Assista à replay palestra de Hanan Ouazan sobre os 4Ps da AI Agente:

1. Processos: das tarefas à orquestração

Quando se fala em agentes, há duas coisas que costumam ser confundidas: um agente, que é uma interface que age de forma autônoma, e agenticidade, que é um paradigma mais amplo. É a evolução natural da automação de processos robóticos (RPA), mas com raciocínio e adaptabilidade integrados.

A RPA tradicional exigia a codificação rígida de cada regra, uma tarefa que rapidamente se tornava incontrolável. AI agentiva AI isso: em vez de codificar cada decisão, delegamos o raciocínio ao agente, permitindo flexibilidade e escalabilidade.

É claro que toda reformulação de processos envolve uma questão crucial: o que deve ser automatizado e o que deve ser aprimorado?

“O verdadeiro desafio não é decidir o que automatizar. É coordenar a forma como os seres humanos e AI .”

A automação elimina etapas manuais, enquanto o aumento capacita os funcionários a tomar decisões mais rápidas e melhores. Mas os resultados mais impactantes surgem quando as empresas coordenam a automação e o aprimoramento em conjunto, em vez de tratá-las como estratégias opostas.

Por exemplo, em um processo de aprovação de crédito, AI extrair e inserir automaticamente data centenas de documentos. Mas a decisão sobre a taxa de juros final ainda é melhor tomada por um ser humano, com base nas recomendações AI. O segredo está na a coordenação: saber quando confiar na automação, quando complementar e quando validar.

O primeiro “P”, Processos, trata da transição de casos de uso isolados para redesenhos de ponta a ponta que combinam perfeitamente AI julgamento humano.

2. Pessoas: Formação, funções e a revolução humana

Essa transformação não se resume a uma oposição entre humanos e máquinas. Trata-se de redefinir o modo como a empresa funciona. Algumas tarefas desaparecerão. Outras evoluirão. E surgirão funções totalmente novas.

“Toda revolução destrói empregos, cria empregos e transforma os já existentes. AI não AI exceção.”

A primeira implicação é a capacitação. Nenhuma transformação pode ter sucesso se os funcionários não estiverem preparados para adotá-la. Mesmo o melhor AI do mundo não terá sucesso se as pessoas não souberem como usá-lo.

Dados recentes mostram que, embora 86% dos funcionários acreditam que precisam de AI , apenas 14% realmente o receberam. Essa é uma lacuna enorme e um grande obstáculo à adoção.

Além da formação, novas funções híbridas estão em ascensão. Catalisadores preenchem a lacuna entre tecnologia e negócios. Os proprietários de processos (POs) repensam os fluxos de trabalho de ponta a ponta. Construtores de negócios (perfis não técnicos que entendem prompts, agentes e a lógica do LLM) também estão surgindo.

Essas funções refletem uma verdade simples: AI diz respeito tanto às pessoas e à cultura quanto aos algoritmos.

3. Plataforma: O novo sistema operacional para agentes

À medida que mais equipes experimentam o uso de agentes, algo interessante acontece: de repente, as empresas percebem que têm centenas de mini-assistentes autônomos operando em todas as equipes, com pouca visibilidade ou controle.

É um pouco como ter 500 estagiários, cada um com acesso a unidades de armazenamento compartilhadas, mas ninguém no RH sabe que eles existem. Essa é a realidade atual de muitas organizações que implementam AI sem uma governança centralizada.

É por isso que ter uma é crucial, não apenas para a implantação de agentes, mas para monitorá-los, avaliá-los e controlá-los. É essencial para garantir rastreabilidade, responsabilização e segurança.

É muito provável que o departamento de TI do futuro se assemelhe bastante a um departamento de RH para AI . Mas a responsabilidade não termina aí. As equipes de negócios, data e de TI devem compartilhar a supervisão:

  • TI garante que a infraestrutura e data funcionem sem problemas.
  • Data verificam se os agentes recuperam e utilizam as informações corretas.
  • Equipes de negócios verificam se as respostas estão alinhadas com o tom da marca, as necessidades dos clientes e as normas de conformidade.

Em resumo, a governança de agentes não é apenas técnica, é multifuncional.

Por fim, data continua sendo o principal fator decisivo. Muitos projetos-piloto funcionam perfeitamente quando testados isoladamente, mas fracassam ao serem integrados a sistemas em produção porque data acesso data em tempo real. Em um mundo onde os modelos são commodities, data o diferencial de uma empresa. Quando bem conduzida, a transformação agênica se expandirá de forma sustentável.

4. Posição: A mudança que se aproxima na presença digital

O quarto “P”, Posição, tem uma visão voltada para o exterior. Trata-se da forma como AI estão transformando a interação com o cliente, a visibilidade da marca e a estratégia digital.

Nesta nova era, motores de conversação como o ChatGPT, o Gemini ou o Mistral estão se tornando portas de acesso à informação e até mesmo a transações. Nos EUA, os usuários já podem comprar produtos diretamente no ChatGPT.

Isso levanta uma questão crucial: Se os clientes podem descobrir, comparar e comprar os produtos de uma empresa sem nunca visitar seu site, qual é o propósito da presença digital dessa empresa?

A disciplina emergente de Otimização de Mecanismos Gerativos (GEO) vai muito além do SEO tradicional. Os mecanismos de conversação utilizam uma combinação de fontes, desde fóruns comunitários até blogs independentes, e não apenas páginas classificadas nos resultados de busca.

“O GEO não é o SEO 2.0. É uma reformulação completa da maneira como as pessoas encontram, escolhem e interagem com as marcas.”

Em 2023, apenas 2,5% das pesquisas online começavam em plataformas conversacionais. Hoje, esse número subiu para 6%. Isso pode parecer pouco, mas se a tendência continuar, em breve dominará a descoberta digital.

Isso significa que as empresas devem se reposicionar agora. Algumas podem optar por alimentar seus data em grandes modelos de linguagem, tornando-se prestadores de serviços de back-office invisíveis. Outras criarão suas próprias experiências conversacionais para complementar esses ecossistemas. De qualquer forma, a escolha deve ser estratégica, não reativa.

Preparando-se para o futuro autônomo

Para se tornar uma empresa proativa, não basta apenas implementar tecnologia. É preciso repensar a forma como a organização funciona, processo por processo, pessoa por pessoa, plataforma por plataforma.

“Não encare a transformação agênica como um conjunto de casos de uso. Encare-a como uma reformulação do modo como sua empresa funciona.”

Quem tiver sucesso verá AI como uma ferramenta, mas como uma colaboradora: alguém que transforma o trabalho, o aprendizado e o envolvimento do cliente. Essa revolução ainda está em seus primórdios, mas uma coisa é certa: ampliar AI apenas um desafio técnico, mas também organizacional. E aqueles que dominarem os 4Ps estarão em melhor posição para liderá-la.

Hanan Ouazan é formado pela École Normale Supérieure e pela École Centrale de Lille, com especialização em Aprendizado de Máquina e AI. Ele ingressou Artefact há Artefact uma década. Atualmente, é sócio-gerente e líder global AI .