Autor: Rodrigo Coutinho, co-fundador e gerente de produtos da IA da Outsystems
A IA foi além de projetos piloto e promessas futuras. Hoje, está incorporado às indústrias, com mais de três quartos de organizações (78%) agora usando a IA em pelo menos uma função comercial. O próximo salto, no entanto, é a IA Agentic: sistemas que não fornecem apenas informações ou automatizam tarefas estreitas, mas operam como agentes autônomos, capazes de se adaptar às entradas de mudança, conectar-se a outros sistemas e influenciar as decisões críticas de negócios. Embora esses agentes ofereçam maior valor, a IA Agentic também apresenta desafios.
Imagine agentes que resolvem proativamente os problemas dos clientes em tempo real ou adaptam aplicativos dinamicamente para atender às prioridades de negócios em mudança. A maior autonomia inevitavelmente traz novos riscos. Sem as salvaguardas certas, os agentes da IA podem desviar de seu objetivo pretendido ou fazer escolhas colididas com regras de negócios, regulamentos ou padrões éticos. Navegar nesta nova era requer uma supervisão mais forte, onde o julgamento humano, as estruturas de governança e a transparência estão internas desde o início. O potencial da IA agêntica é vasto, mas também as obrigações que acompanham a implantação. As plataformas de baixo código oferecem um caminho a seguir, servindo como uma camada de controle entre agentes autônomos e sistemas corporativos. Ao incorporar a governança e a conformidade no desenvolvimento, eles dão às organizações a confiança de que os processos orientados pela IA avançarão metas estratégicas sem adicionar riscos desnecessários.
Projetar salvaguardas em vez de código para a IA Agentic
A IA Agentic marca uma mudança acentuada na maneira como as pessoas interagem com o software. É indicativo de uma mudança fundamental na relação entre pessoas e software. Tradicionalmente, os desenvolvedores se concentram na criação de aplicativos com requisitos claros e saídas previsíveis. Agora, em vez de aplicações fragmentadas, as equipes orquestram ecossistemas inteiros de agentes que interagem com pessoas, sistemas e dados.
À medida que esses sistemas amadurecem, os desenvolvedores passam da escrita de código linha a linha para definir as salvaguardas que os orientam. Como esses agentes se adaptam e podem responder de maneira diferente à mesma entrada, a transparência e a responsabilidade devem ser incorporadas desde o início. Ao incorporar a supervisão e a conformidade no design, os desenvolvedores garantem que as decisões orientadas à IA permaneçam confiáveis, explicáveis e alinhadas com as metas de negócios. A mudança exige que os desenvolvedores e os líderes de TI adotem um papel mais amplo do supervisor, orientando mudanças tecnológicas e organizacionais ao longo do tempo.
Por que a transparência e o controle da matéria em Agentic AI
Maior autonomia expõe as organizações a vulnerabilidades adicionais. De acordo com um estudo recente do Outsystems, 64% dos líderes de tecnologia citam governança, confiança e segurança como as principais preocupações ao implantar agentes de IA em escala. Sem fortes salvaguardas, esses riscos se estendem além das lacunas de conformidade para incluir violações de segurança e danos à reputação. A opacidade nos sistemas agênticos dificulta a compreensão ou valida decisões dos líderes, corroendo a confiança internamente e com os clientes, levando a riscos concretos.
Os agentes autônomos desmarcados e desmarcados podem embaçar a responsabilidade, ampliar a superfície de ataque e criar inconsistência em escala. Sem visibilidade do motivo pelo qual um sistema de IA age, as organizações correm o risco de perder a responsabilidade em fluxos de trabalho críticos. Ao mesmo tempo, agentes que interagem em dados e sistemas sensíveis expandem a superfície de ataque para ameaças cibernéticas, enquanto a “expansão do agente” não monitorada pode criar redundância, fragmentação e decisões inconsistentes. Juntos, esses desafios ressaltam a necessidade de fortes estruturas de governança que mantêm a confiança e o controle como escalas de autonomia.
Escalando a IA com segurança com fundações de baixo código
Fundamentalmente, a adoção da IA agêntica não precisa envolver a reconstrução da governança desde o início. As organizações têm várias abordagens disponíveis, incluindo plataformas de baixo código, que oferecem uma estrutura confiável e escalável, onde a segurança, a conformidade e a governança já fazem parte do tecido de desenvolvimento.
Em toda a empresa, as equipes de TI estão sendo solicitadas a incorporar agentes em operações sem interromper o que já funciona. Com as estruturas corretas, as equipes de TI podem implantar agentes de IA diretamente em operações em toda a empresa, sem interromper os fluxos de trabalho atuais ou re-arquitetam sistemas principais. As organizações têm controle total sobre como os agentes de IA operam a cada etapa, construindo confiança para escalar com confiança na empresa.
O baixo código coloca governança, segurança e escalabilidade no coração da adoção da IA. Ao unificar o desenvolvimento de aplicativos e agentes em um único ambiente, é mais fácil incorporar conformidade e supervisão desde o início. A capacidade de se integrar perfeitamente nos sistemas corporativos, combinados com as práticas de devSecops integradas, garante que as vulnerabilidades sejam abordadas antes da implantação. E com a infraestrutura pronta para uso, as organizações podem escalar com confiança sem precisar reinventar elementos fundamentais de governança ou segurança.
A abordagem permite que as organizações piloçam e escalem a IA agêntica, mantendo a conformidade e a segurança intactas. O código baixo facilita o fornecimento com velocidade e segurança, dando aos desenvolvedores e líderes de TI a confiança para o progresso.
Supervisão mais inteligente para sistemas mais inteligentes
Por fim, o código baixo fornece uma rota confiável para escalar a IA autônoma, preservando a confiança. Ao unificar o desenvolvimento de aplicativos e agentes em um ambiente, incorpora a conformidade e a supervisão desde o início. A integração contínua em sistemas e práticas de devSecOps integradas ajudam a lidar com as vulnerabilidades antes da implantação, enquanto a infraestrutura pronta permite a escala sem reinventar a governança do zero. Para desenvolvedores e líderes de TI, essa mudança significa ir além do código de escrever para orientar as regras e salvaguardas que moldam sistemas autônomos. Em uma paisagem em rápida mudança, o código baixo fornece a flexibilidade e a resiliência necessárias para experimentar com confiança, abraçar a inovação cedo e manter a confiança à medida que a IA se torna mais autônoma.
Autor: Rodrigo Coutinho, co-fundador e gerente de produtos da IA da Outsystems
(Imagem de Alexandra_koch)
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