Gastos corporativos com IA agêntica disparam, mas a clareza fica para trás

De acordo com a mais recente Pesquisa de Pulso de IA dos EUA da EY, os orçamentos corporativos estão sendo direcionados para projetos de IA agêntica em todos os setores, mas a maioria dos tomadores de decisão ainda não sabe o que está comprando.

O termo está sendo usado em todos os lugares, colado em qualquer coisa que cheire remotamente à IA generativa, e os executivos estão aprovando dezenas de milhões sem uma compreensão real do que esses sistemas realmente fazem. Isso está criando uma desconexão entre dinheiro e capacidade, e não é pequena.

Um em cada cinco líderes sêniores entrevistados disse que sua empresa já investiu mais de $10 milhões em IA, e quase um terço planeja fazer o mesmo no próximo ano.

Dan Diasio, líder global de IA da EY, não pareceu surpreso. “A IA agêntica tem um efeito de hype que muitos no mercado querem capitalizar”, disse Dan. “Vimos um rebranding incrível de tudo o que está relacionado à IA generativa apresentado como ‘IA agêntica’.”

O problema? A maioria do que as empresas chamam de agêntico ainda funciona como um assistente. Você digita algo, ele devolve algo. Pode recomendar um próximo passo ou automatizar algum trabalho administrativo, mas não faz nada de forma independente. Dan disse que os verdadeiros agentes sabem quando uma tarefa precisa ser feita, entendem o contexto e lidam com cada etapa sem serem instruídos.

Líderes gastam mais, adotam menos

Apesar do aumento nos gastos, a implementação está lenta. Apenas 14% dos líderes entrevistados disseram que sua empresa implementou totalmente a IA agêntica. Todos os outros estão presos no limbo dos pilotos. Dan disse que a lacuna ocorre porque as empresas não estão preparadas para as demandas.

“Isso inclui ter conhecimento organizado e de alta qualidade para orientar esses sistemas e uma compreensão clara de como as empresas navegam pela enorme mudança entre os estados atual e futuro.” Tradução: sem base, sem implementação.

Mesmo com os retornos das ferramentas de IA anteriores, a maioria das empresas está relutante em avançar. Dan disse que é a combinação de fraqueza técnica e resistência à mudança que está desacelerando as coisas. “Embora essa combinação crie um clima de incerteza, ela fornece um roteiro claro para as organizações”, disse ele. Esse roteiro? Consertar a bagunça interna primeiro. Caso contrário, são apenas mais pilotos caros que não levam a lugar nenhum.

Deepankar Mathur, diretor associado da Searce, disse que toda a ideia de adoção em escala total é meio inútil agora. “É como tentar acertar um alvo que está se movendo constantemente”, disse Deepankar.

Da maneira como a IA agêntica evolui, não há um único momento de lançamento. Em vez disso, trata-se de atualizações constantes. Identifique o que precisa ser automatizado, decida o que é mais importante, use as melhores ferramentas disponíveis e, em seguida, melhore-as imediatamente. “Este ciclo de melhoria não é um projeto temporário; é uma ‘imperativa operacional sempre ativa’”, disse ele.

Executivos definem papéis, garantem sistemas e liberam equipes

Dan disse que a maneira de evitar o medo e a confusão é tratar a mistura de IA e humanos como uma verdadeira parceria. Especifique quem faz o quê. “Isso significa criar uma estratégia que delineie quais tarefas a IA irá lidar e quais papéis os humanos desempenharão”, disse ele. Isso remove a dúvida e dá aos funcionários espaço para trabalhar com as ferramentas em vez de contra elas.

Mas isso só funciona se a IA tiver algo com o que trabalhar. “As tarefas são realizadas por meio de conhecimento e experiência, que são informações que podem existir apenas nas cabeças dos trabalhadores”, disse Dan. Esse tipo de conhecimento não fica armazenado em um banco de dados. Ele precisa ser capturado e transformado em material estruturado. Sistemas agênticos precisam disso para tomar decisões inteligentes. Sem entrada, sem saída.

E então há a cibersegurança. Dan disse que mais agentes em produção significam mais vulnerabilidades. “Estamos começando a receber mais notícias sobre as implicações cibernéticas em muitos agentes”, disse ele. Isso significa que as empresas precisam construir planos cibernéticos focados em IA desde o primeiro dia. Estabeleça regras sobre uso de dados, privacidade, ética e quando um humano precisa intervir. “Ao abordar proativamente essas questões de governança, os líderes podem construir um sistema confiável e transparente”, disse ele.

Deepankar também defendeu dar às equipes acesso direto às ferramentas de IA. Ele disse que não é mais necessário ser engenheiro para construir algo útil. “A barreira para a implementação de IA diminuiu significativamente”, disse ele. Mas depender de comitês diretores ou conselhos centralizados de IA apenas desacelera as coisas. “O verdadeiro progresso requer que os líderes ativamente promovam e habilitem essa adoção generalizada.”

Ele disse que as empresas mais avançadas estão criando centros de excelência internos de IA. Estes não são departamentos gigantes, apenas equipes apertadas de especialistas que se integram a diferentes unidades de negócios, as treinam e as fazem construir seus próprios fluxos de trabalho agênticos. “As empresas mais bem-sucedidas estão construindo pequenas equipes de elite de especialistas em ‘faixa preta de IA’”, disse ele.