O que realmente significa um “agente” no contexto da inteligência artificial corporativa? É certo que temos visto uma adoção crescente do termo agente no universo de dados e inteligência artificial, as vezes o que eram chamados de integrações, conectores, fluxos automatizados ou simples api’s agora surgem apresentadas como “agentes inteligentes”.
Mas essa mudança de termos, não nos surpreende, apenas nos convida a refletir sobre o que realmente define um agente? Em tese um agente de IA seria uma entidade capaz de agir com algum grau de autonomia, tomar decisões com base em contexto, adaptar seu comportamento e, idealmente, aprender com os experts, fatos e o tempo.
/Algo que iria além da simples execução de comandos envolvendo interpretação, propósito e evolução. Mas, o que muitos chamam ou apresentam como de agentes são velhos componentes já conhecidos da arquitetura corporativa, algumas vezes incrementado com uso de NLP e outros componentes da “nova” geracao, nem tão nova como NLP, Integrações entre sistemas automações baseadas em regras e não em contexto, chamadas de API´s que seguem fluxos bem definidos.
É claro que esses recursos são uteis para a transformação digital, mas nem sempre representam inteligência no sentido mais pleno da palavra. Isso não é exatamente uma crítica, mas, como sempre tento aterrizar ideias, talvez seja apenas um convite para a clareza. Quando misturamos conceitos, chamando tudo de agentes, corremos o risco de embaralhar expectativas. As pessoas podem acreditar que estão contratando soluções capazes de agir e decidir, quando na verdade estão adquirindo mecanismos de automação que ainda dependem fortemente de configuração humana e regras rígidas. Por isso, vale a pena nos questionarmos se nossos usuários finais estão cientes das limitações e potencial das soluções apresentadas. Estamos evoluindo para a autonomia, com qualidade das informações, metadados técnicos e de negócios bem definidos, planos de compliance e planos de segurança de dados e o enforcement desses planos? Ou apenas estamos reorganizando fluxos com nova roupagem? A tecnologia continua avançando rapidamente, e os agentes reais agentes tem e terão papel importante no futuro da produtividade, mas para chegar lá com robustez e confiança, seria legal manter a integridade dos conceitos e comunicar com precisão o que cada solução de fato entrega.
O aplicativo Waze é um exemplo bem prático e acessível por sinal, de um agente de IA, ou quase, em ação no nosso dia a dia(pra quem gosta), e que podemos levar em consideração para o mundo corporativo. Ele mostra diversas características de um agente real. Em relação a percepção do ambiente como localização, velocidade, relatos de acidentes, obras, condições de transito, mapas atualizados e faz a compreensão de contexto do transito, fluxos, rotas alternativas, padrões anteriores e previsões baseado no coletivo. Com esses dados, o sistema sugere rotas otimizadas sem intervenção humana direta e escolhe caminhos melhores ou mais rápidos e atualiza as rotas em tempo real, caso surjam novas condições adversas. O agente aprende com a movimentação da cidade e dos usuários, adaptando sugestões conforme surgem novos dados ou padrões de tráfego.
Apesar de sua “inteligência aparente”, o Waze depende fortemente de dados atualizados e de boa qualidade. Ele não funcionaria bem sem usuários ativos contribuindo com dados (usuários de negócios e seus inputs), curadoria contínua do mapa e infraestrutura que garanta velocidade e precisão das análises
Ou seja, ainda um agente eficiente, mas não totalmente autônomo que precisa de uma boa base de apoio e curadoria humana.
Talvez nossos próximos passos na jornada da IA seja dar nome correto para as coisas, de forma honesta, não é mesmo? Nunca esquecendo a qualidade dos dados e seus significados técnicos e de negócio, e segurança/privacidade. E assim e seguirmos construindo, com clareza, propósito e responsabilidade. Sem passar vergonha.
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