Agentes de IA estão na moda atualmente. Posicionados como a próxima grande tendência depois da IA ​​Gen... será que existe fundamento por trás de todo esse hype? A resposta é um sonoro sim.

Por exemplo, o Estado dos Agentes de IA de 2024 revelou que 51% dos profissionais de IA já estão usando agentes de IA, enquanto 78% das empresas e médias empresas têm planos ativos para colocar agentes de IA em produção. No entanto, para atingir esse objetivo com sucesso, é preciso prestar atenção a certos fatores-chave.

Mas antes de chegarmos a esses fatores, vamos revisar rapidamente o que são agentes de IA.

O que são agentes de IA?

Um agente de IA refere-se a qualquer programa ou sistema de software capaz de executar tarefas sem intervenção humana. Esses agentes podem raciocinar, planejar, memorizar, tomar decisões, aprender e se adaptar com certo grau de autonomia.

Saiba mais: O que são agentes de IA? Definição, tipos, aplicações para empresas e muito mais

7 considerações importantes para empresas que criam agentes de IA

Grande parte do entusiasmo em torno da construção de agentes de IA reside na automatização de tarefas rotineiras, como agendamento, entrada de dados e criação de conteúdo. No entanto, há um enorme potencial para casos de uso mais complexos em diversos setores, como saúde (diagnóstico, processamento de dados do paciente), financiar (detecção de fraudes, otimização de portfólio) e cadeia de suprimentos (processamento de faturas, reconciliação de contas).

Na verdade, a McKinsey prevê que os agentes de IA podem automatizar até 70% das horas de trabalho na economia global.

No entanto, o desenvolvimento e a implantação de agentes mais avançados exigem o alinhamento de vários fatores-chave. Por exemplo, dados, precisa estar no lugar certo e na formato correto para que os agentes de IA sejam valiosos.

Na verdade, 20% de organizações acreditam que os dados são cruciais para capturar valor de suas iniciativas GenAI.

Dito isso, vamos analisar as sete considerações mais cruciais para empresas que buscam criar agentes de IA:

1. Qualidade dos dados

A eficiência dos agentes de IA depende dos dados com os quais são treinados. Isso significa que campos de dados ausentes, inconsistentes ou desatualizados levam a resultados não confiáveis.

Organizações que se concentram em manter Qualidade de dados de IA podem garantir que seus agentes trabalhem de forma eficaz. Isso pode ser feito implementando data de validade para limpar, estandardizar e validar dados antes que quaisquer erros possam impactar o desempenho da IA ​​do agente.

2. Integração e acesso a dados

Os agentes de IA precisam acesso oportuno para dados bem integrados para funcionar de forma eficaz. No entanto, os dados corporativos estão espalhados por vários sistemas, formatos e fontes, que vão desde bases de dados e Aplicativos em nuvem para não estruturado INSTITUCIONAIS e APIs.

As organizações devem garantir que seus agentes de IA tenham acesso direto às fontes de dados integradas durante o desenvolvimento e a implantação. Veja como:

• Estabelecer uma camada de dados unificada: A criação de uma estrutura central de integração de dados permite que agentes de IA extraiam dados de várias fontes sem lidar com silos de dados fragmentados.
• Padronize formatos de dados: A implementação de padrões comuns de dados e processos de transformação garante que os agentes de IA possam interpretar e usar informações de forma consistente, independentemente de sua origem.
• Habilitar conectividade de API segura: Usar APIs para conectar agentes de IA a aplicativos existentes garante acesso em tempo real a dados estruturados e não estruturados, mantendo os protocolos de segurança.
• Implementar controles de acesso baseados em funções:Garantir que as equipes certas tenham acesso apropriado, mantendo as salvaguardas de segurança e conformidade, é crucial para a adoção de IA em toda a empresa.

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3. Conhecimento técnico

A construção de agentes de IA requer amplo conhecimento especializado de aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PNL) e treinamento em IA. Este é talvez o maior obstáculo para empresas que buscam implantar agentes de IA; falta de experiência em IA ou recursos de codificação para desenvolver, testar e refinar agentes.

As empresas podem transformar este desafio numa oportunidade, simplificando o desenvolvimento de IA de seus agentes e tornando-o mais acessível a usuários não técnicos. Veja como:

• Construtores de agentes de IA visual: Construindo agentes de IA usando um drag-and-drop A solução envolve equipes de negócios e dados para desenvolver e gerenciar agentes de IA sem a necessidade de escrever códigos extensos. Usando uma solução com um interface visual não apenas torna todo o processo mais fácil, mas também permite que especialistas no assunto desenvolvam agentes de IA para seus casos de uso específicos sem precisar depender de recursos técnicos.
• Modelos e fluxos de trabalho pré-criados: Outra forma de superar a falta de conhecimento técnico é confiar em soluções de IA de agente que oferecem modelos, componentes reutilizáveis e fluxos de trabalho de IA prontos para uso que pode ser facilmente ajustado e modificado conforme as necessidades específicas da organização.

Modelos pré-construídos para tarefas comuns, como suporte ao cliente, processamento de documentos e extração de dados pode ajudar organizações a criar agentes sem começar do zero.

4. Escalabilidade

Agentes de IA com bom desempenho em testes de pequena escala podem não apresentar o desempenho esperado quando implantados em uma empresa. Isso ocorre devido aos inevitáveis ​​aumentos no volume de dados e na complexidade do fluxo de trabalho, o que torna a manutenção da eficiência, confiabilidade e desempenho um desafio ao escalar a IA agêntica.

Garantir a escalabilidade em suas iniciativas de IA de agência requer implantação flexível, gerenciamento de recursos otimizado e integração contínua. integração de dados. Veja como:

• Adote uma arquitetura distribuída: O uso de ambientes híbridos ou baseados em nuvem permite que agentes de IA lidem com cargas de trabalho crescentes sem sobrecarregar a infraestrutura. O processamento distribuído garante uma operação tranquila conforme a demanda cresce.
• Habilitar componentes de IA modulares e reutilizáveis: Projetar agentes de IA com componentes modulares facilita o dimensionamento adicionando novos recursos ou expandindo para diferentes casos de uso sem precisar reconstruir do zero.
• Implementar monitoramento robusto: Análises em tempo real, monitoramento de desempenho e atualizações automatizadas permitem que as empresas mantenham agentes autônomos de IA em escala sem intervenção manual constante.

5. Segurança e conformidade

Segurança e conformidade são considerações importantes para agentes de IA, especialmente ao lidar com dados corporativos confidenciais. Para evitar violações de dados, acesso não autorizado a dados e não conformidade com regulamentações como HIPAA, GDPR ou SOC 2, as organizações precisam implementar salvaguardas adequadas.

Uma estratégia sólida de segurança e conformidade na criação de agentes de IA envolve gerenciamento proativo de riscos, controles de acesso robustos e adesão aos padrões regulatórios. As principais medidas incluem:

• Implementar controles de acesso baseados em funções (RBAC): Restrinja o acesso do agente de IA com base nas funções do usuário para garantir que somente pessoal autorizado possa visualizar ou modificar dados confidenciais.
• Mantenha os dados em ambientes seguros:Em vez de enviar dados para servidores externos, os agentes de IA devem operar dentro da infraestrutura da empresa, seja no local ou em um ambiente de nuvem seguro.
• Criptografe dados em trânsito e em repouso: Protocolos de criptografia robustos protegem dados confidenciais de acesso não autorizado, garantindo a conformidade com os requisitos regulatórios.
• Manter trilhas de auditoria e registro: O registro abrangente da atividade do agente de IA ajuda as organizações a rastrear o uso de dados, detectar anomalias e garantir a conformidade com os padrões do setor.

Além dessas medidas, as empresas também devem garantir que seus agentes de IA sejam projetados para seguir as melhores práticas de governança de dados. Da mesma forma, os agentes de IA em produção devem ser submetidos a monitoramento contínuo, avaliações de vulnerabilidade e auditorias de conformidade.

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6. Otimização e Refinamento

Agentes de IA não são soluções estáticas — eles precisam de aprimoramento contínuo para manter a precisão, a eficiência e a relevância. Sem monitoramento contínuo, as empresas correm o risco de implantar agentes que se degradam com o tempo, não se adaptam a novos padrões de dados ou produzem resultados não confiáveis.

Um processo de monitoramento e otimização bem definido garante que os agentes de IA ofereçam valor consistente. As principais estratégias incluem:

• Implementar monitoramento em tempo real: Rastreie interações de agentes de IA, detecte anomalias e sinalize problemas de desempenho antes que eles afetem as operações.
• Teste A/B fácil para melhorias iterativas: Continuamente refinar prompts de IA, fluxos de trabalho e respostas comparando diferentes versões de agentes de IA e selecionando o modelo de melhor desempenho.
• Retreine modelos de IA com dados atualizados: Atualize periodicamente os modelos com novos dados empresariais para evitar degradação do desempenho e melhorar a adaptabilidade.
• Automatize testes e validação: Implementar estruturas de validação automatizadas para verificar a consistência e a conformidade das saídas do agente de IA antes da implantação.

7. Personalização e Flexibilidade

Quando se trata de agentes de IA, sua eficácia e ROI dependem de quão bem eles se alinham aos seus processos de negócios, estruturas de dados e requisitos operacionais específicos. Isso significa que personalização e flexibilidade são considerações essenciais para empresas que buscam alavancar a IA agêntica.

Empresas que buscam desenvolver agentes de IA adaptáveis ​​devem encontrar um equilíbrio entre facilidade de uso e recursos de personalização. Veja como isso pode ser feito:

• Design modular:Os agentes de IA devem ser criados com componentes configuráveis ​​que permitam às empresas personalizar a funcionalidade sem alterar a lógica principal.
• Fluxos de trabalho personalizáveis:As organizações devem ser capazes de definir processos orientados por IA que estejam alinhados às suas necessidades específicas, seja para interações com clientes, automação ou análise de dados.
• Suporte para vários modelos de IA: As empresas devem ter a opção de usar diferentes modelos de IA — incluindo LLMs comerciais, alternativas de código aberto ou modelos proprietários — com base em considerações de desempenho, segurança e custo.
• Extensível via APIs:O fornecimento de APIs permite que as empresas integrem agentes de IA em aplicativos e fluxos de trabalho personalizados com esforço mínimo de desenvolvimento.

Resumindo

Desenvolver agentes de IA que ofereçam valor real exige considerar os principais fatores que discutimos neste post. Apesar do impacto revolucionário dos agentes de IA, não priorizar essas considerações pode prejudicar as organizações.

Ao adotar uma abordagem estratégica e priorizar esses fatores em seu roteiro, as empresas podem criar agentes de IA e fluxos de trabalho ágeis mais inteligentes, precisos e confiáveis.

Além disso, ao alavancar ágil, visual desenvolvimento, modulares arquiteturas e técnicas avançadas de PNL, as organizações podem criar agentes de IA que sejam eficientes, adaptáveis ​​e escaláveis.

Com a base certa, os agentes de IA podem ir além da automação de rotina e entregar ROI real em centenas de casos de uso em praticamente todos os setores.

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