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

À medida que nos aprofundamos na era da transformação autônoma, os agentes da IA ​​estão remodelando como as empresas funcionam e geram valor. Mas com um mar de vendedores divulgando seus "agentes de IA", é difícil peneirar o barulho e identificar o que esses sistemas podem realmente fazer - e, crucialmente, como devemos usá -los.

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

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

Toda organização se esforça para agregar valor a seus clientes, parceiros e funcionários. Esse valor é apenas uma fatia do que a organização poderia criar, dadas as demandas e desejos daqueles que serve.

Quando os funcionários terminam o dia com uma lista de tarefas para amanhã e outra lista de tarefas que tiveram que deprender - tarefas que poderiam ter agregado valor se tivessem sido abordadas - é claro que há uma lacuna entre a criação de valor potencial e real. Isso deixa o valor inexplorado na tabela.

O ponto de partida óbvio para a implementação de agentes de IA é analisar o trabalho existente e o valor que produz. É fácil ver os benefícios imediatos: automatizar tarefas para fazê -las mais rápidas ou de maneira mais confiável. Embora essa abordagem seja válida como parte de uma estratégia de transformação, a armadilha em que muitas organizações se enquadram está se concentrando apenas em melhorar o valor que já está 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 endereçável intocado.

Humanos e máquinas têm pontos fortes e fracos únicos. As empresas que colaboram para redesenhar seus fluxos de trabalho com seus negócios, tecnologia e parceiros do setor superarão as fixadas na automação do valor existente sem expandir sua saída de valor total.

Compreendendo os recursos do agente de IA através da estrutura SPAR

Para desmistificar como os agentes da IA ​​funcionam, desenvolvemos a estrutura SPAR: Sense, Plan, age e reflita. Esse modelo ecoa a maneira como os humanos buscam metas e oferece uma lente direta para ver as operações do agente de IA.

Detecção

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

Planejamento

Após a sensação, os agentes da IA ​​não se apressam em ação. Semelhante aos seres humanos pesando suas opções, esses agentes analisam os dados à luz de seus objetivos e restrições para tomar decisões estratégicas sobre como atingir seus objetivos.

Atuando

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

Refletindo

Indiscutivelmente, o recurso mais avançado é a capacidade de aprender com a experiência. Os agentes sofisticados de IA podem avaliar seu desempenho, examinar os resultados e refinar seus métodos com base no que se mostra eficaz, promovendo um ciclo de melhoria contínua.

O poder dos agentes da IA ​​está na integração perfeita dessas quatro capacidades, permitindo -lhes combater objetivos complexos com o crescente requinte. Essa abordagem contrasta com processos existentes, geralmente otimizados, onde melhorias incrementais podem produzir ganhos limitados. Explorar novos caminhos para criação de valor e desenvolvimento de mercado pode levar ao crescimento exponencial.

5 etapas para construir sua estratégia de agente de IA

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

1. Listar problemas para resolver;
2. Ou:
3. Examine seus dados;
4. Selecione casos de uso potencial;
5. Avalie os casos de uso para ROI, viabilidade, custo e linha do tempo;
6. Escolha um subconjunto de casos de uso e invista em sua execução.

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

1. Mapeie o valor potencial total que sua organização pode entregar aos clientes e parceiros, considerando suas competências principais e o cenário regulatório e geopolítico do mercado.
2. Avalie a criação atual de valor da sua organização.
3. Identifique as cinco principais oportunidades que podem criar um valor novo e significativo e potencialmente abrir novos mercados.
4. Avalie essas oportunidades de ROI, viabilidade, custo e linha do tempo para desenvolver soluções de agentes de IA (repetir as etapas 3 e 4 conforme necessário).
5. Selecione um subconjunto de casos de valor e se comprometa com sua execução.

Criando um novo valor com AI

Embarcar na jornada para a transformação autônoma não é uma raça - é uma evolução estratégica, onde as capacidades organizacionais crescem em conjunto com os avanços tecnológicos. Começando com um entendimento claro de valor e ambições metodicamente em expansão, sua organização pode florescer na era dos agentes da 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 Agentica: aproveitar os agentes da IA ​​para reinventar negócios, trabalho e vida

Evergreen e Bornet, juntamente com Cassie Kozyrkov, estão oferecendo um novo curso on -line sobre agentes da IA: Inteligência artificial Agentic para líderes