Agentes de IA e dados empresariais: o elo perdido para o sucesso da IA

Organizações em todos os lugares estão em busca de vantagem competitivas, buscando e implementando tecnologias de inteligência artificial que vão desde a GenAEu para sistemas sofisticados de aprendizado de máquina. Ainda, apesar dos enormes investimentos globais que estão previstos para alcançar US$ 375 bilhões em 2025, muitas empresas permanecer decepcionado com os resultados reais de suas iniciativas de IA. 

Por que tantos projetos de IA não cumprem o que prometem? A resposta não está nos algoritmos em si. O elo perdido para o sucesso da IA ​​empresarial é a fusão de agentes autônomos de IA com dados comerciais contextualizados e de alta qualidade.

Este blog explora o que está faltando nas estratégias atuais de IA, como deve ser um ecossistema eficaz de dados de agentes e como uma base sólida de dados de agentes pode ajudar sua empresa.

IA empresarial como a conhecemos 

As capacidades da IA ​​expandiram-se consideravelmente nos últimos anos. Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) como GPT-4, Claude, Gemini e A LlaMa pode gerar qualquer coisa, desde textos de marketing até códigos de software. Sistemas de visão computacional podem identificar defeitos de fabricação com precisão sobre-humana. Plataformas de análise preditiva podem prever o comportamento do cliente com precisão impressionante. 

Mas quando você olha mais de perto, a adoção da IA ​​empresarial não está isenta de obstáculos: 

• A estudo da S&P Global Market Intelligence descobriu que 42% das empresas abandonam a maioria de suas iniciativas de IA. A organização média descartou 46% dos projetos de IA na fase de prova de conceito.
• Pesquisa do Boston Consulting Group mostra que apenas 22% das empresas vão além da prova de conceito, e apenas 4% estão criando valor substancial.
• A pesquisa da McKinsey & Company descobriram que os líderes empresariais continuam otimistas, mas apenas 19% deles relatam um aumento de receita de mais de 5% com investimentos em IA, e 39% deles relatam um aumento de receita de 1% a 5%. 

Estas estatísticas mostram que a simples obtenção da tecnologia de IA não gerar impacto comercial automaticamente. As empresas podem ter dificuldades com a desconexão quando se concentram nos próprios modelos de IA em vez de criar um ecossistema que permita que esses modelos prosperem.

O que as abordagens tradicionais de IA empresarial erram 

Optando por uma abordagem que priorize o modelo 

Uma abordagem típica de priorização de modelos para adoção de IA parece com: 

• Etapa 1: encontre um caso de uso promissor.
• Etapa 2: escolha ou desenvolva um modelo de IA (ou vários modelos de IA).
• Etapa 3: tente integrar o modelo com sistemas e dados empresariais existentes.
• Etapa 4: Treine o pessoal para usar o novo recurso. 

Muitas empresas recorrem a essa abordagem devido à sua familiaridade e ênfase na implantação rápida do modelo. O problema é que ele trata os dados como algo secundário, em vez de ser o ponto de partida que deveria ser. Projetos que priorizam o modelo enfrentam problemas com qualidade de dados e integração de dados, levando a atrasos ou resultados insatisfatórios. 

Não reconhecer os limites da IA ​​de uso geral 

Modelos de base de uso geral, como o GPT-4, são flexíveis, adaptáveis ​​e oferecem uma variedade de usos. Ao mesmo tempo, enfrentam certas limitações em cenários corporativos. 

Eles não têm conhecimento específico e aprofundado sobre a história, os processos e os produtos da sua empresa. Em segundo lugar, não conseguem acessar diretamente os sistemas de dados da sua empresa, a menos que sejam projetados especificamente para isso. Mais importante ainda, não têm o contexto necessário para tornar as informações úteis para o seu domínio de negócios específico. 

Desafios comuns de dados corporativos 

Projetos de IA empresarial frequentemente enfrentam um ou mais dos seguintes obstáculos relacionados a dados, afetando a implementação bem-sucedida: 

1. Problemas de qualidade de dados, como dados incompletos, incorretos ou inconsistentes, que levam a resultados de IA não confiáveis. 

Exemplo: Uma empresa de varejo que utiliza IA para previsão de demanda descobre que suas previsões são consistentemente pouco confiáveis. O problema? Dados de produtos inconsistentes em diferentes regiões. Alguns SKUs tinham preços desatualizados, enquanto outros não tinham registros de vendas, o que levava a decisões de estoque incorretas baseadas em IA. 

2. Limitações de acesso resultantes de políticas de segurança, barreiras técnicas ou silos de dados que podem restringir o acesso dos sistemas de IA às informações necessárias. 

Exemplo: Uma empresa de serviços financeiros tenta implantar um sistema de detecção de fraudes com tecnologia de IA. No entanto, devido aos rígidos controles de acesso a dados entre os departamentos, o modelo de IA não consegue acessar dados de transações em tempo real, reduzindo significativamente sua capacidade de detectar padrões de fraude antes que as transações sejam concluídas.

3. Dados fragmentados espalhados por diferentes sistemas sem um caminho de acesso unificado. 

Exemplo:Um provedor de saúde que usa IA para avaliações de risco de pacientes enfrenta dificuldades porque os dados dos pacientes estão espalhados entre sistemas de EHR, bancos de dados de seguros e laboratórios terceirizados, dificultando a geração de um perfil unificado do paciente. 

4. Confusão semântica decorrente de vários departamentos usando a mesma terminologia para coisas diferentes, ou vice-versa. 

Exemplo: Em uma empresa de manufatura, o termo "cliente" significa coisas diferentes para equipes diferentes. A equipe de vendas o vê como o comprador direto, enquanto a logística o define como o distribuidor. Os insights do cliente baseados em IA sofrem porque o sistema não consegue distinguir quais dados do "cliente" usar em diferentes contextos. 

Superar esses desafios de dados não se resume apenas a refinar os modelos de IA posteriormente. Para permitir uma implementação bem-sucedida desde o início, você precisa de sistemas inteligentes que possam processar, interpretar e atuar dinamicamente sobre os dados corporativos, independentemente de sua origem, estrutura ou qualidade.

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Agentes de IA e sua importância

Os modelos tradicionais de IA seguem padrões fixos para transformar entradas em saídas, mas Agentes AI pode enfrentar tarefas complexas que têm etapas múltiplas e pontos de decisão. Essa abordagem ativa torna esses agentes úteis na automação empresarial, onde os processos típicos incluem dados não estruturados, regras de negócios a serem seguidas e tomada de decisões em tempo real.

Por exemplo, um modelo de OCR em IA tradicional pode extrair texto de faturas e transferi-lo para um sistema baseado em regras para processamento, mas veja como um agente de IA lida com o fluxo de trabalho do início ao fim: 

1. Classifica documentos (fatura, recibo, etc.).  
2. Extrai e valida campos-chave usando OCR e PNL.  
3. Lida com erros, decidindo se deve corrigir automaticamente, solicitar revisão ou sinalizar problemas.  
4. Encaminha faturas para aprovação, pagamento ou alertas.  

Embora os agentes de IA ofereçam uma abordagem mais dinâmica à automação, eles não podem operar isoladamente. Assim como um funcionário bem treinado precisa de um espaço de trabalho organizado, os agentes de IA precisam de um ambiente estruturado que lhes permita interagir com dados, tomar decisões informadas e se adaptar ao longo do tempo. As arquiteturas de agentes fornecem a estrutura necessária para que os agentes de IA funcionem de forma eficaz no ecossistema da sua empresa.

A ascensão das arquiteturas de agentes 

A complexidade das aplicações empresariais de IA está aumentando. Modelos de IA em processamento inteligente de documentos (IDP) precisam lidar com dados não estruturados e diferentes formatos. Por exemplo, sistemas de detecção de fraudes baseados em IA analisam transações em tempo real e a automação de IA executa fluxos de trabalho complexos em diferentes sistemas empresariais. 

Para acomodar essa crescente complexidade, as organizações estão se afastando de modelos de IA isolados e individuais. Em vez disso, estão optando por arquiteturas multiagentes. Essas são estruturas estruturadas que podem gerenciar funções de negócios com o mínimo de entrada e processar dados para planejar e executar ações apropriadas. A implementação dessas estruturas redireciona a IA do suporte à tomada de decisões individuais para a transformação inteligente de fluxos de trabalho inteiros. 

As arquiteturas de agentes geralmente incluem:

Digamos que uma empresa global de logística implemente um sistema baseado em agentes de IA para otimizar a gestão da cadeia de suprimentos. A camada de orquestração coordena vários agentes de IA — um rastreia rotas de remessa, outro prevê atrasos usando dados meteorológicos e um terceiro atende clientes em tempo real. Enquanto isso, os sistemas de memória permitem que a IA se lembre de interrupções anteriores na cadeia de suprimentos e ajuste as recomendações de acordo. Essa configuração multiagente reduz atrasos nas remessas e melhora os índices de satisfação do cliente.

Uma arquitetura de agentes bem projetada é a base de sistemas de IA empresarial eficazes. Ela define como os agentes de IA percebem seu ambiente, tomam decisões e agem. Mas mesmo a arquitetura mais avançada falhará sem acesso a dados empresariais de alta qualidade e bem governados. Isso porque o comportamento inteligente depende de informações precisas, oportunas e contextuais.

Aqui está o que compõe um ecossistema de dados de agentes eficaz:

1. Gráficos de conhecimento e camadas semânticas 

Os gráficos de conhecimento oferecem informações organizacionais em um formato estruturado que os agentes de IA podem navegar facilmente. Esses gráficos conectam entidades como clientes, locais e produtos por meio de relacionamentos claros, proporcionando aos agentes uma compreensão contextual dos dados brutos. 

A camada semântica faz a tradução entre conceitos de negócios e estruturas técnicas de dados. Ela garante que os agentes interpretem as informações com base em seu significado comercial, e não em sua composição técnica. 

2. Sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) 

Os sistemas RAG auxiliam os modelos de linguagem a acessar fontes como bancos de dados, documentos e bases de conhecimento da empresa para recuperar as informações necessárias em tempo real. Usando o RAG, os agentes podem fornecer respostas precisas e contextualmente corretas rapidamente. 

3. Serviços de Virtualização e Federação de Dados 

Essas tecnologias criam uma visão lógica unificada para diferentes fontes de dados, permitindo que os agentes consultem múltiplos sistemas sem precisar entender localizações ou estruturas individuais. Essa capacidade é crucial para que os agentes compilem informações entre silos e sistemas organizacionais. 

4. Ajuste fino e adaptação de domínio 

O ajuste fino de modelos envolve treiná-los com base em dados específicos da empresa. Esse processo familiariza os agentes com a terminologia, os processos, os sistemas e o conhecimento da empresa. Um agente ajustado é extremamente valioso ao operar em contextos de negócios especializados. 

5. Mecanismos de Governança e Controle 

Um ecossistema de dados de agentes é incompleto sem recursos de governança que decidam quais dados os agentes podem acessar, como podem usá-los e quais ações podem tomar após as análises. Esses mecanismos dão aos agentes a liberdade de agregar valor, ao mesmo tempo em que criam limites para atender aos requisitos de conformidade.

Construindo sua base de dados de agentes 

Uma abordagem estratégica é essencial para qualquer organização que queira aproveitar ao máximo a IA. A estrutura a seguir colocará sua empresa no caminho certo para construir sua própria base por meio de um plano estruturado:

1. Avalie a prontidão dos seus dados

Antes de implantar agentes de IA, analise atentamente seu cenário de dados para garantir uma base sólida: 

• Identifique onde seus dados estão armazenados e com que facilidade eles podem ser acessados.
• Avalie a qualidade dos dados em áreas críticas do negócio.
• Verifique se há inconsistências na maneira como diferentes sistemas definem e usam dados.
• Determine quais domínios de negócios têm os dados mais estruturados e confiáveis. 

Esta avaliação ajuda você a identificar os melhores pontos de partida para integrar agentes de IA de forma eficaz.

2. Construa uma base semântica forte

Para que os agentes de IA forneçam insights significativos, eles precisam ter uma compreensão clara do contexto do seu negócio. Fortaleça essa base: 

• Criação de um glossário empresarial para padronizar a terminologia principal em todos os departamentos.
• Desenvolvendo ontologias que definam relacionamentos entre entidades críticas.
• Gerenciando metadados para manter clareza e contexto em seus dados.
• Considerando um gráfico de conhecimento para conectar conceitos-chave de negócios e melhorar a acessibilidade de dados. 

Com essa estrutura em vigor, os agentes de IA podem interpretar dados com precisão, alinhando-os às necessidades do seu negócio em vez de suposições genéricas.

3. Configure a arquitetura técnica correta

Uma estrutura técnica bem projetada garante que os agentes de IA possam acessar e utilizar dados corporativos com eficiência. Foco em: 

• Implementar virtualização ou federação de dados para unificar o acesso entre sistemas.
• Projetar mecanismos de recuperação que rapidamente revelem informações relevantes.
• Incorporação de conhecimento empresarial no sistema do agente de IA para melhorar a compreensão e a tomada de decisões.
• Criação de camadas de API que permitem integração perfeita com sistemas operacionais.
• Estabelecer ferramentas de monitoramento para rastrear ações orientadas por IA e uso de dados. 

Essa infraestrutura fornece os caminhos necessários para que os agentes de IA interajam efetivamente com seu ecossistema de dados.

4. Definir políticas claras de governança

Para garantir que os agentes de IA operem de forma responsável e em conformidade com as regulamentações, estabeleça diretrizes claras: 

• Defina controles de acesso a dados com base na sensibilidade e nas funções do usuário.
• Desenvolva políticas para lidar com informações confidenciais ou regulamentadas.
• Implemente fluxos de trabalho de aprovação para ações de alto impacto orientadas por IA.
• Mantenha trilhas de auditoria para rastrear como os agentes de IA acessam e usam dados.
• Crie ciclos de feedback para monitorar o desempenho da IA ​​e abordar problemas proativamente. 

Uma governança forte mantém as interações de IA seguras, éticas e alinhadas com os objetivos de negócios.

5. Comece pequeno e dimensione cuidadosamente

Em vez de implantar agentes de IA em toda a sua organização de uma só vez, adote uma abordagem em fases: 

• Concentre-se em casos de uso com dados estruturados e valor comercial claro.
• Execute projetos de prova de conceito para demonstrar impacto e descobrir desafios.
• Ajuste sua arquitetura com base no feedback do mundo real. 
• Expanda gradualmente a integração da IA ​​conforme as capacidades amadurecem.
• Meça e comunique os resultados continuamente para manter o ritmo. 

Essa abordagem permite que você desenvolva expertise em IA ao mesmo tempo em que entrega valor tangível em cada etapa.

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Resumindo 

O sucesso em IA empresarial não depende dos algoritmos ou modelos que você escolhe. Depende do ambiente que você proporciona para que eles prosperem. O fator decisivo é a capacidade dos seus agentes de IA de se conectarem aos dados corporativos por meio de estruturas técnicas e semânticas sólidas. 

À medida que você molda seu estratégia de IA empresarialLembre-se de que alinhar proativamente os agentes de IA com os dados do negócio pode garantir que suas iniciativas de IA gerem impacto real, em vez de se tornarem apenas mais um investimento em tecnologia. Qualquer empresa que priorize essa conexão terá retornos muito maiores sobre seus investimentos em IA do que aquelas que simplesmente buscam os modelos mais recentes.

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