O que é um agente de IA e por que você deve construir um?

Os agentes da IA ​​estão tendo um momento. Desde a automação de atendimento ao cliente até a otimização de cadeias de suprimentos, os agentes de IA são constantemente promissores para transformar como as organizações operam – mais rápidas, mais inteligentes e mais eficientes. De fato, pesquisas recentes de Salesforce mostra que 93 % dos líderes de TI planejam implementar agentes de IA nos próximos dois anos. Mas o que exatamente é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema de software que pode executar autonomamente tarefas, como responder consultas e traduzir documentos em vários idiomas, melhorando a eficiência geral e a experiência do cliente. Diferentemente das ferramentas tradicionais de automação que seguem as regras estáticas, os agentes da IA ​​aprendem continuamente com os dados e se adaptam às condições de mudança para tomar decisões por conta própria, em tempo real. É isso que torna os agentes da IA ​​poderosos e arriscados.

Um risco importante para implantar agentes é apressar a construção. Quando os agentes de IA operam sem planejamento ou proteção adequados, as organizações correm o risco de violações de privacidade de dados graves e o mau desempenho ou integrações tão confusos que a própria inovação que deve acelerá -los se torna paralisada.

No entanto, não precisa ser assim. Seguindo os cinco princípios fundamentais, as empresas podem evitar essas armadilhas comuns e desenvolver agentes de IA que funcionam com segurança e transparência em harmonia com os sistemas existentes.

1) Definir requisitos e usar casos primeiro – sempre

Pode parecer óbvio, mas pular esta etapa é um dos erros mais comuns. As equipes geralmente ficam empolgadas com o potencial, pulando muito rapidamente para pilotar agentes de IA sem entender firmemente qual problema de negócios eles estão resolvendo ou como o sucesso será medido.

Um caso de uso claro garante que você não esteja apenas construindo um agente de IA para dizer que fez. Em vez disso, seus objetivos estratégicos devem estar alinhados com as funções do agente – seja reduzindo o tempo de resolução de ingressos em um centro de suporte ou simplificando fluxos de trabalho repetitivos em compras.

Ser capaz de definir esses requisitos antecipadamente ajuda a impedir a fluência do escopo, reduzir o desalinhamento entre as partes interessadas e criar expectativas realistas de ROI.

2) Realize uma avaliação completa de risco – antes que o código seja escrito

Os agentes da IA ​​são tomadores de decisão. Isso vem com risco real. Quando os agentes operam com dados incompletos ou tomam decisões imprevistas, as consequências podem ser significativas.

Se o agente está recomendando ações, lidando com informações confidenciais ou interagindo com os clientes, a implantação de agentes exige um pensamento criativo para imaginar e antecipar onde as coisas podem dar errado. Isso inclui entender como o agente pode se comportar em casos de ponta, em quais dados depende e como isso pode afetar as obrigações de experiência do usuário ou conformidade.

As avaliações de risco devem cobrir:

• Integridade e integridade dos dados
• Uso ético e mitigação de viés
• Questões potenciais de conformidade
• Planos de teste, incluindo casos de borda
• Dependências de ferramentas de terceiros ou APIs

Lembre -se: você não pode mitigar o que não mede.

3) Construa para integração perfeita desde o início

De acordo com uma pesquisa do Salesforce, Hoje, as empresas usam uma média de 897 aplicativos, mas apenas 29% são integrados. Essa é uma lacuna enorme. Se o seu agente de IA não puder conversar com o restante da sua pilha de tecnologia, você só está criando novos problemas para o seu negócio.

O objetivo é incorporar a IA nos fluxos de trabalho existentes, não o prendê -lo como uma ferramenta separada. Isso significa trabalhar com suas equipes de TI e engenharia de dados antecipadamente para garantir a compatibilidade, planejar chamadas do sistema e estabelecer o compartilhamento de dados em tempo real entre os sistemas.

Quando as integrações são projetadas com atenção, os agentes da IA ​​se tornam um ativo valioso, aumentando a produtividade e o desempenho.

4) Implementar um log de ação para a transparência

Um dos aspectos mais negligenciados do design do agente de IA é a auditabilidade. Se um agente sugere uma recomendação ou rotas um cliente ou faz uma alteração em um registro, como você sabe o que aconteceu, por que e quando?

Manter um registro de ação detalhado é uma não negociável. Ajuda a depurar os problemas rapidamente e garante a conformidade com os regulamentos do setor e os padrões de governança interna. Em setores como finanças, assistência médica e suporte corporativo, esse tipo de rastreabilidade não é apenas útil, é obrigatório dados requisitos específicos de conformidade.

Os registros de ação também são essenciais para a melhoria contínua. Eles permitem que as equipes identifiquem tendências, captem anomalias e comportamento de agente ajustado ao longo do tempo.

5) Priorize a privacidade e segurança dos dados desde o primeiro dia

Os agentes da IA ​​são tão bons quanto os dados que consomem, que geralmente são altamente sensíveis. Do cliente PII à documentação interna, os agentes lidam com uma mina de ouro. Sem protocolos de segurança fortes e completos, eles se tornam um alvo principal para violações.

A privacidade é igualmente crítica. Os agentes da IA ​​devem ser treinados e implantados de maneiras que respeitem os princípios de minimização de dados – colete apenas o que é necessário e pelo tempo que for necessário. As empresas devem ficar claras com seus usuários sobre quais dados estão sendo usados, como estão sendo processados ​​e quanto tempo serão mantidos. Esse tipo de transparência é uma grande prática e cada vez mais exigida por leis como GDPR, CCPA e outros.

Além disso, é importante garantir que os dados de treinamento não incluam inadvertidamente informações confidenciais ou regulamentadas, especialmente quando os grandes modelos de linguagem de ajuste fino. A implementação de controles adequados de governança de dados, como anonimato, auditoria e processos de revisão humano no loop, podem ajudar a evitar vazamentos e uso indevido.

Por que a maioria dos projetos do agente de IA falha (e como evitá -lo)

Apesar de toda a emoção, a maioria dos agentes da IA ​​implanta o subdeliver ou interromper completamente. De acordo com o Relatório do SalesforceOs principais motivos incluem:

• Falta de integração com os principais sistemas de negócios
• Ruim compreensão dos casos de uso
• Lacunas de segurança e governança de dados
• Transparência e auditabilidade inadequadas

Agentes de IA ferramentas reais com potencial real. Mas, para ir além do hype e para o valor sustentável, a implementação deve ser deliberada, disciplinada e consciente da segurança.

Os agentes da IA ​​prometem recursos revolucionários, mas apenas organizações que abordam a implementação com disciplina capturarão seu verdadeiro valor. A diferença entre sucesso e fracasso está em cinco práticas críticas. Ao construir essas fundações, as empresas podem aproveitar os agentes da IA ​​não como novidades experimentais, mas como ferramentas de negócios transformadoras que fornecem resultados mensuráveis ​​e duradouros.

Chris Jacob é o diretor de produto de I/S de idioma. Antes de sua função, ele era gerente de linha de produtos na CloudHealth by VMware. Durante seu tempo lá, Chris supervisionou as equipes responsáveis ​​pelas operações de dados de back -end e aumentou o produto para se tornar um líder de mercado reconhecido no espaço de gerenciamento de nuvem.