezes criados por pequenos grupos de pioneiros. De acordo com Nexos.ai, esse modelo dará lugar a algo mais operacional: frotas de agentes de IA específicos para tarefas incorporadas diretamente nos fluxos de trabalho de negócios.
Mesmo agentes isolados são de uso comum, selecionando currículos, revisando contratos, elaborando correspondências de rotina, preparando relatórios gerenciais e orquestrando ações em sistemas corporativos.
A análise da empresa sugere que as organizações que passam de chatbots únicos para vários agentes com funções específicas observam uma adoção significativamente maior e reivindicam um impacto comercial mais claro. As equipes interagem com agentes que podem se comportar como colegas juniores, onde cada agente é responsável por uma fatia definida do trabalho.
Cada equipe recebe seu próprio agente nomeado
Os estudos da empresa prevêem a normalização de agentes nomeados de IA atribuídos por equipe, que ela descreve como “estagiário de IA”. Não se trata de assistentes de uso geral, mas de ferramentas dedicadas para processos operacionais específicos.
Por exemplo, as equipes de RH podem implantar agentes ajustados aos critérios de recrutamento ou equipes jurídicas usando agentes configurados para sinalizar violações de padrões contratuais. As equipes de vendas contarão com agentes otimizados para seus pipelines de vendas e integrados a um CRM existente. Em cada caso, a Nexos afirma que o valor do negócio vem da consciência contextual e da integração com software e dados existentes, e não de avanços no poder bruto do modelo.
As primeiras implantações empresariais sugerem que os ganhos podem ser significativos. Payhawk, por exemplo, relata que a implantação da plataforma de agentes da Nexos.ai em finanças, suporte ao cliente e operações reduziu o tempo necessário de investigação de segurança em 80%. A empresa alcançou 98% de precisão dos dados e reduziu seus custos de processamento em 75%.
Žilvinas Girėnas, chefe de produto da Nexos.ai, diz que o verdadeiro benefício vem da coordenação. “A mudança de agentes de propósito único para equipes coordenadas de IA é fundamental. As empresas estão (…) construindo grupos de agentes especializados que trabalham juntos em um fluxo de trabalho. É aí que a IA deixa de ser um piloto e começa a se tornar uma infraestrutura.”
A consolidação da plataforma torna-se inevitável
À medida que aumenta o número de agentes activos nas organizações, surge um problema de segunda ordem – a fragmentação. As equipes que administram de cinco a dez agentes em ferramentas diferentes enfrentam custos duplicados e inconsistências nos controles de segurança. Do ponto de vista da governança de TI, esta situação pode tornar-se insustentável.
As evidências dos primeiros usuários do Nexos sugerem que a consolidação de agentes em uma plataforma compartilhada em toda a empresa proporciona uma implantação mais rápida – em alguns casos, duas vezes mais rápida – e proporciona melhor supervisão sobre gastos e desempenho.
Girėnas diz: “Quando as equipes estão lidando com vários fornecedores e logins, o uso cai. Uma plataforma única é o que permite às organizações extrair valor consistente em vez de pagar por prateleiras”.
A situação aponta para um padrão familiar aos veteranos da tecnologia empresarial: os sistemas de agentes de IA seguem a mesma trajetória de consolidação vista nas pilhas de colaboração, segurança e análise.
As operações de IA mudam para os negócios
As descobertas da empresa sugerem que a propriedade das operações de IA está a passar das equipas de engenharia para líderes empresariais e funções empresariais distintas. O modelo de implantação específico da função significa que se espera que os chefes de RH, jurídico, financeiro e vendas configurem seus próprios agentes, uma tarefa que inclui gerenciamento imediato. Assim, a capacidade de gerenciar agentes se tornará uma competência operacional essencial para indivíduos e funções empresariais.
Isso impõe novos requisitos às plataformas de agente, com a necessidade de interfaces acessíveis a usuários não técnicos, com a pilha operando com dependência mínima de APIs ou de ferramentas de estilo de desenvolvedor. Os líderes de equipe precisarão ser capazes de ajustar instruções, testar resultados de seus sistemas adotados e encontrar maneiras de dimensionar configurações bem-sucedidas. O apoio de engenharia será reservado para a resolução de problemas isolados.
A demanda superará a capacidade de entrega
A previsão final da Nexos.ai é o surgimento de um desafio de capacidade. Afirma que assim que as equipas conseguirem implementar os seus primeiros agentes com sucesso, a procura por sistemas semelhantes irá acelerar na organização. Os departamentos de marketing podem procurar a automação do fluxo de trabalho, os profissionais de finanças vão querer agentes de verificação de conformidade e as equipes de sucesso do cliente explorarão os efeitos da triagem de suporte: cada departamento, vendo valor comprovado em outros lugares, esperará habilidades e eficiências semelhantes.
As projeções da indústria sugerem que, até ao final de 2026, cerca de 40% das aplicações de software empresarial incorporarão agentes de IA específicos para tarefas, acima dos 5% em 2024. É pouco provável que a capacidade de engenharia acompanhe o ritmo se cada agente for construído a partir do zero – daí a necessidade de capacidade centralizada.
“As organizações que melhor lidam com a situação serão aquelas com agentes bibliotecas em vez de construções sob medida”, diz Girėnas. “Modelos, manuais e agentes pré-construídos são a única maneira de atender à crescente demanda sem sobrecarregar as equipes de entrega.”
(Fonte da imagem: “Office Assistant” de LornaJane.net está licenciado sob CC BY-ND 2.0.)
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