Da euforia dos agentes de IA à praticidade: Por que as empresas devem priorizar a adequação em vez do brilho.

À medida que penetramos plenamente na era da transformação autônoma, os agentes de IA estão revolucionando a forma como as empresas operam e criam valor. Mas, com centenas de fornecedores alegando oferecer “agentes de IA”, como podemos cortar a hype e entender o que esses sistemas realmente podem realizar e, mais importante, como devemos usá-los?

A resposta é mais complicada do que apenas criar uma lista de tarefas que poderiam ser automatizadas e testar se um agente de IA pode realizar essas tarefas em relação a benchmarks. Um jato pode se mover mais rápido que um carro, mas é a escolha errada para uma ida ao mercado.

Por que não devemos tentar substituir nosso trabalho por agentes de IA

Cada organização cria uma certa quantia de valor para seus clientes, parceiros e funcionários.

Essa quantia é uma fração do total de criação de valor endereçada (ou seja, a quantidade total de valor que a organização é capaz de criar e que seria bem-vinda por seus clientes, parceiros e funcionários).

Se cada funcionário sai do expediente com uma longa lista de tarefas para o dia seguinte e outra lista de tarefas a serem despriorizadas — itens que poderiam ter criado valor se pudessem ter sido priorizados — há um desequilíbrio de valor, tempo e esforço, deixando valor sobre a mesa.

A forma mais simples de começar com agentes de IA é observar o trabalho já realizado e o valor criado. Isso torna a matemática inicial fácil, pois você pode mapear o valor que já existe e analisar oportunidades para criar o mesmo valor de forma mais rápida ou confiável.

Não há nada de errado com esse exercício como fase em um processo de transformação, mas onde a maioria das organizações e iniciativas de IA falham é em considerar apenas como a IA pode se aplicar ao valor que já está sendo criado. Isso limita seu foco e investimentos ao estreito sobreposto no diagrama de Venn abaixo, deixando a maior parte do valor endereçado sobre a mesa.

Humanos e máquinas possuem pontos fortes e fracos inerentemente diferentes. Organizações que reinventam o trabalho de forma colaborativa com seus parceiros de negócios, tecnologia e indústria terão vantagem sobre aquelas que focam apenas em um corpo de valor e perseguem incessantemente maiores graus de automação sem aumentar o total de produção de valor.

Compreendendo as capacidades do agente de IA através do framework SPAR

Para ajudar a explicar como os agentes de IA funcionam, criamos o que chamamos de framework SPAR: perceber, planejar, agir e refletir. Este framework espelha como os humanos alcançam nossos objetivos e fornece uma maneira natural de entender como os agentes de IA operam.

Perceber: Assim como usamos nossos sentidos para coletar informações sobre o mundo ao nosso redor, os agentes de IA coletam sinais do seu ambiente. Eles rastreiam gatilhos, coletam informações relevantes e monitoram seu contexto operacional.

Planejar: Uma vez que um agente coletou sinais do seu ambiente, ele não simplesmente salta para a execução. Assim como os humanos consideram suas opções antes de agir, os agentes de IA são desenvolvidos para processar as informações disponíveis no contexto de seus objetivos e regras para tomar decisões informadas sobre como alcançar suas metas.

Agir: A capacidade de agir concretamente distingue os agentes de IA de sistemas analíticos simples. Eles podem coordenar múltiplas ferramentas e sistemas para executar tarefas, monitorar suas ações em tempo real e fazer ajustes para permanecer no caminho certo.

Refletir: Talvez a capacidade mais sofisticada seja aprender com a experiência. Agentes de IA avançados podem avaliar seu desempenho, analisar os resultados e refinar suas abordagens com base no que funciona melhor — criando um ciclo de melhoria contínua.

O que torna os agentes de IA poderosos é como essas quatro capacidades funcionam juntas em um ciclo integrado, criando um sistema que pode perseguir objetivos complexos com crescente sofisticação.

Essa capacidade exploratória pode ser contrastada com processos existentes que já foram otimizados várias vezes através da transformação digital. Sua reinvenção pode render pequenos ganhos de curto prazo, mas explorar novos métodos de criação de valor e a abertura de novos mercados pode resultar em um crescimento exponencial.

5 passos para construir sua estratégia de agente de IA

A maioria dos tecnólogos, consultores e líderes de negócios segue uma abordagem tradicional ao introduzir a IA (com uma taxa de falha de 87%):

1. Criar uma lista de problemas;

ou

1. Examinar seus dados;
2. Escolher um conjunto de casos de uso potenciais;
3. Analisar casos de uso para retorno sobre investimento (ROI), viabilidade, custo, cronograma;
4. Escolher um subconjunto de casos de uso e investir na execução.

Essa abordagem pode parecer defensável porque é comumente entendida como uma melhor prática, mas os dados mostram que ela não está funcionando. É hora de uma nova abordagem.

1. Mapear a totalidade da criação de valor endereçada que sua organização poderia fornecer a seus clientes e parceiros, dados suas competências principais e as condições regulatórias e geopolíticas do mercado.
2. Avaliar a criação de valor atual da sua organização.
3. Escolher as cinco oportunidades mais valiosas e inovadoras para sua organização criar novo valor.
4. Analisar quanto ao ROI, viabilidade, custo e cronograma para projetar soluções de agentes de IA (repetir os passos 3 e 4 conforme necessário).
5. Escolher um subconjunto de casos de valor e investir na execução.

Criando novo valor com IA

A jornada para a era da transformação autônoma (com mais sistemas autônomos gerando valor continuamente) não é uma corrida — é uma progressão estratégica, construindo a capacidade organizacional ao lado do avanço tecnológico. Ao identificar inicialmente o valor e aumentar as ambições de maneira metódica, você posicionará sua organização para prosperar na era dos agentes de IA.

Brian Evergreen é o autor de Transformação Autônoma: Criando um Futuro Mais Humano na Era da Inteligência Artificial 

Pascal Bornet é o autor de Inteligência Artificial Agentiva: Aproveitando Agentes de IA para Reinventar Negócios, Trabalho e Vida

Evergreen e Bornet estão ministrando um novo curso online sobre agentes de IA com Cassie Kozyrkov: Inteligência Artificial Agentiva para Líderes