Os agentes de IA podem ser a nova força de trabalho, mas ainda precisam de um gerente

Cada vez mais, ouvimos falar de agentes de IA como os novos “trabalhadores digitais” – um conceito que surgiu antes da IA ​​agente ou generativa se tornar popular em áreas como a automação de processos robóticos. Os trabalhadores digitais são projetados para servir à disciplina e à obediência, mas, assim como os trabalhadores humanos, eles também têm suas peculiaridades.

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O movimento em direção a uma força de trabalho digital tem dado grandes saltos ultimamente, marcado recentemente pelo lançamento do Agentforce 2.0 pela Salesforce, uma plataforma de trabalho digital para empresas. A plataforma permite “uma força de trabalho ilimitada por meio de agentes de IA para qualquer departamento, montada usando uma nova biblioteca de habilidades pré-construídas e que pode agir em qualquer sistema ou fluxo de trabalho”. A plataforma também vai muito além do RPA, apresentando “raciocínio aprimorado e recuperação de dados para fornecer respostas precisas e orquestrar ações em resposta a questões complexas e de várias etapas”, de acordo com um comunicado da Salesforce. Os agentes interagem até no Slack.

Aumentando equipes com mão de obra digital

As principais organizações estão aproveitando a plataforma para aumentar suas equipes com mão de obra digital, acrescentou o fornecedor.

O talento é escasso e caro para treinar, por isso as organizações estão recorrendo à IA para ajudar nas interações com os clientes e lidar com atrasos no fluxo de trabalho, mas não podem mais arcar com “soluções inadequadas que fornecem respostas genéricas”, afirmou Salesforce. “As soluções existentes, como os copilotos, lutam para fornecer respostas precisas e confiáveis ​​a solicitações complexas – como orientação personalizada sobre uma candidatura de emprego. Eles não podem agir por conta própria – como nutrir um lead com recomendações de produtos.”

Os trabalhadores digitais autónomos podem agora realizar esse tipo de trabalho a vários níveis, concordam os líderes da indústria. “A convergência de inovadores qualificados, ferramentas de nuvem de rápida implantação, conscientização do cliente e suporte executivo criou um ambiente ideal para a IA de agente prosperar em 2025”, disse Chris Bennett, diretor de transparência e educação em IA da Motorola Solutions, à ZDNET.

Por exemplo, a Motorola Solutions começou a aproveitar a IA agente “para melhorar a segurança pública e a segurança empresarial, com aplicações que analisam e revelam dados em tempo real para fornecer suporte crucial e imediato aos socorristas e ao pessoal de segurança”, afirmou Bennett. “Os agentes de IA nunca ficam entediados, cansados ​​ou distraídos, automatizando tarefas repetitivas e liberando os socorristas para responsabilidades críticas e envolvimento da comunidade. Os agentes de IA podem acelerar tarefas como revisar vídeos históricos, ajudando os investigadores a encontrar rapidamente pessoas desaparecidas por meio de pesquisa em linguagem natural.”

Isso funciona por meio de agentes de IA que intuem processos para “criar uma série de etapas ou uma receita para resolver um problema”, disse Viswesh Ananthakrishnan, cofundador e vice-presidente da Aurascape. Eles também podem “realizar ações para executar essas etapas e até mesmo colaborar com outros agentes para fazê-lo. Quando combinados, esses dados dão aos agentes uma visão de como a empresa funciona”.

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Os agentes de IA então “desenvolvem e executam processos complexos, como visualizar previsões de demanda e tomar medidas proativas para gerar e enviar formulários de pedidos para mais estoque antes que os suprimentos acabem”, continuou ele. “Esse tipo de automação economiza um tempo significativo dos trabalhadores e os libera de tarefas repetitivas”.

Os agentes de IA precisam ser gerenciados cuidadosamente

Ao mesmo tempo, os agentes de IA precisam de ser geridos cuidadosamente, tal como acontece com o trabalho humano, e há trabalho a ser feito antes que uma força de trabalho orientada pela IA possa realmente assumir uma ampla gama de tarefas. “Embora a promessa da IA ​​de agência seja evidente, ainda estamos a vários anos de distância da adoção generalizada da IA ​​de agência no nível empresarial”, disse Scott Beechuk, sócio da Norwest Venture Partners. “Os agentes devem ser confiáveis, dado o seu papel potencial na automatização de processos de negócios de missão crítica.”

A rastreabilidade das ações dos agentes de IA é um problema. “Muitas ferramentas têm dificuldade em explicar como chegaram às suas respostas a partir de dados sensíveis dos utilizadores e os modelos lutam para generalizar além do que aprenderam”, disse Ananthakrishnan.

A imprevisibilidade é um desafio relacionado, já que os LLMs “funcionam como caixas pretas”, disse Beechuk. “É difícil para usuários e engenheiros saberem se a IA concluiu sua tarefa com sucesso e se o fez corretamente”. Além disso, ele alerta que ainda há falta de confiabilidade nos agentes de IA. “Em sistemas onde a IA cria suas próprias etapas para concluir tarefas, detalhes inventados podem levar a mais erros à medida que a tarefa avança, tornando os resultados não confiáveis”.

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Os trabalhadores humanos também são capazes de colaborar facilmente e de forma regular. Para os trabalhadores de IA, a história é diferente. “Como os agentes irão interagir com vários sistemas e armazenamentos de dados, alcançar visibilidade abrangente não é uma tarefa fácil”, disse Ananthakrishnan. É importante ter visibilidade para capturar cada ação realizada por um agente. “Isso significa visibilidade profunda da atividade em dispositivos endpoint e a capacidade de processar dados em uma ampla variedade de formatos”. Então, é importante ser capaz de “combinar rapidamente esse contexto dos endpoints com o tráfego no nível da rede para determinar os dados que informam as ações do agente”, bem como “reconhecer o tipo de agente de IA que faz interface com seus dados, seja ele uma entidade confiável”. , ou um agente totalmente novo.”

O engenheiro de sistemas de IA

Isto pode impulsionar um papel emergente centrado no ser humano – o engenheiro de sistemas de IA. “Esta nova função de garantia de qualidade e supervisão se tornará essencial para as empresas à medida que gerenciam e otimizam continuamente os agentes de IA”, disse Beechuk.

Em ambientes multiagentes, “os agentes de IA interagirão e evoluirão constantemente, consumindo uma dieta constante de novos dados para realizar os seus trabalhos individuais”, explicou. “Quando um deles obtém dados ruins – intencionalmente ou não – e muda seu comportamento, ele pode começar a executar seu trabalho incorretamente ou com menos precisão, mesmo que estivesse fazendo isso perfeitamente bem apenas um dia antes. pode então ter um efeito cascata que degrada todo o sistema. As empresas contratarão tantos engenheiros de sistemas de IA quantos forem necessários para evitar que isso aconteça.”

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As empresas e as equipes de tecnologia podem estar “bem posicionadas para apoiar a IA de agentes, mas ainda precisamos de tempo e experiência para encontrar o equilíbrio certo entre os fluxos de trabalho de agentes e humanos”, aconselhou Bennett. “Nosso conselho é ver a IA como um acréscimo aos especialistas humanos, não como um substituto”.