Leia o artigo em<\/u><\/p>\n<\/div> A ado\u00e7\u00e3o pelos consumidores tamb\u00e9m continua relativamente baixa. Apesar do uso de palavras como \u201crevolu\u00e7\u00e3o\u201d, o\u201d\u00a0data mostra<\/a>\u00a0que a maioria dos usu\u00e1rios usa semanalmente e n\u00e3o diariamente, ao contr\u00e1rio do uso mais frequente de redes sociais ou plataformas como o Google. Isso sugere que a gera\u00e7\u00e3o de IA ainda n\u00e3o se tornou um verdadeiro h\u00e1bito de consumo. As pessoas a utilizam ocasionalmente - \u00e0s vezes intensamente - mas ela n\u00e3o se tornou um alicerce da vida cotidiana. Em outras palavras, o hype ainda est\u00e1 \u00e0 frente da realidade.<\/p>\n Apesar desses reports, acreditamos que a IA de g\u00eanero representa uma mudan\u00e7a fundamental na mesma escala que a Internet ou o smartphone. A Internet nos proporcionou cerca de duas d\u00e9cadas de inova\u00e7\u00e3o e constru\u00e7\u00e3o de empresas. A revolu\u00e7\u00e3o dos smartphones criou 15 anos de crescimento impulsionado por aplicativos m\u00f3veis. Acreditamos que a IA de gera\u00e7\u00e3o conduzir\u00e1 uma era semelhante de transforma\u00e7\u00e3o - talvez uma d\u00e9cada ou mais de cria\u00e7\u00e3o de novos valores.<\/p>\n Esse padr\u00e3o \u00e9 comum com as novas tecnologias (o otimismo excessivo seguido de desilus\u00e3o e, em seguida, a cria\u00e7\u00e3o de valor real, muitas vezes articulada por meio de\u00a0o ciclo de hype da Gartner<\/a>). Em nossa opini\u00e3o, muitos dos principais defensores da IA est\u00e3o exagerando quando fazem declara\u00e7\u00f5es ousadas de que setores inteiros da economia ser\u00e3o substitu\u00eddos em breve pela IA. Isso porque a IA real e funcional em empresas estabelecidas \u00e9 um trabalho \u00e1rduo: \u00e9 necess\u00e1rio um data relativamente limpo, mapeamento de processos e experimenta\u00e7\u00e3o profunda - e, mesmo assim, muitas vezes \u00e9 necess\u00e1rio um ser humano no circuito. No entanto, estamos vendo um progresso real nos bastidores, cujos exemplos sugerem que o uso de sistemas multiagentes para automatizar e substituir tarefas repetitivas pode levar a um aumento mais longo e fundamental da produtividade.<\/p>\n Nossa opini\u00e3o \u00e9 que os l\u00edderes n\u00e3o devem tentar adivinhar o que vai acontecer em 10 anos. Em vez disso, eles devem se perguntar o que podem alcan\u00e7ar de forma realista nos pr\u00f3ximos dois anos. Com base nos projetos que realizamos desde o final de 2024, a IA ag\u00eantica est\u00e1 provando ser o verdadeiro divisor de \u00e1guas (pelo menos no curto prazo), proporcionando valor real \u00e0s empresas. A realidade tamb\u00e9m \u00e9 que os ganhos financeiros por projeto s\u00e3o bons, mas nenhum deles \u00e9 impressionante. Esses ganhos incrementais aqui s\u00e3o semelhantes ao Lean, uma compara\u00e7\u00e3o que o CEO da Microsoft, o Sr.\u00a0Satya Nadella tamb\u00e9m fez<\/a>.<\/p>\n Com base em nosso trabalho em um portf\u00f3lio de projetos que est\u00e3o implementando com sucesso sistemas de IA ag\u00eantica, descobrimos que, para ter sucesso com essa tecnologia, \u00e9 necess\u00e1rio superar o hype, entender o que a tecnologia pode fazer e combinar essa capacidade com oportunidades claras de cria\u00e7\u00e3o de valor. Isso tamb\u00e9m requer uma abordagem pr\u00e1tica para a implementa\u00e7\u00e3o de sistemas multiagentes para experimentar e aprender.<\/p>\n Nos \u00faltimos anos, a maturidade da tecnologia de IA evoluiu rapidamente em pelo menos tr\u00eas fases distintas:<\/p>\n Neste outono, houve uma explos\u00e3o de iniciativas comerciais ag\u00eanticas. A OpenAI lan\u00e7ou\u00a0parcerias com Stripe e Shopify<\/a>.\u00a0O Google anunciou seu Protocolo de Pagamento de Agente<\/a>, que automatiza o processo de compra e transa\u00e7\u00e3o. Embora as empresas possam se sentir tentadas a seguir o exemplo dos gigantes da tecnologia, talvez n\u00e3o seja a\u00ed que surgir\u00e1 a primeira onda de valor sustent\u00e1vel. Em um\u00a0pesquisa recente da Bain com consumidores<\/a>, Em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s compras, 76% informaram que n\u00e3o se sentiriam \u00e0 vontade para usar sistemas ag\u00eanticos - a maioria citou preocupa\u00e7\u00f5es com seguran\u00e7a e privacidade como motivo de sua retic\u00eancia.<\/p>\n Os contextos voltados para o cliente n\u00e3o s\u00e3o adequados para os recursos atuais dos agentes de IA. Eles s\u00e3o confusos e imprevis\u00edveis; as entradas n\u00e3o s\u00e3o estruturadas, o tom e o contexto mudam constantemente, e os reguladores e consumidores t\u00eam pouca toler\u00e2ncia a alucina\u00e7\u00f5es ou erros. Sistemas multiagentes\u00a0pode<\/em>\u00a0O senhor n\u00e3o pediria a uma crian\u00e7a para arrumar a mesa do jantar. O senhor n\u00e3o pediria a uma crian\u00e7a pequena que arrumasse a mesa de jantar. Mas se o senhor dividir a tarefa e orient\u00e1-la passo a passo - \u201cprimeiro, coloque um prato no ch\u00e3o\u201d, \u201cagora, adicione os garfos\u201d, \u201cdepois, os copos\u201d - ela poder\u00e1 fazer uma contribui\u00e7\u00e3o significativa. Crucialmente, o ambiente tamb\u00e9m deve ser controlado: nenhum irm\u00e3o barulhento, nenhum animal de estima\u00e7\u00e3o que distraia e apenas um dos pais dando instru\u00e7\u00f5es. Mas ao desenvolver sistemas multiagentes estruturados da mesma forma que o senhor instrui uma crian\u00e7a - dividindo a tarefa, alimentando as tarefas uma a uma, verificando a precis\u00e3o das tarefas - estamos criando sistemas extremamente precisos.<\/p>\n Notavelmente, esses sistemas geralmente s\u00e3o para processos de back-end, em que a perfei\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 essencial porque o senhor tem um ser humano no circuito. Por outro lado, embora os experimentos de front-end possam ser inspiradores, \u00e9 improv\u00e1vel que eles sejam a primeira \u00e1rea de cria\u00e7\u00e3o de valor real para a empresa. Os processos operacionais e de back-end s\u00e3o um terreno f\u00e9rtil porque s\u00e3o estruturados e repetitivos - muito mais adequados para a automa\u00e7\u00e3o do fluxo de trabalho ag\u00eantico. Tarefas com escopo bem delimitado, ambientes bem definidos e entradas estruturadas podem gerar projetos que fazem uma contribui\u00e7\u00e3o significativa.<\/p>\n Em escala empresarial, projetar esses sistemas \u00e9 conceitualmente simples, mas operacionalmente exigente. Como uma estrutura geral para a cria\u00e7\u00e3o de sistemas multiagentes, 1) uma tarefa \u00e9 enviada a um agente roteador, como o Google ADK, que, como um pai instruindo uma crian\u00e7a, divide a tarefa em subtarefas; 2) as subtarefas s\u00e3o conclu\u00eddas por agentes de tarefas individuais que concluem uma parte menor da tarefa, como o pai dizendo a uma crian\u00e7a para colocar os copos na mesa e a outra para colocar os garfos; depois disso, 3) os resultados dessas subtarefas s\u00e3o verificados por um agente de valida\u00e7\u00e3o; e 4) se for descoberto um erro, um agente de aprimoramento recomenda um ajuste.<\/p>\n Um ecossistema em r\u00e1pido crescimento de ferramentas, metodologias e servi\u00e7os d\u00e1 suporte a essa abordagem, e eles s\u00e3o excelentes para processos n\u00e3o essenciais. Mas quando o senhor passa para as opera\u00e7\u00f5es principais - em que a integridade e o controle sobre as alucina\u00e7\u00f5es do data s\u00e3o essenciais -, precisa de agentes codificados de forma personalizada, de uma integra\u00e7\u00e3o mais profunda com os sistemas corporativos e da implementa\u00e7\u00e3o de um melhor controle e de prote\u00e7\u00f5es.<\/p>\n Para ilustrar, considere um projeto que fizemos com um grande provedor de Internet europeu. Nosso objetivo era reduzir o tempo de resolu\u00e7\u00e3o e o custo das chamadas de servi\u00e7o a serem resolvidas. A maioria das pessoas j\u00e1 teve a experi\u00eancia de ligar para um help desk sobre uma conex\u00e3o interrompida, repetir informa\u00e7\u00f5es v\u00e1rias vezes e, por fim, esperar por um t\u00e9cnico. O que acontece (ou deixa de acontecer) nos bastidores \u00e9 revelador: os t\u00e9cnicos geralmente chegam com um contexto incompleto, for\u00e7ados a solucionar o problema do zero. Isso leva a um longo tempo de inatividade - \u00e0s vezes, mais de um m\u00eas - e a milhares de horas desperdi\u00e7adas com o operador.<\/p>\n Decidimos come\u00e7ar aos poucos. Nosso foco foi criar um sistema centrado em ajudar os t\u00e9cnicos a realizar suas tarefas de forma mais r\u00e1pida e melhor - um ajudante no processo, n\u00e3o um agente aut\u00f4nomo. Como parte desse esfor\u00e7o, integramos o data de mais de 15 sistemas de informa\u00e7\u00e3o, fornecendo aos t\u00e9cnicos um resumo das falhas relatadas e um hist\u00f3rico de quais solu\u00e7\u00f5es haviam sido tentadas. Isso lhes proporcionou uma vis\u00e3o geral da tarefa - por exemplo, a solu\u00e7\u00e3o de problemas na conex\u00e3o de um cliente - que eles podiam ler ou ouvir a caminho do trabalho. Dessa forma, eles poderiam come\u00e7ar a trabalhar para solucionar o problema assim que chegassem, economizando o tempo que muitas vezes era desperdi\u00e7ado para se atualizar sobre o problema.<\/p>\n Em seguida, criamos um recurso que gerava recomenda\u00e7\u00f5es para a pr\u00f3xima melhor a\u00e7\u00e3o para a resolu\u00e7\u00e3o. Outro recurso inclu\u00eda uma interface de conversa\u00e7\u00e3o que permitia que o t\u00e9cnico consultasse os sistemas de TI subjacentes da empresa de Internet em linguagem natural para encontrar as causas principais. Por fim, automatizamos muitas a\u00e7\u00f5es simples e repetitivas: por exemplo, a corre\u00e7\u00e3o de registros de CRM quando a resid\u00eancia errada era vinculada ou o acionamento de reinicializa\u00e7\u00f5es de rede quando um interruptor apresentava defeito na caixa de conex\u00e3o do bairro central. Isso economizou muito tempo para o t\u00e9cnico, pois ele n\u00e3o precisou ligar para a central de atendimento interna para obter ajuda com pequenas altera\u00e7\u00f5es para fazer a corre\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Durante oito meses, trabalhamos de forma iterativa - mapeando processos, corrigindo pontos problem\u00e1ticos e adicionando funcionalidades passo a passo, com feedback semanal dos t\u00e9cnicos de campo que testavam a solu\u00e7\u00e3o baseada em tablet.<\/p>\n Os resultados:<\/p>\n![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/hbr_primary_outline_blk_rgb.jpg\")
O surgimento do paradigma do fluxo de trabalho ag\u00eantico<\/h2>\n
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Cria\u00e7\u00e3o de sistemas ag\u00eanticos no n\u00edvel empresarial<\/h2>\n
Um exemplo de caso: Reinventando as opera\u00e7\u00f5es de campo<\/h2>\n