Expandir a escala dos agentes de IA com dados fiáveis

Os líderes empresariais e tecnológicos não precisam de ser convencidos de que a era da IA agênica já chegou. As organizações estão a adotar rapidamente os agentes, e poucos executivos duvidam do potencial desta tecnologia para transformar o trabalho. No entanto, muitas organizações constatam que a obtenção do retorno sobre o investimento (ROI) desejado com a IA depende de se dispor das bases adequadas, sendo que uma infraestrutura e dados inadequados constituem os principais obstáculos.

A IA agênica impõe novas exigências consideráveis aos sistemas de dados empresariais. A transição de responder a perguntas para tomar medidas significa que os agentes de IA precisam de dados de toda a empresa, em todas as suas formas estruturadas e não estruturadas, e com o contexto empresarial adequado. Para tomar decisões e agir em tempo real, os agentes também precisam de acesso sem obstáculos aos sistemas operacionais da organização — por exemplo, aqueles que armazenam dados da cadeia de abastecimento, dos pontos de venda ou dos recursos humanos. Os sistemas de dados legados, mesmo aqueles atualizados há apenas alguns anos, têm dificuldade em satisfazer estas exigências.

À medida que os agentes de IA se tornam cada vez mais integrados nas operações empresariais, a necessidade de superar as restrições dos sistemas de dados legados torna-se mais urgente. Se a previsão da Gartner de que os agentes de IA irão complementar ou automatizar 50% das decisões empresariais até 2027 se revelar correta, as organizações terão de eliminar os estrangulamentos, sob pena de privarem os agentes dos dados de que necessitam para tomar as decisões certas com rapidez.

Este relatório, baseado num inquérito a 300 executivos das áreas de dados e tecnologia, explora a forma como os sistemas legados estão a limitar a eficácia dos agentes de IA em muitas organizações. Conclui que um pequeno número de organizações — os líderes em dados — está a ter mais sucesso com a IA agênica e a enfrentar menos limitações de dados decorrentes dos sistemas legados. Estes líderes oferecem um guia para criar o ambiente de dados adequado para que os agentes prosperem e os sistemas fiáveis possam expandir-se.

As principais conclusões do relatório incluem:

Atualmente, poucas empresas proporcionam à IA agênica acesso amplo aos dados empresariais. Em todas as organizações inquiridas, a IA tem acesso, em média, a apenas 45% dos dados da empresa. Esse número desce para 30% ou menos nas organizações classificadas como «atrasadas em matéria de dados». Um grupo restrito, no entanto, garante o acesso a mais de 70% dos seus dados. Estes «líderes em dados» estão a ter mais sucesso com os seus agentes do que os restantes.

A confiança nas decisões dos agentes é um reflexo da preparação dos dados. Atualmente, apenas cerca de metade das organizações inquiridas confia que as decisões tomadas pelos seus agentes de IA são precisas e relevantes. Em contrapartida, 100% dos líderes em dados confiam nas decisões dos seus agentes, um forte indicador de que uma IA fiável requer uma base de dados fiável.

Os líderes em dados têm mais facilidade em alcançar escala e velocidade com os agentes. Dois terços dos retardatários em dados afirmam que os sistemas de dados legados limitam a escalabilidade dos agentes de IA (66%) e impedem que os agentes tomem decisões com rapidez (68%). Tendo superado em grande parte as restrições dos dados legados, os líderes eliminaram na sua maioria estes obstáculos, com apenas 8% a referir qualquer uma dessas restrições.

Há uma pressão crescente para tornar os conjuntos de dados preparados para os agentes. Dentro de dois anos, 100% dos inquiridos planeiam utilizar IA baseada em agentes, com 69% a esperar utilizá-la amplamente. Sem eliminar as restrições dos sistemas de dados, a IA baseada em agentes não conseguirá proporcionar a velocidade e as eficiências desejadas que promete.

O acesso aos dados e o contexto são prioridades máximas. A iniciativa mais importante para permitir a escalabilidade entre todos os inquiridos é melhorar o acesso a dados estruturados e não estruturados para os agentes de IA. Também no topo da lista está o reforço da governação dos dados e da IA com base no contexto empresarial. Os líderes de dados estão também a concentrar-se fortemente na automatização da gestão de dados.

Descarregue o relatório completo.

Este conteúdo foi produzido pela Insights, a divisão de conteúdos personalizados da MIT Technology Review. Não foi escrito pela equipa editorial da MIT Technology Review. Foi pesquisado, concebido e redigido por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Isto inclui a elaboração de inquéritos e a recolha de dados para os mesmos. As ferramentas de IA que possam ter sido utilizadas limitaram-se a processos de produção secundários que foram submetidos a uma revisão humana exaustiva.