O sucesso inicial de Ferramentas de IA está a criar uma ilusão de prontidão e escala que muitas organizações ainda não estão preparadas para implementar ou sustentar.
O que é possível em alguns pilotos cuidadosamente selecionados raramente é aplicável a implantações em larga escala.
Evangelista Chefe em Kore.ai
À medida que você escala, os fluxos de trabalho se tornam menos previsíveis, a atenção se dispersa e os problemas não são detectados tão rapidamente como antes, o que torna as coisas mais frágeis.
Vejamos onde essas lacunas aparecem com mais frequência e o que precisa mudar para que os agentes de IA funcionem conforme o esperado, uma vez que fazem parte do trabalho diário.
Metas pouco claras tornam os agentes menos eficazes
Embora os agentes-pilotos de IA sejam indulgentes e as pessoas sejam mais práticas, um dos maiores problemas de qualquer dimensionamento de um projeto está começando sem um objetivo claro. Quando as equipes não definem exatamente o que desejam que um agente de IA faça, o resultado geralmente é algo que parece fora de foco ou que não resolve um problema real de negócios.
Na verdade, a Gartner afirma que mais de 40% dos projetos de IA de agência serão cancelados até ao final de 2027, devido ao aumento dos custos, ao valor comercial pouco claro ou aos controlos de risco inadequados.
As equipes que obtêm os melhores resultados começam pequenas e específicas. Eles escolhem uma tarefa clara para automatizar e definir expectativas simples, o que torna um agente de IA mais fácil de treinar e melhorar ao longo do tempo. Essa abordagem acelera os ganhos iniciais e fornece um plano claro para escalar um agente de IA para outras áreas do negócio.
Fundações de dados fracas prejudicam o desempenho
Os agentes de IA dependem de dados precisos e atualizados. Se os dados que alimentam o sistema forem confusos ou inconsistentes, mesmo um grande modelo terá dificuldades. Na verdade, o Gartner prevê que, até 2026, as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA sem suporte de dados prontos para IA.
Primeiro, os líderes devem definir o que constitui uma empresa preparada para a IA dados. Em seguida, devem garantir que os dados são representativos do caso de utilização da IA, saber se são interoperáveis em toda a empresa, como os dados devem ser protegidos quando introduzidos em modelos de IA e ter um sistema para detetar automaticamente dados sensíveis.
Em seguida, as equipes de dados devem preparar pipelines de dados para construir um conjunto de dados de modelo de IA para treinamento e para alimentação de dados ao vivo para sistemas de produção de IA com base nos requisitos coletados e, uma vez prontos, testá-los e monitorá-los para otimizar os modelos.
Depois disso, são necessários processos de observabilidade de dados para rastrear padrões e alterações de dados, ajustando os requisitos de dados conforme necessário.
A falta de transparência corrói a confiança
As organizações devem escolher ferramentas que forneçam visibilidade ao raciocínio e ao comportamento de um agente de IA. Assim que os projetos de agentes de IA saem da fase piloto, não é possível que os humanos supervisionem tudo. A transparência deve ser incorporada como um recurso operacional para que as coisas possam ser depuradas, atualizadas e confiáveis.
Os executivos estão reconhecendo cada vez mais o valor da observabilidade da IA. Plataformas e estruturas que revelam o raciocínio de um agente de IA, destacam anomalias, evitam a deterioração do contexto e fornecem negócios confiança dos líderes de que o sistema está se comportando conforme planejado.
A transparência dos testes de estresse, assim como o desempenho, é obrigatória. Em vez de perguntar: “Isso faz sentido para a equipe que o construiu?”, a pergunta deveria ser: “Isso faria sentido para alguém que o encontrasse pela primeira vez daqui a seis meses?”
A má integração retarda tudo
Os agentes de IA não funcionam bem isoladamente. Mesmo o agente de IA mais capaz não poderá agregar valor se não puder interagir e orquestrar com os sistemas que impulsionam o negócio. Eles precisam conversar e agir entre os sistemas dos quais uma empresa já depende – CRM, ERPsferramentas de fluxo de trabalho, plataformas de dados e software local ainda mais antigo.
Os líderes devem ver a integração como uma estrutura de design estratégica e combinável, em vez de uma tarefa pós-implantação.
Eles devem priorizar plataformas que possam se conectar perfeitamente através de tecnologias modernas. nuvem sistemas, aplicativos empresariais tradicionais e infraestrutura legada. O resultado não é apenas um agente de IA que funciona, mas um agente que parece nativo do ecossistema de fluxo de trabalho existente da organização.
Segurança e governança chegam tarde demais
À medida que os agentes de IA assumem tarefas mais importantes, muitas vezes lidam com negócios ou assuntos sensíveis. cliente dados. Ainda assim, muitas equipes só começam a pensar em segurança depois que o agente de IA é construído.
A abordagem mais forte é incorporar antecipadamente a segurança e a governança, como controles de acesso, trilhas de auditoria, proteções de dados e monitoramento ao vivo. Isso mantém os agentes de IA seguros e previsíveis à medida que crescem, para que o que eles raciocinam, planejam e agem seja conhecido.
Seja explícito sobre o que o agente pode fazer sozinho e onde ele deve sempre fazer uma pausa e trazer uma pessoa. E não bloqueie essas escolhas no primeiro dia e esqueça-as. Observe onde as equipes intervêm naturalmente ou ignoram um agente de IA, porque isso geralmente lhe diz algo importante.
É responsabilidade da empresa saber como seus agentes estão se comportando, assim como seus funcionários. Esta postura proativa não só mitiga os riscos, mas também acelera a adoção, dando às partes interessadas a confiança de que o sistema é seguro e controlado para uso em escala.
Os agentes de IA não conseguem se adaptar quando as necessidades dos negócios mudam
As prioridades, mandatos, regras e políticas dos negócios mudam o tempo todo e os agentes de IA precisam acompanhar. Se não conseguirem evoluir, rapidamente se tornarão obsoletos. Sem mecanismos intencionais de reciclagem, avaliação e opiniãoum agente de IA que antes estava bem alinhado pode rapidamente ficar desatualizado.
Os agentes de IA devem ser tratados como sistemas vivos que são continuamente revistos. As equipes devem coletar feedback, atualizar modelos e revisar regularmente o desempenho para que um agente de IA continue melhorando e esteja alinhado com o negócio atual, para que continuem sendo ativos estratégicos.
Construindo agentes de IA que duram
À medida que a IA se aprofunda nas operações principais, as organizações bem-sucedidas não irão simplesmente implantar agentes de IA – elas irão cultivá-los. O sucesso depende de quão honesto você é com cada iniciativa do Agente de IA desde o início.
Sempre pergunte se você fez o suficiente nos estágios de configuração, se há alguma lacuna e se você está realmente pronto para escalar. Aceite quaisquer armadilhas antecipadamente e aja sobre elas, e contrate parceiros terceirizados conforme necessário para ajudar em todas as etapas.
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