Do hype da IA ​​à praticidade: as empresas devem priorizar o ajuste do flash

À medida que mergulhamos mais profundamente na era da transformação autônoma, os agentes de IA estão remodelando como as empresas funcionam e geram valor. Mas com um mar de fornecedores promovendo seus "agentes de IA", é difícil filtrar o ruído e identificar o que esses sistemas realmente podem fazer — e, crucialmente, como devemos utilizá-los.

Não é tão simples quanto listar tarefas para automação e testar agentes de IA contra benchmarks. Assim como escolher um jato para uma rápida ida ao supermercado seria exagero, precisamos pensar de forma mais crítica sobre como integramos a IA em nosso trabalho.

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

Toda organização busca entregar valor aos seus clientes, parceiros e funcionários. Esse valor é apenas uma fração do que a organização poderia potencialmente criar, considerando as demandas e desejos daqueles que ela atende.

Quando os funcionários terminam o dia com uma lista de tarefas para amanhã e outra lista de tarefas que tiveram que despriorizar — tarefas que poderiam ter adicionado valor se tivessem sido realizadas — fica claro que há uma lacuna entre o potencial e a criação de valor real. Isso deixa valor não explorado na mesa.

O ponto de partida óbvio para implementar agentes de IA é olhar para o trabalho existente e o valor que ele produz. É fácil ver os benefícios imediatos: automatizar tarefas para realizá-las mais rapidamente ou de forma mais confiável. Embora essa abordagem seja válida como parte de uma estratégia de transformação, a armadilha em que muitas organizações caem é focar apenas em melhorar o valor que já estão criando. Isso limita sua visão e investimentos a um pequeno segmento de seu potencial, como mostrado no diagrama de Venn abaixo, deixando grande parte do valor abordável intocado.

Humanos e máquinas têm forças e fraquezas únicas. Empresas que colaboram para redesenhar seus fluxos de trabalho com seus parceiros de negócios, tecnologia e indústria superarão aquelas fixadas em automatizar o valor existente sem expandir sua produção total de valor.

Entendendo as capacidades dos agentes de IA através do framework SPAR

Para desmistificar como os agentes de IA funcionam, desenvolvemos o framework SPAR: sentir, planejar, agir e refletir. Este modelo ecoa a forma como os humanos perseguem objetivos e oferece uma lente direta para visualizar as operações dos agentes de IA.

Sentir

Assim como usamos nossos sentidos para entender nosso entorno, os agentes de IA coletam dados de seu ambiente. Eles detectam gatilhos, coletam informações pertinentes e monitoram seu contexto operacional.

Planejar

Após sentir, os agentes de IA não se precipitam em ação. Similar aos humanos avaliando suas opções, esses agentes analisam os dados à luz de seus objetivos e restrições para tomar decisões estratégicas sobre como alcançar seus objetivos.

Agir

A capacidade de executar ações distingue os agentes de IA de meras ferramentas analíticas. Eles podem orquestrar várias ferramentas e sistemas para realizar tarefas, monitorar seu progresso em tempo real e ajustar conforme necessário para se manterem no caminho.

Refletir

Arguably a característica mais avançada é a capacidade de aprender com a experiência. Agentes de IA sofisticados podem avaliar seu desempenho, examinar resultados e refinar seus métodos com base no que se prova eficaz, promovendo um ciclo de melhoria contínua.

O poder dos agentes de IA reside na integração perfeita dessas quatro capacidades, permitindo que eles enfrentem objetivos complexos com crescente finesse. Essa abordagem contrasta com processos existentes, muitas vezes otimizados, onde melhorias incrementais podem gerar ganhos limitados. Explorar novas vias para criação de valor e desenvolvimento de mercado pode levar a um crescimento exponencial.

5 passos para construir sua estratégia de agentes de IA

O método tradicional para introduzir IA, seguido por muitos tecnólogos, consultores e líderes empresariais, tem uma taxa de falha de 87%:

1. Listar os problemas a serem resolvidos;
2. Ou:
3. Examinar seus dados;
4. Selecionar casos de uso potenciais;
5. Avaliar os casos de uso para ROI, viabilidade, custo e cronograma;
6. Escolher um subconjunto de casos de uso e investir em sua execução.

Esse método pode parecer sólido, pois é amplamente aceito como melhor prática, mas as evidências sugerem que não é eficaz. É hora de uma nova estratégia:

1. Mapear o valor total potencial que sua organização poderia entregar a clientes e parceiros, considerando suas competências principais e o cenário regulatório e geopolítico do mercado.
2. Avaliar a criação de valor atual de sua organização.
3. Identificar as cinco principais oportunidades que poderiam criar valor novo e significativo e potencialmente abrir novos mercados.
4. Avaliar essas oportunidades para ROI, viabilidade, custo e cronograma para desenvolver soluções de agentes de IA (repetir os passos 3 e 4 conforme necessário).
5. Selecionar um subconjunto de casos de valor e comprometer-se com sua execução.

Criando novo valor com IA

Embarcar na jornada rumo à transformação autônoma não é uma corrida — é uma evolução estratégica, onde as capacidades organizacionais crescem em conjunto com os avanços tecnológicos. Ao começar com uma compreensão clara do valor e expandir metodicamente as ambições, sua organização pode 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 Agêntica: Aproveitando Agentes de IA para Reinventar Negócios, Trabalho e Vida

Evergreen e Bornet, junto com Cassie Kozyrkov, estão oferecendo um novo curso online sobre agentes de IA: Inteligência Artificial Agêntica para Líderes