Por que as equipes de dados estão mais bem posicionadas para o sucesso da IA ​​Agentic com integração de dados e MCPs

Construir agentes de IA é o primeiro passo, e é positivo ver empresas explorando essa via. Mas é apenas o primeiro passo. Para obter verdadeiro valor empresarial, esses agentes devem se conectar perfeitamente ao seu ecossistema de dados por meio de integração robusta, protocolos padronizados e serem orientados por equipes de dados experientes.

A necessidade de dar aos agentes de IA acesso aos dados e conectá-los às ferramentas e funções necessárias levou à criação da Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). O MCP permite que os agentes interajam com ferramentas e fontes de dados usando uma linguagem comum, levando a IA de geração para execução (mais sobre isso mais tarde).

E quem está mais bem posicionado para criar e gerenciar esses agentes? Muitas vezes, são aqueles que já entendem os dados, sistemas e fluxos de trabalho da empresa. Seu conhecimento de como tudo se encaixa, desde os processos de back-end até as regras de negócios, lhes dá uma vantagem inicial na criação de agentes competentes e confiáveis.

Neste artigo, exploramos como as equipes de dados podem aproveitar a integração de dados e as habilidades de execução do MCP para alcançar o sucesso da IA ​​agêntica.

Integração de dados para IA Agentic: o ingrediente secreto

Sua plataforma de BI ou análise agrega valor ao utilizar dados de alta qualidade. O mesmo vale para seus agentes de IA.

As soluções de integração de dados que construímos aqui na Astera ajudaram empresas a integrar fontes de dados distintas, extraindo dados intuitivamente de aplicativos nativos, serviços em nuvem, bancos de dados e muito mais. Isso permitiu que nossos clientes potencializassem suas iniciativas de inteligência de negócios (BI) e análise, automatizando fluxos de trabalho manuais com tecnologias como ETL (Extração, Transformação, Carregamento), OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) e Data Warehousing.

Como resultado, as empresas que otimizaram o gerenciamento de dados estão preparadas para o sucesso da IA ​​agêntica. Essas mesmas tecnologias podem ser usadas para dar aos agentes de IA acesso em tempo real aos dados corporativos, permitindo que eles raciocinem, decidam e ajam de maneira significativa.

As organizações enfrentam desafios na integração de dados de IA devido a silos de informações, qualidade irregular dos dados e procedimentos ineficazes. Para lidar com esses problemas, são necessárias mudanças estratégicas, como a implementação de tecnologias avançadas de gerenciamento de dados, a promoção da cooperação interdepartamental e a adoção de uma abordagem centrada em dados.

-Mariyono Dwi e Akmal Nur Alif Akmal em “Revisão estratégica: Reformulando a integração de dados para utilização ideal da IA"

Protocolo de Contexto Modelo (MCP): A Linguagem Comum

Até agora, falamos sobre como o verdadeiro valor da IA ​​agêntica reside em quão bem ela consegue interagir e se integrar com ferramentas externas e fontes de dados. Até recentemente, isso era feito por meio de Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs). No entanto, Antrópico introduziu um novo protocolo de padrão aberto no final do ano passado que padroniza como os modelos de linguagem interagem com dados e ferramentas externas.

Martin Keen descreve-o melhor como o MCP sendo uma porta USB-C para seus agentes de IA. Assim como o USB-C permite conectar perfeitamente diferentes tipos de periféricos ao seu computador, o MCP faz o mesmo para seus agentes. Ele padroniza as conexões entre seus agentes, LLMs, fontes de dados externas e sistemas.

Embora MCPs e APIs compartilhem várias semelhanças, certas diferenças fundamentais tornam as MCPs a melhor escolha para tudo relacionado à IA. Por exemplo, as MCPs são desenvolvidas especificamente para LLMs e agentes, enquanto as APIs são mais uma interface de uso geral. Isso faz com que as MCPs tenham recursos como descoberta dinâmica em tempo de execução, que permite aos agentes encontrar, integrar e aproveitar novos recursos em tempo real.

Além disso, os MCPs padronizam a interface, o que significa que cada servidor MCP fala o mesmo protocolo (ao contrário das APIs, que são únicas e seus protocolos variam entre os serviços).

O MCP se tornando o protocolo padrão para todas as interações com agentes abre um novo mundo de possibilidades em termos de quanto seus agentes podem fazer e quão facilmente podem escalar. O único desafio real, então, é quão bem você consegue integrar suas fontes de dados e aplicativos aos seus fluxos de trabalho com agentes.

Desenvolva IA com engenheiros de dados: as pessoas certas

Por fim, vamos discutir quem, em uma organização, está mais bem equipado para desenvolver esses agentes de IA. Nosso primeiro instinto pode ser indicar a equipe de desenvolvedores que pode escrever o código necessário.

No entanto, essa abordagem prejudica o valor que pode ser derivado da IA, pois nossos recursos técnicos não são necessariamente nossos especialistas em dados. Em vez disso, se capacitarmos especialistas em dados de diferentes áreas para criar agentes, tornaremos a IA parte essencial do ethos da empresa, incentivaremos a adoção em toda a organização e facilitaremos a ideação e a execução de IA que agregam valor.

Como o sucesso do desenvolvimento de agentes de IA depende enormemente da integração de dados e dos MCPs, a responsabilidade de criar fluxos de trabalho de agentes que possam ser entregues de forma consistente e confiável recai sobre os engenheiros de dados.

Considerações Finais

Para resumir nossa discussão até agora, a vantagem estratégica da IA ​​agêntica reside em:

• Integrando fontes de dados internas, sistemas, aplicativos e muito mais,
• aproveitando MCPs para facilitar a conectividade com ferramentas e funções externas e
• capacitando especialistas em dados para criar agentes e aplicativos de IA que geram ROI real.

Para extrair esta vantagem, foi necessária uma nova abordagem para a construção de agentes e aplicações de IA, o que nos levou a Astera Construtor de agente de IA.

Com Astera, as empresas podem fazer tudo isso por meio de uma plataforma visual unificada que permite que usuários técnicos e não técnicos criem, testem e implantem aplicativos de IA em horas.

No entanto, o que define Astera O AI Agent Builder é a base de integração de dados da nossa organização. Aproveitando os recursos de Astera Pilha de dados, o Agent Builder permite que as empresas integrem sem esforço seus aplicativos de IA com fontes de dados internas, sistemas, recursos de nuvem e ferramentas e aplicativos externos.

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