Os usuários de aplicativos de amanhã podem parecer bem diferentes do que conhecemos hoje – e não estamos falando apenas de mais membros da Geração Z. Muitos usuários podem, na verdade, ser agentes autônomos de IA.
Esta é a palavra de um novo conjunto de previsões para a próxima década publicado pela Accenture, que destaca como o nosso futuro está a ser moldado pela autonomia alimentada pela IA. Até 2030, os agentes – e não as pessoas – serão os “principais utilizadores dos sistemas digitais internos da maioria das empresas”, afirmam os coautores do estudo. Em 2032, “a interação com os agentes ultrapassa os aplicativos em termos de tempo médio gasto pelo consumidor em dispositivos inteligentes”.
Além disso: numa economia liderada por máquinas, a inteligência relacional é a chave para o sucesso
Isto anuncia um momento de transição, que o principal autor do relatório, Karthik Narain, CTO da Accenture, chama de Big Bang Binário. “Quando os modelos básicos quebraram a barreira natural da linguagem”, escreve Narain, “eles deram início a uma mudança em nossos sistemas tecnológicos: como os projetamos, os usamos e como eles operam”.
Estes novos desenvolvimentos estão “ultrapassando os limites do software e da programação, multiplicando a produção digital das empresas e estabelecendo as bases para cérebros digitais cognitivos que infundem a IA profundamente no ADN das empresas”, acrescenta Narain.
O cenário emergente de desenvolvimento tecnológico se concentrará em três áreas, afirma: sistemas de agentes, núcleo digital e interfaces de usuário generativas. Eles serão implantados em blocos de construção modulares e altamente combináveis.
Sistemas agentes
Os sistemas agênticos atualmente “mostram grande promessa com pequenos pedaços de código e, com documentação e exemplos, podem chamar funções e APIs com alta precisão”, relata ele. “Eles podem criar funções e APIs para uso posterior. As empresas estão integrando rapidamente esses recursos em novos modelos para acelerar a velocidade da engenharia.”
A equipe da Accenture adicionou esta notação:
“Um dos principais sistemas de agência para engenharia de software hoje é o Claude 3.5 Sonnet da Anthropic. “Quando testado no SWE-Bench Verified, um benchmark de engenharia de software de problemas do mundo real do GitHub, alcançou uma notável taxa de resolução de 49%.38 Em 2023 , os agentes tiveram uma taxa inferior a 5%.”
Núcleo digital
O núcleo digital é a arquitetura tecnológica e a infraestrutura que administra a empresa alimentada por IA. Os agentes contarão com um núcleo digital que lhes permitirá “conectar fontes de dados com plataformas analíticas que podem usar esses dados para impulsionar a tomada de decisões e ações úteis”. Os sistemas de agência atuais não conseguem construir e manter todo o núcleo digital – “mas estão lidando com partes dele”, ressalta Narain.
Além disso: a engenharia imediata é uma ‘moda passageira’ que impede o progresso da IA?
Cerca de metade dos executivos que responderam ao inquérito da Accenture, 48%, afirmam esperar que em breve os agentes sejam capazes de actualizar e modernizar funções e integrações. Pelo menos 46% afirmaram que os agentes poderão em breve garantir a qualidade das funções e sistemas digitais, e 45% antecipam que os agentes irão aceder às funções dos sistemas internos.
No entanto, o acesso a funções de sistemas de terceiros ainda está longe – apenas 29% vêem isso no horizonte próximo. Apenas 38% veem seus agentes capazes de acessar dados de toda a organização.
IU generativa
Outro desenvolvimento interessante que Narain e seus coautores veem emergindo com a ascensão dos agentes de IA é a UI generativa, que envolve o aproveitamento de técnicas de IA para gerar interfaces de usuário altamente personalizadas. “Durante décadas, o alto custo do desenvolvimento de software e o baixo custo da distribuição de software impulsionaram a ideia de criar uma UI única que deve funcionar para todos os usuários. Mas agora, à medida que os sistemas de agente avançam e começam a tomar mais ações em nosso nome em no mundo digital, eles estão impulsionando um novo paradigma de software onde códigos mais baratos e interfaces de linguagem que priorizam a linguagem tornam cada vez mais viáveis componentes de UI personalizados e gerados dinamicamente.”
Para começar, os coautores da Accenture incentivam as equipes a experimentarem agentes internamente. “Uma boa maneira de começar é criar agentes internos específicos para tarefas. Depois de começar aos poucos, você pode migrar de forma modular, expandindo com o tempo as funções e os dados que seus agentes internos podem acessar e usá-los para aprender e se preparar para a construção de agentes externos em o futuro.”
Além disso: Abra espaço para RAG: como o equilíbrio de poder da geração AI está mudando
À medida que os agentes autónomos proliferam, manter a consistência e a confiança torna-se crucial. “As empresas precisarão vigiá-los de perto e garantir que as grades de proteção estejam instaladas”, continua o relatório. “Quais dados esses sistemas acessam, quem os dirige, qual é a qualidade de seus resultados e muito mais? A transparência aqui ajudará a aumentar a confiança dos funcionários nos sistemas. Ao criar um sistema de monitoramento, estabeleça uma governança e uma estratégia tecnológica roteiro para implementação. Além disso, desenvolva planos de comunicação e manutenção para que sua organização entenda como funciona o monitoramento e suas proteções acompanhem os avanços.
Finalmente, para manter as coisas fundamentadas, Narain e seus co-autores alertam que “os agentes de IA são feitos técnicos incríveis, mas não são de forma alguma perfeitos. Eles são computacionalmente caros, não determinísticos e podem carecer de explicabilidade. Mas assim como a geração aumentada de recuperação ( RAG) pode fundamentar um LLM, assim como o código e as funções podem fundamentar um agente, tornando-os mais explicáveis e aumentando a confiança neles.”
