DO INSIGHT À AÇÃO: A ERA DA IA AUTÊNTICA

O papel da IA nos negócios está evoluindo rapidamente. O que começou como uma ferramenta para gerar insights está se movendo em direção à execução, com sistemas agora capazes de agir sobre as decisões, não apenas informá-las. Essa mudança em direção à IA agêntica marca um novo estágio de maturidade operacional. O Gartner prevê que Até 2028, 33% de aplicativos de software corporativo incorporarão IA agêntica, em comparação com menos de 1% em 2024. Isso sinaliza uma rápida mudança de ferramentas de assistência para sistemas autônomos incorporados nos fluxos de trabalho diários.

Nesta edição, exploramos como essa transformação está tomando forma com artigos sobre:

• Agentes de IA reformulação do envolvimento e das operações de varejo
• Plataformas Data possibilitando autonomia escalável
• Cadeia de suprimentos e finanças implementação de IA para orquestração em tempo real
• Agentes de longo prazo redefinindo a governança e a delegação

IA agênica e o futuro do varejo: uma entrevista com Edouard de Mézerac, CEO do Grupo Artefact.

IA agênica e o futuro do varejo: uma entrevista com Edouard de Mézerac, CEO do Grupo Artefact.

“Com a agentic, todas as funções são afetadas.”

Como os agentes de IA afetarão os comportamentos de compra?:

1. Os consumidores usarão agentes pessoais de IA para pesquisar, comparar e comprar produtos, criando novas expectativas para a prontidão da marca e do site.
2. Os varejistas estão se incorporando aos ecossistemas de IA. Edouard cita a parceria entre a OpenAI e o Walmart, em que as interfaces de conversação se tornam novos canais de comércio alimentados por um insight mais rico do consumidor do que o fornecido pelo data transacional tradicional.
3. O comércio agêntico transformará as operações internas de varejo, O senhor também pode trabalhar com a equipe de vendas, dando suporte a equipes de vendas, negociações, promoções e gerenciamento de fornecedores. Quais são os principais pré-requisitos para a implementação de agentes de IA?
4. Prontidão Data, O senhor pode usar o data, com conjuntos de data governados, padronizados e alinhados semanticamente.
5. Prontidão do processo, O senhor pode usar o sistema de gerenciamento de tráfego, com fluxos de trabalho definidos, onde os agentes podem operar com eficiência.
6. Prontidão tecnológica, O senhor pode escolher entre as opções de plataforma e as decisões de construir versus comprar. Onde o ROI surgirá primeiro no setor de TCG?
7. Atendimento ao cliente oferece retornos imediatos por meio do autocuidado orientado por IA.
8. Automação de marketing e conteúdo estão acelerando a adaptação da campanha.
9. Operações de TI, desde a migração de código até o monitoramento de anomalias, representam grandes oportunidades de economia de custos.

Data e plataformas agenticas: os facilitadores da inovação em IA.

Data e plataformas agenticas: os facilitadores da inovação em IA.

As arquiteturas tradicionais de geração de relatórios têm dificuldades para atender às demandas atuais de IA, enquanto os modelos modernos, como o Estruturas de lago data, malha data e abóbada data possibilitam ecossistemas regulamentados e prontos para uso empresarial. Ao unificar dados estruturados e não estruturados data, essas plataformas possibilitam análise preditiva, Aplicativos GenAI, e automação de decisões. Elas já estão transformando a previsão, o envolvimento do cliente e a otimização operacional. No entanto, a tecnologia por si só não é suficiente. O sucesso depende da superação do desafios de integração com o legado, fortalecimento da governança, e Incorporação de uma forte administração do data por meio de uma implementação em fases. O Agentic data platforms representa a próxima evolução, permitindo que os sistemas de IA acionar decisões e fluxos de trabalho quase em tempo real. As organizações que estão investindo agora estão construindo a camada de inteligência necessária para competir em uma Economia orientada por IA.

Do custo ao valor: a revolução na cadeia de suprimentos com a IA.

Do custo ao valor: a revolução na cadeia de suprimentos com a IA.

As cadeias de suprimentos evoluíram de um backbone operacional para um campo de batalha competitivo. No entanto, apesar da crescente volatilidade, muitas organizações ainda subutilizam a IA no planejamento, na logística e na distribuição. Este guia prático é para líderes que buscam transformar suas cadeias de suprimentos de centros de custo em impulsionadores de valor estratégico por meio da adoção direcionada da IA. A transformação começa com o planejamento: a IA aprimora tanto Planejamento de Vendas e Operações (S&OP) e execução (S&OE), permitindo que as empresas passem de previsões reativas para orquestração dinâmica, data-driven. Em um estudo de caso do setor de eletrodomésticos, a IA automatizou análises multifuncionais de demanda, estoque e gargalos, resultando em um Aumento de 40% na eficiência operacional, melhor visibilidade em nível de SKU e redução de estoque.

Além do planejamento, A IA permite a otimização em toda a cadeia de valor:

• Políticas inteligentes de inventário equilibrar os níveis de serviço com o controle de custos.
• Aplicativos de logística melhorar os fluxos de entrada de materiais e o desempenho das entregas.
• Gêmeos digitais e modelos de simulação aprimorar ainda mais o planejamento de cenários e o gerenciamento de riscos.

GenAI e IA agêntica na transformação do setor de serviços financeiros.

GenAI e IA agêntica na transformação do setor de serviços financeiros.

O Artefact mostra como a convergência da IA generativa e agêntica é reformulação das operações e criação de valor para bancos, seguradoras e empresas de fintech. Os casos de uso com alto retorno sobre o investimento (ROI) incluem negociação e otimização de portfólio, engajamento do cliente, processamento de documentos e geração automatizada de relatórios. Os primeiros a adotar a tecnologia relatam ganhos tangíveis: desde 25%: reduções nos tempos de ciclo de P&D para 40% aumenta a produtividade em TI, além de uma redução significativa nos custos do atendimento ao cliente baseado em IA. A verdadeira mudança vem com os sistemas de IA com capacidade de ação que podem Monitorar transações em tempo real, detectar fraudes de forma proativa, otimizar o gerenciamento de riscos, e automatizar fluxos de trabalho com intervenção humana mínima, levando a IA do apoio à tomada de decisões para a execução. Essas novas capacidades estão acelerando a inovação e a capacidade de resposta, mas ampliá-las requer Estruturas sólidas de governança, segurança data e conformidade.

Agentes de IA de longo prazo: de comandos breves à autonomia sustentada. Perspectivas tecnológicas: uma série em três partes.

Agentes de IA de longo prazo: de comandos breves à autonomia sustentada. Perspectivas tecnológicas: uma série em três partes.

Victor Coimbra, sócio e líder da área de Plataforma e TI da Data, Artefact América Latina, foi reconhecido na lista “Forbes Under 30 Brasil” por suas contribuições excepcionais à inovação em IA. Ele possui profunda experiência na ampliação de soluções de IA e na formação de equipes de tecnologia de alto desempenho em mercados internacionais.

Agentes de IA de longo prazo, Parte 1: O problema sobre o qual ninguém fala.

Agentes de IA de longo prazo, Parte 1: O problema sobre o qual ninguém fala.

Por quanto tempo a IA pode sustentar um trabalho significativo antes de entrar em colapso? Pesquisas mostram a duração da tarefa dobra a cada sete meses. Mas a realidade da produção fica atrás dos benchmarks. Nos testes corporativos, Nenhum resultado de IA era utilizável sem limpeza humana. As lacunas na documentação, os problemas de verificação e as deficiências de qualidade eram sistemáticos. O tempo dedicado à correção representava, em média, um terço da duração da tarefa. Isso cria um paradoxo de produtividade. Em estudos controlados, Os usuários de IA foram 19% mais lentos devido à depuração, troca de contexto e correção de qualidade. A causa principal é de natureza arquitetônica. À medida que as tarefas se alongam, a memória de trabalho da IA satura, O senhor pode ter que se preocupar com a capacidade de se comunicar com os usuários, o que causa perda de contexto, contradições e erros de composição. A capacidade também varia muito de acordo com o domínio. A IA de longo prazo está melhorando rapidamente, mas a autonomia sustentada continua limitada.

Agentes de IA de longo prazo, Parte 2: Três abordagens que realmente funcionam.

Agentes de IA de longo prazo, Parte 2: Três abordagens que realmente funcionam.

Embora a IA se degrade em fluxos de trabalho longos, a operação de agentes de longo prazo pode ser ampliada por meio de três abordagens arquitetônicas: 1. Ciclo de início recente: Reinicia a IA quando o desempenho diminui. O trabalho é salvo externamente, as sessões são reiniciadas de forma limpa e o progresso continua de forma incremental. 2. Memória seletiva: Preserva apenas o contexto essencial entre as sessões. 2. 2. Os rastreadores de progresso, resumos e históricos de mudanças mantêm a continuidade e reduzem a sobrecarga de informações. 3. Coordenação da equipe: Distribui o trabalho entre vários agentes especializados, gerenciados por um coordenador central. Ao decompor as tarefas e encaminhar apenas as informações relevantes, os sistemas multiagentes apresentam um desempenho significativamente superior ao dos agentes individuais em tarefas complexas. Cada abordagem externaliza as informações que a IA não consegue reter de forma confiável internamente. O ciclismo favorece a simplicidade, os sistemas de memória favorecem a continuidade e as equipes favorecem a escala e a especialização. A maioria das implementações de produção combina todos os três.

Agentes de IA de longo prazo, Parte 3: O que isso realmente significa para as organizações.

Agentes de IA de longo prazo, Parte 3: O que isso realmente significa para as organizações.

À medida que a IA de longo prazo se torna operacional, Os assistentes de IA passarão a ser trabalhadores de IA. Surgirão fluxos de trabalho de até oito horas com entregas e implementações completas.

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• As interfaces evoluirão de ferramentas conversacionais para sistemas de delegação, com painéis de controle, pontos de verificação, trilhas de auditoria e mecanismos de recuperação substituindo as solicitações em tempo real.
• A qualidade e a governança do Data tornar-se-ão fundamentais, uma vez que a IA em execução prolongada pode agravar erros, ultrapassar permissões ou operar com base em premissas equivocadas.
• Estruturas de autonomia limitada, incluindo controles de acesso, gatilhos de escalonamento e registro de decisões, passarão a ser obrigatórias.

A IA de longo prazo ainda não está totalmente madura, mas é operacionalmente viável hoje para casos de uso específicos. Oportunidades realistas estão na trabalho estruturado e que exige muita atenção com resultados mensuráveis. As organizações que fazem experimentos deliberadamente, com fortes barreiras no lugar, irão obter uma vantagem inicial.

Caso de sucesso da Nexans: Elaboração de uma estratégia global de data e IA para 2028.

Caso de sucesso da Nexans: Elaboração de uma estratégia global de data e IA para 2028.

Líder mundial em eletrificação, a Nexans opera em 40 países para apoiar a transição energética e a eletrificação sustentável. Com base em seu bem-sucedido programa de desempenho SHIFT, a Nexans lançou SHIFT AI para tornar o data e a IA os principais impulsionadores do desempenho dos negócios. Eles definiram um 2028 AI visão, estabeleceu uma data platform unificado, e data governance forte implantado. Desafio: A estrutura data e a IA para apoiar a transformação dos negócios em grande escala. Com o SHIFT AI, o objetivo da Nexans era Aumentar o uso do data da empresa de 20% para 90%. Para isso, eles precisavam:

• Avaliar o data e o nível de maturidade em IA
• Definir uma estratégia alinhada às prioridades da empresa
• Identificar e priorizar casos de uso de IA de alto valor
• Aumentar a flexibilidade em toda a cadeia de valor
• Equilibrar o crescimento, a sustentabilidade e o desempenho econômico Solução: A Nexans implantou um data platform centralizado e controlado.
• Foram identificados mais de 70 casos de uso de data, BI e IA em diversas funções de negócios
• Estabeleceu a prioridade de 25 casos de uso estratégicos para o horizonte de 2028
• Foram implementados cinco casos de uso em 2025 Resultados: Um modelo operacional escalável de data e IA que já está gerando valor comercial e uma estratégia de IA industrial alinhada ao desempenho comercial de longo prazo.

“A Nexans opera atualmente com uma estrutura data de nível industrial e de inteligência artificial que apoia diretamente o desempenho empresarial de longo prazo, a excelência operacional e os objetivos de sustentabilidade. Atualmente, a data é gerenciada como um ativo estratégico integrado às principais operações comerciais da Nexans.’ Guillaume Eymery, Diretor de Estratégia e Compras e Membro do Excom na Nexans