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
A IA agêntica 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?
1. Prontidão Data, O senhor pode usar o data, com conjuntos de data governados, padronizados e alinhados semanticamente.
2. 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.
3. 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?
1. Atendimento ao cliente oferece retornos imediatos por meio do autocuidado orientado por IA.
2. Automação de marketing e conteúdo estão acelerando a adaptação da campanha.
3. Operações de TI, desde a migração de código até o monitoramento de anomalias, representam grandes oportunidades de economia de custos.
Data e plataformas agênticas:
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 permitir ecossistemas governados e prontos para os negócios.
Ao unificar data estruturados e não estruturados, essas plataformas potencializam 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 da implementação em fases.
O Agentic data platforms marca 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 da cadeia de suprimentos com 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 de IA direcionada.
A transformação começa com o planejamento: A IA aprimora ambos 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 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.
O Artefact mostra como a convergência da IA generativa e agêntica é reformulação das operações e criação de valor para bancos, seguradoras e fintechs.
Os casos de uso de alto ROI incluem negociação e otimização de portfólio, envolvimento do cliente, processamento de documentos e relatórios automatizados. Os primeiros usuários relatam ganhos tangíveis: de 25% reduções nos tempos de ciclo de P&D para 40% aumenta a produtividade em TI, bem como uma economia significativa de custos com a tecnologia de IA
atendimento ao cliente.
A verdadeira mudança vem com os sistemas de IA agêntica que podem Monitorar transações em tempo real, detectar fraudes de forma proativa, otimizar o gerenciamento de riscos, e automatizar fluxos de trabalho com o mínimo de intervenção humana, levando a IA do suporte à decisão para a execução.
Esses novos recursos estão acelerando a inovação e a capacidade de resposta, mas para ampliá-los é necessário Estruturas sólidas de governança, segurança data e conformidade.
Agentes de IA de longo prazo, desde pequenos avisos até a autonomia sustentada
Insights sobre tecnologia: Uma série de três partes.
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 de limpeza foi, 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 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.
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 superam significativamente o desempenho de agentes únicos em trabalhos complexos.
Cada abordagem externaliza as informações que a IA não consegue reter internamente de forma confiável. 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.
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.
- As interfaces evoluirão de ferramentas de conversação 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 se tornarão essenciais, pois a IA de longa duração pode agravar os erros, ultrapassar as permissões ou operar com base em suposições falhas.
- As estruturas de autonomia limitada, incluindo controles de acesso, acionadores de escalonamento e registro de decisões, se tornarão 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 cliente da Nexans:
Criando 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: Estrutura data e IA para apoiar a transformação dos negócios em 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 a maturidade do data e da IA
- Definir uma estratégia alinhada com as 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.
- Identificou mais de 70 casos de uso de data, BI e IA em todas as funções de negócios
- Priorização de 25 casos de uso estratégico para o horizonte de 2028
- Implementou 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.
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