A estratégia para a criação de agentes de IA deve considerá-los como indivíduos de equipes híbridas, em que se aproveite o melhor de cada tipo de “inteligência”. Com essa premissa, Neil Redding, “near futurist”, arquiteto de inovação e palestrante nos principais eventos de TI, conduziu o AI Workshop, promovido pela Cadastra e Experience Club. Com base em casos de uso reais, os participantes trabalharam na inserção dos agentes – capazes de reduzir a minutos tarefas antes realizadas em horas – em estratégias de geração de valor.
Redding classifica a IA como uma “nova espécie” contemporânea aos humanos. “A IA pode ser um parasita, como nas disputas por atenção o jogo das redes sociais, ou estabelecer uma relação de simbiose, em que ambas as espécies se beneficiam”, define.
A analogia biológica do palestrante não significa, obviamente, uma visão animista da tecnologia. O pesquisador defende que, em um processo consciente e escalonado, as empresas aprofundem e assumam o controle da inserção de IA em seu trabalho e em suas vidas.
“O nosso trabalho é criar um modelo mental de participação e simbiose neste novo ecossistema de recursos”, resume.
Na prática, o especialista define três eixos para uma estratégia geral de IA: investir em casos de uso de alto impacto e preparar a estrutura de dados; desenvolver talentos; e IA em todas as unidades de negócios, com mecanismos de governança e gestão de riscos.
Estágios de maturidade da IA
Esquematicamente, Redding enumera cinco estágios de maturidade. A fase inicial é a do “prompt”, em que a IA tem um papel passivo e eventual. Na etapa que chama de “participativa”, os recursos de IA são inseridos em modelos de prospecção de dados, análises e passam a ser integrados aos processos. “É interessante dar à IA capacidade de interagir com o mundo real”, menciona, se referindo, por exemplo, à extração de dados transacionais ou conexões de IoT.
Diferente da interação por prompt, em que o usuário aciona a IA quando ele mesmo percebe uma lacuna, na abordagem de “participação” são entregues outros itens relevantes para análise e outras funções proativas para alavancar o resultado das interações.
Na terceira e na quarta fase, de “delegar” e “iniciar”, a IA ganha autonomia para desdobrar suas inferências em ações. “Há alguns anos, temos algoritmos que automatizam a entrega de conteúdo (em redes sociais ou sites de streaming), assim como os ERPs usam aprendizado de máquina (MLs)”, constata.
No estágio da “simbiose”, teríamos as IAs executando funções em que se sai melhor (em precisão, produtividade ou ambos) e se integrando naturalmente aos contextos e à intervenção humana. “Teremos os sistemas povoados por agentes de IA executando funções e interagindo com outros agentes e humanos”, vislumbra.
