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Embora 95% dos pilotos de IA falhem, um pequeno grupo de organizações está alcançando resultados transformadores – Ash Gawthorpe, CTO da Ten10, explica o que separa os perdedores dos vencedores.
£ 78 bilhões. Quanto foi isso? investiu no setor de IA do Reino Unido. mas O MIT sugere que £ 74,1 bilhões seriam desperdiçados em pilotos que nunca chegaram à produção. Pesquisas e nossa própria experiência provam que a diferença entre vencedores e perdedores não está na pressa para criar um piloto impressionante – mas na execução estratégica.
Trabalhar com clientes empresariais leva a três falhas críticas: objetivos de negócios pouco claros que estão desconectados das capacidades de IA, implementações isoladas que não se integram aos fluxos de trabalho existentes e falta de estruturas de governança para a tomada de decisões autônoma. Cada um pode ser resolvido, mas apenas se for resolvido antes da implantação, e não depois.
À medida que a IA agente passa de experimental para operacional, as organizações que entendem como implantá-la, operá-la e otimizá-la com sucesso estão abrindo uma lacuna competitiva intransponível. A pergunta “Sua organização se transformará?” Mudando mais rápido do que? “Você liderará a transformação para alcançar valor comercial real ou será forçado a reagir aos primeiros concorrentes em movimento?”
Gerenciando fluxos de trabalho mais complexos
IA Agente Entrando em uma nova fase de recursos, indo além da simples automação para se destacar em fluxos de trabalho complexos e de alto risco que exigem tomada de decisões refinadas e adaptabilidade. O futuro próximo da IA será definido pela sua capacidade de navegar em ambientes complexos, coordenar sistemas e enfrentar desafios que antes eram considerados demasiado sofisticados para serem automatizados.
Tomemos como exemplo o campo jurídico. A Agentic AI pode analisar vastos repositórios de jurisprudência, identificar precedentes relevantes e simular possíveis resultados com base em várias estratégias. Isto pode ajudar as equipes jurídicas a desenvolver estratégias de caso abrangentes, garantindo que todos os ângulos sejam considerados e economizando tempo e recursos valiosos. Este nível de complexidade exige que a IA não só processe dados, mas também compreenda o contexto, pondere prioridades concorrentes e adapte as suas recomendações à medida que surgem novas informações.
Esta evolução do papel da IA está a remodelar a forma como as organizações abordam os seus processos mais críticos. Ao adotar a IA agêntica, as empresas podem desbloquear novos níveis de eficiência, inovação e resiliência, posicionando-se para prosperar num mundo cada vez mais complexo e competitivo. Mas é importante notar que à medida que a autonomia da IA aumenta, a supervisão humana não será perdida.
Um novo capítulo para a colaboração humano-IA
À medida que a IA de agência assume um papel mais central nas equipes de TI, surgirá uma mudança fundamental nas habilidades necessárias. A próxima geração de profissionais de TI actuará menos como especialistas técnicos e mais como gestores estratégicos – supervisionando uma variedade de agentes estáveis que operam de forma autónoma, mas de forma colaborativa em múltiplos sistemas e funções empresariais. As divisões entre as especialidades tradicionais serão confusas, com uma maior importância atribuída ao conhecimento completo e orientado para sistemas e à capacidade de orquestrar eficazmente os agentes.
As capacidades de gestão necessárias irão além dos humanos, incluindo os próprios agentes de IA. Os futuros membros da equipe de TI se tornarão adeptos da definição de regras para a autonomia dos agentes, da forma como os diferentes agentes interagem e do estabelecimento de políticas de escalonamento e intervenção. É importante ressaltar que, mesmo que os agentes se tornem mais capazes, a responsabilidade pelos seus resultados permanecerá firmemente nas mãos dos seus supervisores humanos.
Os ciclos e reuniões do Scrum continuarão, mas com novas dimensões focadas no monitoramento do comportamento dos agentes, na avaliação de resultados e no refinamento de instruções. Esta evolução aumentará a agilidade organizacional, permitindo que as equipes implantem e reimplantem com fluidez os recursos de IA conforme as necessidades mudam e novas oportunidades surgem.
Dissipando o mito da substituição
É um equívoco persistente pensar que os avanços na IA conduzem inevitavelmente a menos oportunidades para os trabalhadores humanos. Na verdade, a história tem mostrado que a disrupção traz consistentemente novos tipos de emprego e novas responsabilidades, e a IA agente não será exceção. Nos próximos anos, espera-se o surgimento de funções focadas na lógica do modelo e na validação de comportamento – exigindo conhecimento técnico e uma compreensão profunda do contexto de negócios.
A implementação ética se tornará fundamental. Os testadores serão chamados a desenvolver novos métodos robustos para detectar e eliminar distorções em modelos e algoritmos de IA, garantindo que as aplicações funcionem de forma justa e responsável para todos os utilizadores. Esses “Guardiões da IA Ética” se tornarão a base de todas as equipes de TI, protegendo contra discriminação indesejada e violações regulatórias.
A defesa da resiliência também ocupará o centro das atenções. À medida que os sistemas de IA de agência se tornam críticos para as operações empresariais, a definição de resiliência mudará: a excelência será julgada não apenas pelo tempo de atividade, mas também pela estabilidade, precisão e comportamento ético dos resultados da IA sob pressão. Os testadores e engenheiros farão a transição da verificação das operações básicas do sistema para a identificação e mitigação proativa de instâncias em que os modelos de IA correm o risco de produzir resultados tendenciosos, imprecisos ou não confiáveis.
Democratizando a automação avançada
95 por cento das empresas do Reino Unido estão usando IA ou explorando-a Mas, como vimos, a maioria dessas iniciativas fracassará. Este paradoxo define o momento atual: o acesso à tecnologia de IA está democratizado, mas o acesso às competências de execução de IA não. O gargalo é a capacidade estratégica e não a disponibilidade tecnológica.
À medida que os modelos de linguagem em grande escala envelhecem, é provável que se tornem disponíveis de forma gratuita ou barata, permitindo que empresas mais pequenas experimentem IA de agência utilizando tecnologias maduras e comprovadas. Essas oportunidades permitirão que as equipes enxutas melhorem além do suporte ao cliente, do gerenciamento da cadeia de suprimentos, da detecção de fraudes e muito mais.
Fortalecidas pelo sucesso inicial, essas empresas estarão bem posicionadas para justificar mais investimentos, automatizar cada vez mais processos e aproveitar a IA como catalisador do crescimento. No entanto, a concretização destes benefícios está longe de ser garantida, como sugere o estudo do MIT. Isto sublinha a importância crítica de um forte planeamento estratégico e conhecimentos técnicos durante todo o processo de adoção. Embora a democratização reduza as barreiras à entrada, as organizações devem abordar a IA com uma visão clara, um quadro sólido e uma supervisão rigorosa para garantir uma inovação bem-sucedida e sustentável.
A economia do agente está aqui. Existem capacidades técnicas. Caso de negócios comprovado. O que separa os 5% que têm sucesso dos 95% que fracassam é a disciplina para aplicar a estratégia, a estrutura para medir o que importa e a capacidade de transformar pilotos em sistemas de produção. Essa janela de 18 meses para estabelecer uma vantagem competitiva já está se fechando.
Contato Ten10 Saiba mais sobre como a IA e a automação de agentes podem impactar seus negócios.
