Agentes de IA e a necessidade de dados prontos para IA: Construindo a base para trabalhadores digitais

Agentes de IA e a necessidade de dados prontos para IA: Construindo a base para trabalhadores digitais

Os agentes de IA, frequentemente chamados de trabalhadores digitais, representam uma nova onda de sistemas autônomos projetados para operar de forma independente. Apesar das grandes promessas desses agentes — como eficiência, produtividade e economia de custos —, um passo crucial muitas vezes é negligenciado na pressa de implantá-los: garantir que os dados da organização estejam prontos para IA.

Treinando trabalhadores digitais: Imitação do treinamento human

Treinar agentes de IA é semelhante ao treinamento de funcionários humanos. Eles podem ser ensinados com habilidades específicas, designados para funções e testados antes de serem inseridos no ambiente de produção. Assim como um contador ou agente de atendimento ao cliente aprende processos e protocolos da empresa, os trabalhadores digitais podem ser treinados da mesma forma, melhorando continuamente ao longo do tempo por meio de interações e dados.

No futuro, veremos equipes híbridas, onde trabalhadores digitais gerenciam tarefas repetitivas enquanto humanos se concentram em problemas estratégicos e criativos.

Plataformas para agentes: A ascensão de frameworks de baixo código

Conforme as empresas começam a implantar agentes de IA, a necessidade de plataformas robustas se torna crucial. Semelhante à evolução de plataformas de automação (RPA), como UiPath, plataformas para agentes estão surgindo rapidamente, lideradas por empresas como Google, Microsoft, AWS e Apple.

Essas plataformas personalizam agentes com conhecimento proprietário das empresas, utilizando técnicas como geração aumentada por recuperação (RAG) e grafos de conhecimento para tornar os agentes mais precisos e contextuais.

Dados prontos para IA: A base para agentes eficazes

Para maximizar o valor dos agentes de IA, as empresas devem centralizar, limpar e governar seus dados. Estratégias robustas devem incluir:

• Centralização de dados: Unificação em uma única fonte confiável.
• Normalização: Remoção de inconsistências e preparação dos dados para análise.
• Governança de dados: Garantia de privacidade e segurança, especialmente para informações sensíveis.

Uma abordagem gradual para a implantação de IA

Uma pesquisa revelou que apenas 16% das organizações possuem uma estratégia abrangente de dados para IA. Adotar uma abordagem progressiva, começando por áreas ricas em dados, pode gerar vitórias rápidas e ajustar estratégias para expansão futura.

Dados: A nova moeda para agentes de IA

O futuro será definido pela colaboração entre trabalhadores digitais e humanos. Empresas que investirem em plataformas e dados prontos para IA estarão na vanguarda da transformação impulsionada pela IA.