Transformando as organizações com plataformas inteligentes

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um programa de software que realiza tarefas autonomamente ao perceber o seu ambiente, processar dados, tomar decisões e agir para alcançar objetivos específicos. Os agentes de IA variam de chatbots simples a sistemas complexos. Aprendem com os dados, adaptam-se a novas informações e melhoram ao longo do tempo.

A explosão dos agentes de IA e o seu pontencial impacto

Anúncios recentes da Google, Microsoft e AWS destacam o potencial dos agentes de IA. O Vertex AI Agent Builder da Google, o Copilot e AutoGen da Microsoft, e o SageMaker e Bedrock da AWS estão prontos para impulsionar os ganhos de produtividade. O Vertex AI da Google pode lidar autonomamente com fluxos de trabalho complexos, aumentando a eficiência e reduzindo custos. O Copilot da Microsoft agora inclui capacidades para criar agentes personalizados que podem automatizar processos empresariais, enquanto o AutoGen suporta fluxos de trabalho complexos através de conversas entre múltiplos agentes. O SageMaker da AWS oferece ferramentas robustas para construir, treinar e implementar modelos de Machine Learning em larga escala, melhorando as capacidades dos agentes de IA.

A McKinsey estima que os agentes de IA (com GenAI) poderiam contribuir com até 4,4 triliões de dólares anualmente ao melhorar as operações empresariais.

Construir agentes de IA e a importância de uma plataforma de dados inteligente

Criar agentes de IA eficazes requer uma plataforma de dados robusta para alimentá-los com os dados necessários e gerir o ciclo de vida dos mesmos. O BigQuery da Google e o Fabric da Microsoft são exemplos. O BigQuery, aprimorado com o modelo Gemini AI, permite integração de dados perfeita e análises em tempo real, garantindo que os agentes de IA recebam dados de alta qualidade. O Fabric da Microsoft, com capacidades GenAI, oferece gestão abrangente de dados, cobrindo todo o ciclo de vida dos dados desde a ingestão até a análise. Estas plataformas garantem que os dados estejam disponíveis e sejam de alta qualidade para os agentes de IA, com pipelines de dados eficientes e práticas de governance robustas mantendo a integridade e conformidade dos dados.

Integrar agentes de IA com os processos empresariais

A integração perfeita dos agentes de IA com os fluxos de trabalho empresariais é crítica. Os agentes de IA podem fornecer insights em tempo real e automatizar relatórios, permitindo a tomada de decisões estratégicas. Esta integração permite que as empresas otimizem operações, reduzam cargas de trabalho manuais e melhorem os tempos de resposta. Por exemplo, os agentes de atendimento ao cliente alimentados por IA podem gerir consultas rotineiras, libertando os agentes humanos para questões mais complexas.

A importância de dados de qualidade para os agentes de IA

A eficácia dos agentes de IA depende da qualidade dos dados que consomem. Dados bem governados e de alta qualidade garantem saídas de IA precisas e fiáveis. A governança de dados envolve propriedade clara dos dados, controlos de acesso e políticas para manter a integridade e conformidade dos dados. A AWS enfatiza estruturas de gestão de dados abrangentes para garantir que os dados permaneçam precisos, seguros e em conformidade.

Garantir dados de alta qualidade significa práticas de gestão robustas, monitorização contínua e resolução rápida de problemas. Integrar IA com Plataformas de Dados Inteligentes ajuda a garantir que os dados sejam de alta qualidade, acessíveis e utilizáveis para processos de IA.

Gestão de dados de informação: Governo, segurança, privacidade e questões éticas

A gestão eficaz de dados é crucial para o uso ético e seguro dos agentes de IA. As organizações devem implementar estruturas de governança de dados robustas para garantir privacidade e segurança, alinhando-se com os regulamentos da indústria. A AWS oferece medidas avançadas de segurança de dados e ferramentas de conformidade para proteger informações sensíveis. Considerações éticas, como mitigar o biases e garantir transparência, são essenciais para manter a confiança nos sistemas de IA. A observabilidade (observability) é vital, pois permite que as organizações monitorizem e otimizem recursos, gerem custos (FinOps) e garantam operações eficientes na cloud. À medida que os agentes de IA realizam mais atividades na cloud, manter a observabilidade ajuda as organizações a antecipar problemas potenciais, otimizar o desempenho e controlar os gastos.

Conclusão

Os avanços da Google, Microsoft e AWS demonstram o potencial dos agentes de IA em transformar operações. Ao aproveitar plataformas de dados inteligentes e garantir a integração perfeita com os processos empresariais, estes agentes podem gerar ganhos substanciais de produtividade, redução de custos e eficiências operacionais. As organizações devem priorizar a qualidade dos dados e ter um governance robusto para aproveitar totalmente o poder dos agentes de IA e alcançar um sucesso sustentável. À medida que a tecnologia de IA evolui, o seu impacto nos negócios crescerá, tornando essencial para as organizações adotar estas soluções de ponta.

Conteúdo co-produzido pela MediaNext e pela Keepler Data Tech