AI está evoluindo rapidamente para um futuro em que os usuários não pensem mais em modelos, modos ou ferramentas. Em vez disso, os sistemas estão se tornando dinamicamente adaptáveis, ajustando automaticamente a profundidade do raciocínio, selecionando as ferramentas certas e gerenciando recursos em tempo real com base na complexidade da tarefa.
As AI agents increasingly handle tasks like email drafting or resolving customer service issues, one challenge becomes clear: how can these agents communicate effectively - not only with humans but also with the software systems they depend on?
O surgimento de agentes AI nas empresas ocorre em dois níveis: aumento da produtividade individual por meio de agentes de tarefas e redefinição de fluxos de trabalho coletivos por meio de agentes de fluxo de trabalho. Embora essas inovações prometam ganhos de eficiência, elas também apresentam desafios estruturais. Sem uma estratégia bem orquestrada, as organizações correm o risco de uma proliferação descontrolada de agentes e dependências operacionais críticas.
À medida que os agentes AI assumem cada vez mais tarefas como redigir e-mails ou resolver problemas de atendimento ao cliente, enfrentamos um desafio fundamental: como esses agentes se comunicam de forma eficaz, não apenas com humanos, mas com os ecossistemas de software dos quais dependem?
AI generativa está remodelando profundamente a maneira como trabalhamos, introduzindo ferramentas que automatizam uma ampla gama de tarefas, desde a codificação e a análise data até a criação de conteúdo. Essas ferramentas não substituem a experiência humana; elas a redefinem. Profissionais experientes - sejam engenheiros, analistas ou criativos - estão se tornando indispensáveis, não para a execução, mas para a supervisão, o refinamento e a integração dos resultados produzidos por essas tecnologias.
A jornada de simples assistentes AI para agentes avançados em vários sistemas reflete uma mudança profunda na forma como as empresas aproveitam AI generativa. Em 2023, o surgimento da GenAI incorporada prometia uma integração perfeita aos fluxos de trabalho diários, permitindo que os usuários adotassem recursos avançados sem interromper os hábitos. No entanto, os altos custos por usuário e a personalização limitada fizeram com que muitos questionassem a proposta de valor dessas soluções de caixa preta.
Você acabou de sair de outra reunião em que o foco era discutir qual número estava correto, em vez de debater os melhores caminhos para o sucesso dos negócios? Se você respondeu "não", considere-se privilegiado.
Há muito tempo, a tecnologia vem tentando ser acessível para além daqueles que sabem programar. Esse processo evoluiu lentamente, desde as linguagens de programação de baixo nível, que são muito difíceis de entender, como assembly, até as de "alto nível", que são muito mais semelhantes à linguagem natural, como Python. Agora, estamos rompendo a barreira para talvez chegar a um processo completo de codificação em "linguagem natural". Ferramentas como a Cursor AI já têm uma capitalização de mercado de US$ 100 milhões, e o termo "codificação de vibração" está se popularizando cada vez mais.
O setor de luxo está passando por uma profunda transformação, impulsionada pela integração de data e AI.
