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Intuit — o gigante do software financeiro por trás de produtos como TurboTax e QuickBooks — está dando passos significativos usando IA generativa para melhorar suas ofertas para clientes de pequenas empresas.

Em um cenário tecnológico repleto de promessas de IA, a Intuit construiu uma arquitetura de IA baseada em agentes que está proporcionando resultados comerciais tangíveis para pequenas empresas. A empresa implementou o que chama de experiências “prontas para você”, que gerenciam autonomamente fluxos de trabalho inteiros e fornecem impacto comercial quantificável.

A Intuit tem desenvolvido sua própria camada de IA, que chama de sistema operacional de IA generativa (GenOS). A empresa detalhou algumas das maneiras em que está usando IA generativa para melhorar a personalização na VB Transform 2024. Em setembro de 2024, a Intuit adicionou fluxos de trabalho de IA agentiva, um esforço que melhorou as operações tanto para a empresa quanto para seus usuários.

De acordo com novos dados da Intuit, os clientes do QuickBooks Online estão sendo pagos em média cinco dias mais rápido, com faturas em atraso 10% mais propensas a serem pagas na íntegra. Para pequenas empresas, onde o fluxo de caixa é essencial, essas não são apenas melhorias incrementais — são inovações que podem salvar negócios.

A trindade técnica: Como a arquitetura de dados da Intuit habilita a verdadeira IA agentiva

O que separa a abordagem da Intuit de seus concorrentes é sua sofisticada arquitetura de dados projetada especificamente para permitir experiências com IA baseada em agentes.

A empresa construiu o que o CDO Ashok Srivastava chama de “trindade” de sistemas de dados:

  1. Lago de dados: O repositório fundamental para todos os dados.
  2. Nuvem de dados do cliente (CDC): Uma camada de serviço especializada para experiências de IA.
  3. “Barramento de eventos”: Um sistema de dados em streaming que permite operações em tempo real.

“O CDC fornece uma camada de serviço para experiências de IA, então o lago de dados é, de certa forma, o repositório para todos esses dados,” disse Srivastava ao VentureBeat. “O agente interagirá com os dados, e ele tem um conjunto de dados que pode analisar para extrair informações.”

Além das incorporações vetoriais para impulsionar a IA agentiva

A arquitetura da Intuit diverge da abordagem típica de banco de dados vetorial que muitas empresas estão implementando apressadamente. Embora bancos de dados vetoriais e incorporações sejam importantes para alimentar modelos de IA, a Intuit reconhece que um verdadeiro entendimento semântico requer uma abordagem mais holística.

Onde a questão-chave continua a ser essencialmente em garantir que temos um bom entendimento lógico e semântico dos dados,” disse Srivastava.

Para alcançar esse entendimento semântico, a Intuit está construindo uma camada de dados semânticos sobre sua infraestrutura de dados central. A camada de dados semânticos ajuda a fornecer contexto e significado em torno dos dados, além dos dados brutos ou de suas representações vetoriais. Isso permite que os agentes de IA da Intuit compreendam melhor as relações e conexões entre diferentes fontes e elementos de dados.

Ao construir essa camada de dados semânticos, a Intuit é capaz de aumentar as capacidades de seus sistemas baseados em vetores com um entendimento mais profundo e contextual dos dados. Isso permite que os agentes de IA tomem decisões mais informadas e significativas para os clientes.

Além da automação básica: Como a IA agentiva completa processos de negócios inteiros de forma autônoma

Diferentemente das empresas que estão implementando IA para automação de fluxos de trabalho básicos ou chatbots de atendimento ao cliente, a Intuit focou em criar experiências “prontas para você” totalmente agentivas. Essas são aplicações que lidam com tarefas complexas e multifásicas, exigindo apenas a aprovação final de um humano.

Para os usuários do QuickBooks, o sistema agentivo analisa o histórico de pagamentos dos clientes e o status das faturas para elaborar automaticamente mensagens de lembrete personalizadas, permitindo que os proprietários de negócios simplesmente revisem e aprovem antes de enviar. A capacidade do sistema de personalizar com base no contexto relacional e nos padrões de pagamento contribuiu diretamente para pagamentos mais rápidos.

A Intuit está aplicando os mesmos princípios agentivos internamente, desenvolvendo sistemas de procurement autônomos e assistentes de RH.

“Temos a capacidade de ter um processo de procurement agentivo interno que os funcionários podem usar para comprar suprimentos e reservar viagens,” explicou Srivastava, demonstrando como a empresa está utilizando sua própria tecnologia de IA.

Projetado para a era dos modelos de raciocínio

O que potencialmente dá à Intuit uma vantagem competitiva sobre outras implementações de IA empresarial é como o sistema foi projetado com uma previsão sobre o surgimento de modelos avançados de raciocínio, como o DeepSeek.

“Construímos a execução de gen em antecipação aos modelos de raciocínio que estavam por vir,” revelou Ashok. “Não estamos atrás do tempo … estamos à frente. Construímos as capacidades assumindo que o raciocínio existiria.”

Esse design visionário significa que a Intuit pode rapidamente incorporar novas capacidades de raciocínio em suas experiências agentivas à medida que surgem, sem exigir grandes reformulações arquitetônicas. De acordo com Srivastava, as equipes de engenharia da Intuit já estão usando essas capacidades para permitir que os agentes raciocinem em uma grande quantidade de ferramentas e dados de maneiras que não eram possíveis anteriormente.

Mudando do hype de IA para impacto nos negócios

Talvez o mais significativo seja que a abordagem da Intuit mostra um foco claro em resultados comerciais, em vez de exibição tecnológica.

“Há muito trabalho e muito alarde acontecendo atualmente sobre IA propriamente dita, que vai revolucionar o mundo, e tudo isso, que eu acho que é bom,” disse Srivastava. “Mas eu acho que o que é muito melhor é mostrar que está realmente ajudando pessoas reais a se saírem melhor.”

A empresa acredita que capacidades de raciocínio mais profundas permitirão experiências de “prontas para você” ainda mais abrangentes que atendem a mais necessidades dos clientes em maior profundidade. Cada experiência combina múltiplas experiências atômicas ou operações discretas que juntas criam uma solução de fluxo de trabalho completa.

O que isso significa para as empresas que adotam IA

Para as empresas que buscam implementar IA de forma eficaz, a abordagem da Intuit oferece várias lições valiosas:

  • Foco em resultados em vez de tecnologia: Em vez de mostrar IA por si só, tenha como alvo pontos problemáticos específicos nos negócios com metas de melhoria mensuráveis.
  • Construa com modelos futuros em mente: Projete uma arquitetura que possa incorporar capacidades de raciocínio emergentes sem exigir uma reconstrução completa.
  • Aborde os desafios de dados primeiro: Antes de correr para implementar agentes, assegure-se de que sua base de dados pode suportar o entendimento semântico e o raciocínio entre sistemas.
  • Crie experiências completas: Olhe além da automação simples para criar fluxos de trabalho “prontos para você” que forneçam soluções completas.

    À medida que a IA agentiva continua a amadurecer, as empresas que seguirem o exemplo da Intuit, focando em soluções completas em vez de características isoladas de IA, podem se ver alcançando resultados comerciais concretos em vez de apenas gerar alarde tecnológico.




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