Sem entrar em números específicos, este conceito e tendência subjacentes vão ser muito reais. Para qualquer trabalhador que consiga utilizar agentes de IA de forma eficaz numa organização, os seus orçamentos de computação vão simplesmente aumentar de forma monótona ao longo do tempo. Isto começará, claro, na engenharia, onde já sabemos que os desenvolvedores podem executar múltiplos agentes em paralelo, ou ter projetos a decorrer durante a noite. Mas isso eventualmente afetará o resto do trabalho do conhecimento também. Advogados que conseguem criar e rever mais rascunhos, profissionais de marketing que podem construir mais campanhas e testar mais ideias em paralelo, representantes de vendas que podem contatar mais clientes e processar mais leads. Muitas dessas atividades serão essencialmente dependentes de tokens em relação à quantidade de trabalho que uma única pessoa pode realizar. Estes não são fluxos de trabalho de chatbot a responder a uma pergunta simples, mas agentes que estão a operar e processar quantidades incríveis de dados em escala, gerando todas as novas formas de informação. As empresas terão que descobrir como orçamentar para isto, e provavelmente não será um item de orçamento de TI ao longo do tempo, mas sim, em última análise, propriedade e alocação pela empresa. Talvez o CFO seja, em última análise, o responsável pela IA :-).

Tive reuniões e um jantar com mais de 20 líderes de IA e TI de grandes empresas hoje. Muitas conversas interessantes sobre o estado da IA em grandes empresas, especialmente em negócios regulamentados. Aqui estão algumas das tendências gerais: * Os agentes são claramente a grande novidade. As empresas estão passando de conversas sobre chatbots para agentes, embora ainda estejamos muito no início. A codificação ainda é o caso de uso agente dominante adotado até agora, com outras categorias de trabalho de conhecimento começando a emergir. Muitos trabalhos agentes estão passando de pilotos e PoCs para produção, e algumas empresas tinham muitos casos de uso ativos ao vivo. * Os casos de uso agentes abrangem todas as partes de um negócio, desde operações de back office até experiências voltadas para o cliente, desde vendas até fluxos de trabalho de integração de clientes. A sensação geral é que os fluxos de trabalho agentes afetarão todas as partes de uma organização, muitas vezes com o maior foco em oferecer melhores resultados para os clientes, obter melhores insights e inteligência a partir de dados e documentos, acelerar fluxos de trabalho de alto ROI com agentes, e assim por diante. Discussões muito limitadas sobre cortes de custos puros. * A governança de dados e IA ainda permanece como um desafio central. Colocar dados e conteúdo em um local onde os agentes possam operar de forma segura e fácil continua sendo uma grande tarefa para mais organizações. Anos de fragmentação na gestão de dados que não eram um problema agora são uma questão para as empresas que buscam adotar agentes. E governar o que os agentes podem fazer com dados em um fluxo de trabalho ainda é um tópico importante. * A identidade está emergindo como um grande tópico. O agente pode ter acesso a tudo que você possui? Em um mundo de dezenas de agentes trabalhando em seu nome, potencialmente há uma exposição excessiva de dados e escopo para os agentes. Como gerenciamos agentes com níveis de acesso particionados às suas informações? * Muitas perguntas emergentes sobre como vamos orçar tokens entre casos de uso e equipes. As empresas não querem restringir casos de uso, mas igualmente precisam estar atentas ao orçamento final de tokens. Isso se tornará uma parte maior das despesas operacionais ao longo do tempo e provavelmente não fará mais sentido ser considerado um orçamento de TI. Provavelmente precisa ser incluído no restante das despesas operacionais. * A interoperabilidade é fundamental. Cada empresa está implantando vários sistemas de IA neste momento, e é improvável que haja uma única plataforma para governá-los todos. Os clientes estão se tornando mais espertos em como lidar com a interoperabilidade de agentes, e isso será um dos maiores impulsionadores de uma pilha de IA no futuro. Há muito mais aprendizados do que apenas isso, mas não é preciso dizer que o momento está se construindo, mas igualmente as empresas estão cientes da gestão de mudanças e do trabalho à frente. Há muitas oportunidades agora.

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