O sucesso inicial das ferramentas de IA está a criar uma ilusão de prontidão e escala que muitas organizações ainda não estão preparadas para implementar ou manter.
O que é possível com alguns projetos-piloto cuidadosamente selecionados raramente se aplica a implantações em larga escala.
Evangelista Chefe em Kore.ai
À medida que você escala, os fluxos de trabalho são menos previsíveis, o foco se espalha e os problemas não são detectados tão rapidamente como antes, o que torna as coisas mais frágeis.
Vamos dar uma olhada onde essas lacunas aparecem com mais frequência e o que precisa mudar para apoiar os agentes de IA conforme esperado quando fazem parte de seu trabalho diário.
Metas claras não tornam os agentes menos eficazes
Embora os pilotos de agentes de IA estejam se tornando cada vez mais práticos, um dos maiores problemas de dimensionar um projeto é começar sem um objetivo claro. Quando as equipes não definem exatamente o que desejam de um agente de IA, o resultado geralmente é algo que não é direcionado ou que não resolve um problema real de negócios.
Na verdade, a Gartner afirma que até ao final de 2027, mais de 40% dos projetos de agentes de IA serão abandonados devido ao aumento dos custos, à falta de valor comercial claro ou a controlos de risco inadequados.
As equipes que obtêm os melhores resultados começam pequenas e específicas. Eles escolhem uma tarefa clara para automatizar e definir expectativas simples, o que torna um agente de IA mais fácil de treinar e melhorar ao longo do tempo. Essa abordagem acelera os ganhos iniciais e fornece um modelo claro para escalar um agente de IA para outras áreas do negócio.
Uma base de dados fraca prejudica o desempenho
Os agentes de IA dependem de dados precisos e atualizados. Se os dados que alimentam o sistema forem confusos ou inconsistentes, mesmo um grande modelo terá dificuldades. Na verdade, o Gartner prevê que, até 2026, as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA que não são apoiados por dados preparados para IA.
Primeiro, os líderes precisam definir o que constitui dados prontos para IA. Em seguida, eles precisam ter certeza de que os dados são representativos do caso de uso de IA, saber se são interoperáveis nos negócios, como proteger os dados quando inseridos em modelos de IA e ter um sistema instalado para detectar automaticamente dados confidenciais.
As equipes de dados devem então preparar pipelines de dados para construir um conjunto de dados de modelo de IA para treinamento e alimentação direta de dados para sistemas de produção de IA com base nos requisitos coletados e, uma vez testados e monitorados, para otimizar os modelos.
Os processos de observabilidade de dados são então necessários para rastrear padrões e alterações de dados, ajustando os requisitos de dados conforme necessário.
A falta de transparência corrói a confiança
As organizações devem escolher ferramentas que proporcionem visibilidade ao raciocínio e ao comportamento de um agente de IA. Assim que os projetos de agentes de IA saírem da fase piloto, será impossível para os humanos supervisionarem tudo. A transparência deve ser incorporada como um recurso operacional para que as coisas possam ser depuradas, atualizadas, confiáveis e confiáveis.
Os executivos estão reconhecendo cada vez mais o valor da observabilidade da IA. Plataformas e estruturas que expõem o raciocínio de um agente de IA, destacam anomalias, evitam a degradação do contexto e dão aos líderes empresariais a confiança de que o sistema está se comportando conforme planejado.
Assim como faria com o desempenho, a transparência do teste de estresse é essencial. Em vez de perguntar: “Isso faz sentido para a equipe que o construiu?”, a pergunta deveria ser: “Faria sentido para alguém que o encontrasse pela primeira vez daqui a seis meses?”
A má integração retarda tudo
Os agentes de IA não funcionam bem isoladamente. Mesmo o agente de IA mais capaz não poderá agregar valor se não puder interagir e orquestrar os sistemas que impulsionam o negócio. Eles precisam conversar e agir entre os sistemas dos quais uma empresa já depende: CRMs, ERPs, ferramentas de fluxo de trabalho, plataformas de dados e até softwares locais mais antigos.
Os líderes devem ver a integração como uma estrutura de design estratégica e combinável, em vez de uma tarefa pós-implementação.
Eles devem priorizar plataformas que possam se conectar perfeitamente a sistemas de nuvem modernos, aplicativos empresariais tradicionais e infraestrutura legada. O resultado não é apenas um agente de IA que funciona, mas um agente que parece nativo do ecossistema de fluxo de trabalho existente da organização.
Segurança e governança chegam tarde
À medida que os agentes de IA assumem funções mais importantes, eles geralmente gerenciam dados confidenciais de negócios ou de clientes. Porém, muitas equipes começam a pensar em segurança após construir o agente de IA.
A abordagem mais forte é incorporar a segurança e a governação desde o início, tais como controlos de acesso, pistas de auditoria, proteções de dados e monitorização em tempo real. Isto torna os agentes de IA seguros e previsíveis à medida que crescem, para que possam raciocinar, planear e agir.
Seja claro sobre o que o agente pode fazer sozinho e onde deve sempre parar e incluir uma pessoa. E não bloqueie essas opções no primeiro dia e esqueça-as. Veja onde as equipes naturalmente igualam ou vencem um agente de IA, porque isso geralmente lhe diz algo importante.
É responsabilidade de uma empresa saber como seus agentes se comportam como seus funcionários. Esta abordagem proativa não só mitiga os riscos, mas também acelera a adoção, dando às partes interessadas a confiança de que o sistema é seguro e controlado para utilização em escala.
Os agentes de IA não conseguem se adaptar quando as necessidades dos negócios mudam
As prioridades, mandatos, regulamentos e políticas empresariais estão em constante mudança e os intervenientes na IA devem acompanhar. Se não puderem evoluir, rapidamente se tornarão obsoletos. Sem um mecanismo deliberado de reciclagem, avaliação e feedback, um agente de IA antes bem alinhado pode rapidamente tornar-se obsoleto.
Os agentes de IA devem ser tratados como sistemas vivos que estão em constante revisão. As equipes devem coletar feedback, atualizar modelos e revisar o desempenho regularmente para que um agente de IA possa continuar a melhorar e se alinhar com o negócio atual para permanecer um ativo estratégico.
Construindo agentes de IA que duram
À medida que a IA se aprofunda nas operações principais, as organizações bem-sucedidas não implantarão agentes de IA; eles trabalharão neles. O sucesso depende de ser honesto com cada iniciativa do Agente de IA desde o início.
Sempre pergunte a si mesmo se você fez o suficiente nas fases de configuração, se há alguma lacuna e se você está realmente pronto para escalar. Reconheça antecipadamente quaisquer lacunas e aja sobre elas, e contrate parceiros terceirizados quando necessário para ajudar em todas as etapas.
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