Nos últimos anos, a automação tem sido impulsionada por inovações significativas em inteligência artificial, especialmente com a ascensão dos AI agents, que são capazes de pensar, agir e colaborar de maneira autônoma. A Gartner prevê que até 2028, 33% dos aplicativos de software empresarial incluirão AI agents. Essa transição das ferramentas tradicionais, como robotic process automation (RPA), para aplicações que incorporam AI multifuncional marca uma reavaliação de como as empresas podem otimizar suas operações.

Tradicionalmente, as ferramentas de automação enfrentavam desafios relacionados à rigidez e aos altos custos de implementação. Plataformas como UiPath e Automation Anywhere, embora úteis, demonstraram fragilidade ao lidar com dados não estruturados e mudanças nos processos. Esses sistemas são frequentemente limitados a simular ações humanas, levando a intervenções dispendiosas sempre que as circunstâncias mudam. Em contraste, o avanço dos AI agents, descrito como vertical AI, visa criar soluções mais especializadas e adaptáveis, com capacidade de aprendizado ao longo do tempo.

Os AI agents são capazes de eliminar a necessidade de equipes operacionais, revolucionando a forma como as empresas estruturam suas operações. Essa mudança não apenas otimiza processos existentes, mas também permite a criação de fluxos de trabalho completamente novos. Com a evolução desses agentes, há uma expectativa de que até 15% das decisões diárias sejam tomadas autonomamente até 2028, refletindo uma mudança significativa na dinâmica do trabalho corporativo.

1. Eliminação do overhead operacional através de execução autônoma.

2. Habilitação de novas possibilidades em vez de simples otimização.

3. Capacidade de adaptar-se em tempo real para aumentar a relevância.

4. Desenvolvimento de vantagens competitivas sustentáveis.

5. Reimaginação dos fluxos de trabalho e das arquiteturas organizacionais.

A introdução de AI agents também levanta a questão da precisão e dos desafios econômicos. À medida que esses agentes começam a gerenciar workflows complexos, a precisão nas execuções se torna crítica. A multiplicação de tarefas pode resultar em erros, exigindo uma abordagem robusta para avaliação de desempenho e otimização contínua. Para evitar que sistemas com apenas 72% de precisão sejam implementados, é fundamental que as empresas invistam em monitoramento e feedback.

- Agilidade nas atualizações de roadmap de AI. - Foco na observação e avaliação de resultados. - Antecipação de reduções de custos com a implementação de AI. - Iteração rápida e experimentação contínua.

Consoante ao que foi discutido, as empresas precisam ser ágeis, adaptáveis e focadas na precisão. A transição para um modelo onde AI agents coexistem como co-workers promete não apenas redefinir a automação, mas também transformar radicalmente a estrutura de operação das organizações.

A evolução dos AI agents representa uma oportunidade sem precedentes para as organizações que buscam inovação e eficiência. Esse é o momento de liderar a transformação digital. Os interessados em se manter atualizados sobre este tema podem se inscrever em nossa newsletter, onde receberão conteúdos diários e exclusivos sobre as últimas tendências em tecnologia e automação.

FONTES:

1. VentureBeat

2. Gartner

3. McKinsey

4. Bill Gates Blog

5. Automation Anywhere