A Pesquisa Google é um recurso extremamente valioso, a ponto de definir efetivamente a Internet moderna. Mas, como todos nós já vimos, a Pesquisa nem sempre obtém os resultados certos. Muitas vezes ficamos procurando respostas, apesar do mecanismo de busca oferecer muitas opções para nos aprofundarmos.
Às vezes, esse resultado ocorre porque o mecanismo de pesquisa foi manipulado e resultados pouco relevantes são apresentados devido às atividades de SEO dos operadores de sites.
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Às vezes, são apresentadas respostas pouco satisfatórias porque as informações não estão disponíveis online ou as sequências de pesquisa são imprecisas ou ineficazes. E às vezes são apresentadas respostas pouco satisfatórias porque os dados estão bloqueados por firewalls proprietários.
O Google busca resolver esse problema final com o Google Agentspace, sua oferta de IA agente para empresas. Em uma postagem de blog hoje, o vice-presidente e gerente geral de IA do Google Cloud, Saurabh Tiwary, descreve o AgentSpace dizendo: “Ele desbloqueia experiência empresarial para funcionários com agentes que reúnem o raciocínio avançado do Gemini, pesquisa com qualidade do Google e dados corporativos, independentemente de onde estão hospedados .”
Vamos desconstruir os principais componentes desta oferta: IA, pesquisa e dados.
Vamos começar com os dados. Não são apenas dados, diz Tiwary. São dados “independentemente de onde estejam hospedados”. Essa abordagem significa que é possível usar as poderosas ferramentas de busca e recuperação do Google para verificar uma ampla variedade de silos. O Google menciona Confluence, Google Drive, Jira, Microsoft Sharepoint e ServiceNow, mas sugere que haverá mais.
Quando combinada com a Pesquisa Google, essa funcionalidade transforma efetivamente os silos de dados em um data lake, tornando essas informações acessíveis em toda a empresa e em usos multifuncionais, independentemente de onde foram originalmente capturadas e armazenadas.
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Obviamente, existem considerações de segurança. O Agentspace usa a arquitetura Secure by Design do Google, que fornece controle granular sobre os dados e quem pode usá-los. O Google lista os controles de TI que serão aplicados ao Agentspace, incluindo:
- Controle de acesso baseado em função – Permite que os operadores nivelem as permissões com base na função do usuário
- Controles de serviço de nuvem privada virtual – Fornece controles de acesso a dados em nuvens privadas virtuais
- Integração de gerenciamento de identidade e acesso – Fornece gerenciamento de identidade e acesso com permissões granulares, geralmente em nível de registro ou campo
- Chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente – Os clientes, e não o Google, podem gerenciar suas chaves de criptografia
Portanto, você tem dados hospedados em diversas infraestruturas corporativas e em nuvem que a capacidade de pesquisa do Google pode indexar e recuperar. Agora, adicione IA agente a essa mistura.
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No início desta semana, em uma postagem no blog, o CEO do Google e da Alphabet, Sundar Pichai, descreveu a IA agente como uma interface de usuário com “capacidades de ação”. Ele listou três critérios que caracterizam a IA agente, que podem ser resumidos à consciência situacional, à capacidade de planejar etapas e à capacidade de agir.
Conscientização, planejamento e ação. Combine isso com a capacidade de pesquisar em silos corporativos e você terá uma receita poderosa para o desenvolvimento de soluções potenciais.
Os programadores vêm construindo aplicativos há anos que cruzaram silos, operaram de acordo com etapas algorítmicas, tiveram consciência situacional e realizaram algumas ações. Mas tivemos que construir essas coisas usando microsserviços e protocolos de intercâmbio de dados, e todas as ferramentas tediosas e complexas de interoperabilidade.
E se alguns desses projetos empresariais internos não levassem mais um ano para serem implementados, mas apenas algumas tardes de estímulo e refinamento? Isso é algo poderoso aí.
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Haverá trabalho a ser concluído pelos codificadores, especialmente ao construir e ajustar esses agentes. Mas o tempo que leva para fazer todas as tarefas tediosas de interconexão pode ser tratado nos bastidores pelo robô de dados.
Falei sobre como pensar em programar com IA em meu artigo de 25 dicas. Uma grande parte da mensagem era deixar o trabalho de conhecimento comum para a IA e fazer o trabalho exclusivo e proprietário no código.
Com os agentes, o mesmo acontece. Você terá que descrever os processos de negócios e o que precisa ver nos dados. Mas você não terá que bater a cabeça contra a parede para escrever código para extrair dados de modo misto do Sharepoint, por exemplo. Pular essa etapa economizará semanas.
Há outra parte interessante neste anúncio: a integração dos dados corporativos com o NotebookLM. Discuti o NotebookLM no início deste ano, quando mostrei como a ferramenta poderia transformar um artigo em um podcast convincentemente realista.
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Mas NotebookLM é mais do que uma novidade de podcasting. Pense nisso como uma ferramenta para processar coleções de documentos. Os usuários podem fazer upload de lotes de documentos para pastas individuais chamadas Notebooks. Em seguida, eles podem usar o Google Gemini para realizar tarefas habilitadas para IA nesses notebooks, seja resumindo as informações, sintetizando-as de várias maneiras ou organizando-as.
Ao conectar silos unificados de dados corporativos em notebooks específicos do projeto, que podem então ser processados por uma IA, os funcionários podem “sintetizar, descobrir insights e desfrutar de novas maneiras de interagir com os dados, como resumos de áudio semelhantes a podcasts”, de acordo com Tiwary do Google.
Vamos encerrar com uma declaração particularmente reveladora do Diretor Digital da Nokia, Alan Triggs. Ele afirma: “O Google Agentspace tem o potencial de revolucionar a forma como nossas equipes da Nokia encontram e aproveitam insights críticos”.
Ele resumiu o que parece ser o principal benefício desta nova oferta, dizendo: “Estamos particularmente entusiasmados com a capacidade do Google Agentspace de combinar várias fontes de dados e fornecer respostas personalizadas e contextualmente relevantes. Ao unificar nossos recursos de conhecimento, fornecendo assistência baseada em IA e automatizando fluxos de trabalho, nos esforçamos para reduzir o tempo gasto na busca de informações, tomar decisões mais rápidas e melhorar a colaboração e a produtividade.”
O que você acha do Agentspace? Sua organização pode se beneficiar de silos unificados e da automação de agentes? Você já trabalhou com IA agente antes? Deixe-nos saber sua opinião nos comentários abaixo.
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