A adoção de inteligência artificial generativa nas empresas deu lugar a uma nova fase: a dos agentes de IA. No entanto, muitas organizações ainda tratam esses agentes como se fossem softwares convencionais, validando cenários em ambientes controlados e acreditando que isso será suficiente para seu funcionamento em larga escala.
Crescimento da Adoção e Preocupações
De acordo com um estudo da McKinsey & Company, mais de 70% das empresas já utilizam algum tipo de inteligência artificial em suas operações. Contudo, essa expansão traz à tona preocupações com os riscos cibernéticos relacionados à IA, como fraudes automatizadas e vazamento de dados.
Diferentes Lógicas de Funcionamento
Os agentes de IA operam de maneira distinta dos sistemas tradicionais, baseando-se em probabilidades e no contexto das interações. Isso significa que a mesma pergunta pode gerar respostas variadas, dependendo do perfil do usuário e das informações disponíveis no momento da consulta.
Desafios na Implementação em Larga Escala
Embora um agente possa ter um desempenho satisfatório em demonstrações controladas, ele pode enfrentar desafios quando interage com milhares de usuários e situações imprevistas. Isso resulta em riscos de respostas inconsistentes e falhas de integração entre sistemas.
A Importância do Monitoramento Contínuo
Um erro comum nas empresas é não apenas a escolha do modelo de IA, mas também a forma como esses agentes são configurados e integrados. A falta de diretrizes claras e curadoria de dados pode aumentar o número de erros e gerar respostas inadequadas. Além disso, o comportamento da IA é dinâmico e evolui com o tempo, tornando testes iniciais insuficientes.
Cultura de Avaliação Necessária
Atualmente, a implementação de agentes de IA deve ser vista como o início de um processo contínuo. Monitorar o desempenho desses agentes é fundamental para identificar erros e controlar acessos, evitando riscos de segurança e custos adicionais. Para isso, as empresas devem criar uma cultura de avaliação e revisão constante, medindo o desempenho, testando novos cenários e garantindo supervisão humana em processos críticos.