Com os avanços na comunicação homem-máquina introduzidas com a popularização dos modelos de IA generativa, ficou muito fácil contar com agentes de IA para nos ajudar a coletar, categorizar, sumarizar e até criar informações, seja no formato de texto, imagem e som. Na sequência, como uma evolução natural desta tecnologia, surgiram os agenticAIs, tipos mais avançados dos agentes de IA que, de forma autônoma, podem tomar decisões e executar ações em prol de um objetivo pré-estabelecido.
Praticamente não existem limitações para o uso dos agenticAIs nas atividades de empresas de todos os tamanhos e segmentos. Mesmo estando em um estágio ainda nascente, de acordo com o estudo “Navigating Agentic and Generative AI in Software Development: Human-Agent Collaboration is Here”, desenvolvido pela OutSystems em parceria com a KPMG, 2 em cada 3 organizações pesquisadas já planejam utilizar esta tecnologia nos próximos meses para melhorar e personalizar a experiência dos seus clientes finais, revisar e garantir a qualidade do código de suas aplicações, e automatizar seus processos internos de negócios.
Acontece que a adoção de qualquer nova tecnologia sempre introduz novos desafios, especialmente quando estamos nos referindo a uma tecnologia que espera-se uma certa liberdade de atuação. Sendo assim, não é por acaso que nesta mesma pesquisa apareceram alguns pontos de atenção quanto ao uso dos agenticAIs, incluindo: a segurança e conformidade das informações; a qualidade e confiabilidade dos dados; as possíveis alucinações, desinformações e tomadas de decisões autônomas incorretas.
Sem controle, sem resultado: os cuidados para uma implementação segura dos AgenticAIs
Não é certo pensarmos na adoção de agenticAIs sem planejamento, supervisão, e controle, e é exatamente para nos ajudar a preencher esta lacuna na gestão do ciclo de vida destes agentes que temos acompanhado a rápida evolução das plataformas de desenvolvimento de aplicações low-code.
Infra-estrutura nativa na nuvem, governança de dados, arquitetura orientada a eventos, criação visual de fluxos de trabalho, desenvolvimento full-stack, suporte a múltiplos modelos e agentes de diversos fabricantes, gestão centralizada dos gastos com IA, monitoração da disponibilidade e performance de aplicações e agentes em tempo real, e execução integrada das rotinas DevSecOps são apenas alguns exemplos das inovações introduzidas nos últimos anos nestas plataformas, e que permitiram a ampliação do seu escopo de atuação em direção aos agenticAIs.
Além das inovações tecnológicas, a pesquisa ainda ressalta o surgimento de novas funções no mercado de trabalho. Para 70% dos executivos entrevistados, a busca por um uso mais controlado e com menos riscos dos agenticAIs irá exigir mais pessoas atuando em atividades ligadas à governança das informações e na orquestração de fluxos de trabalho. Com isso, quase 2/3 dos entrevistados acreditam que a urgência por profissionais executando estas novas funções irá exigir das organizações investimentos substanciais em treinamento e capacitação dos seus talentos.
Embora a transformação dos aplicativos corporativos com a incorporação de agentes de IA para colaborar com os usuários e aprimorar os processos de tomada de decisão prometam automatizar diversas tarefas, principalmente aquelas manuais e repetitivas, apenas 42% dos entrevistados acreditam que se reduzirá as futuras necessidades de contratação, sugerindo que a maioria das organizações vê a IA não como uma substituição para o quadro de colaboradores, mas como um complemento à expertise humana.
No final não se trata de apenas adotar a IA, mas sim de implementá-la de forma responsável, segura e ética. Algo bem difícil de se conseguir sem as plataformas tecnológicas adequadas, e, principalmente, sem seres humanos.
Leandro Torres, CEO da BePRO Institute e Smart Coding Lab.
Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
