Espera-se que agentes de IA estejam envolvidos na maioria das tarefas de negócios em até três anos, com a colaboração eficaz entre humanos e agentes projetada para aumentar o engajamento humano em tarefas de alto valor em 65%.
Agentes de IA podem ajudar a alcançar e superar metas de eficiência à medida que aprendem, raciocinam e ajustam com base no contexto e nos resultados. À medida que se tornam cada vez mais centrais nas estratégias de negócios, entender onde geram impacto e justificam investimentos é essencial para os líderes.
Aqui estão seis maneiras pelas quais a IA baseada em agente aumenta o desempenho das equipes e dicas práticas para medir seu impacto.
1. Acelerar o Desenvolvimento de Software com Agentes de IA
Agentes de IA podem atuar como copilotos inteligentes, ajudando a automatizar a geração, testes e implantação de código.
Eles podem identificar erros cedo, resultando em lançamentos de maior qualidade e mais rápidos, além de acelerar a integração de novos engenheiros ao fornecer informações e contexto curados por IA na documentação.
Por exemplo, a NVIDIA ChipNeMo, uma equipe de agentes especializados construída em grandes modelos de linguagem (LLMs) personalizados e treinada com dados internos de design de chips da NVIDIA, ajudou 5.000 engenheiros da NVIDIA em design, verificação e documentação a economizar 4.000 dias de engenharia em apenas um ano.
Desde a implantação, o ChipNeMo tem:
Aprenda sobre como construir agentes com o NVIDIA Nemotron e melhorar a geração de código por IA usando o NVIDIA NeMo Agent Toolkit.
2. Impulsionar a Tomada de Decisão Baseada em Dados
Os agentes podem ajudar empresas de diversos setores a obter facilmente insights a partir de dados complexos e sensíveis ao tempo para decisões críticas, como investimentos ou estratégia de negócios.
O Aladdin Copilot da BlackRock, um assistente de IA embutido que atende milhares de usuários em centenas de instituições financeiras, permite que as equipes coletem insights de portfólio, avaliem pesquisas de investimentos e monitorem saldos de caixa disponíveis por meio de simples prompts de texto. Isso ajudou a reduzir o tempo de pesquisa de minutos para segundos, ao mesmo tempo em que aprimorou decisões de investimento baseadas em dados.
O VAST Data utiliza agentes para coletar e sintetizar rapidamente informações de fontes internas e externas. Para suas equipes de vendas, isso significa acesso mais rápido a insights úteis e atualizados sobre as contas dos clientes.
3. Otimizar Operações de IT
Os agentes se destacam na manutenção das operações de IT, incluindo monitorar proativamente a infraestrutura e automatizar a tomada de decisões.
Agentes de IA em operações de IT oferecem:
Em ambientes de operadoras de alta velocidade, os agentes podem ajudar a gerenciar redes analisando indicadores de desempenho em tempo real e prevendo falhas de serviço. Por exemplo, o Telenor Group integrou o NVIDIA Blueprint para configuração de redes de operadoras para implantar redes inteligentes e autônomas que atendam às demandas de desempenho do 5G e além.
4. Otimizar Operações Industriais e de Manufatura
Capazes de interagir com o mundo físico, os agentes de IA de análise de vídeo podem monitorar linhas de montagem para verificações de qualidade e detecção de anomalias.
A Pegatron desenvolveu a plataforma PEGA AI Factory para acelerar o desenvolvimento de agentes de IA em toda a empresa em 400% nos últimos quatro anos. Além disso, a plataforma de gêmeo digital da empresa, PEGAVERSE, foi construída sobre a plataforma NVIDIA Omniverse e permite que engenheiros simulem, testem e otimizem virtualmente linhas de produção antes de serem construídas, reduzindo o tempo de construção da fábrica em 40%.
O Pegatron também ampliou seu processo de montagem usando agentes de IA de análise de vídeo, impulsionados pelo NVIDIA AI Blueprint para busca e resumo de vídeo, e registrou uma redução de 7% nos custos de mão de obra por linha de montagem e uma redução de 67% nas taxas de defeitos.
A Siemens está trazendo IA generativa para suas soluções com o Industrial Copilot para acessar dados em tempo real da fábrica e orientar técnicos de manutenção e operadores de chão de fábrica. Entrevistas com engenheiros de manutenção indicam que isso poderia economizar, em média, 25% do tempo de manutenção reativa.
A Foxconn utiliza gêmeos digitais e agentes de IA para otimizar suas linhas de produção, reduzindo o tempo de implantação em 50%, além de simular robôs e monitorar qualidade e segurança em tempo real.
5. Aprimorar o Atendimento ao Cliente
Os agentes se destacam em lidar com o atendimento ao cliente em larga escala, reduzindo o tempo de espera ao atender milhares de consultas simultaneamente.
Funcionários e contratados da AT&T utilizam uma solução de IA generativa chamada “Ask AT&T“, que possui mais de 100 soluções e agentes em produção. Construído com LLMs atendidos pelos microserviços NVIDIA NeMo e NIM, o Ask AT&T ajuda a buscar documentação relevante e resolver consultas rotineiras de forma autônoma.
Oferecendo suporte personalizado 24 horas por dia, 7 dias por semana, a Ask AT&T compartilha sugestões relevantes ao contexto ao recordar informações organizacionais de e-mails, reuniões e transações passadas. E para melhorar continuamente o desempenho do agente, loops de feedback em tempo real são incorporados ao sistema usando um data flywheel.
Esses serviços automatizados resultaram em custos 84% menores de análise de transcrições em call centers.
6. Oferecer Educação Personalizada
Agentes de IA estão tornando o suporte de aprendizagem individualizado mais acessível, escalável e eficaz, ao mesmo tempo em que liberam instrutores para um ensino mais aprofundado.
Diante do aumento do tamanho das turmas e da escassez de assistentes de ensino, a Clemson University desenvolveu um monitor de ensino movido por IA, construído com o NVIDIA Blueprint para geração aumentada por recuperação, para guiar os alunos por conceitos desafiadores.
Em vez de simplesmente fornecer respostas, o TA virtual conduz os alunos passo a passo pelos problemas, incentivando a resolução ativa de problemas e o pensamento crítico para promover uma compreensão mais profunda e integridade acadêmica.
O assistente também personaliza o feedback e dicas alinhadas com o conteúdo do curso, prazos de tarefas e submissões dos alunos. Funciona 24 horas por dia, 7 dias por semana, oferecendo a cada estudante um suporte pontual e personalizado, independentemente do tamanho da matrícula.
Como o Sucesso dos Agentes de IA Pode Ser Medido?
Medir o impacto dos agentes de IA não é apenas uma opção a ser marcada; é essencial para maximizar o investimento. A forma como os usuários definem sucesso vai moldar diretamente o quão bem esses sistemas entregam valor. Com muita frequência, as empresas utilizam agentes sem uma estrutura clara de medição, dificultando comprovar o retorno do investimento ou identificar áreas a serem melhoradas.
Ao configurar uma estratégia de avaliação, os usuários devem considerar quais métricas são mais importantes para seus objetivos. Por exemplo:
- Adoção e engajamento: Acompanhe se a tecnologia está sendo adotada. As métricas incluem quantos usuários elegíveis interagem com o agente e com que frequência, além de quanto tempo as sessões duram. Alto engajamento significa que o agente está fornecendo suporte eficaz rotineiramente.
- Conclusão de tarefa: Olhe além do uso para os resultados. Meça quantas tarefas ou solicitações o agente gerencia e quais partes são cumpridas sem intervenção humana. No desenvolvimento de software, os usuários podem medir a taxa automatizada de geração de código para ver quanto do software está sendo desenvolvido por um agente. Uma alta taxa automatizada de conclusão de tarefas significa que os funcionários ficam livres para trabalhos de maior valor.
- Ganhos de produtividade e eficiência: Quantifique o tempo economizado. Métricas como tempo para resolver problemas de IT, tempo de geração de relatórios para tomada de decisão e tempo médio de atendimento para interações de atendimento ao cliente ajudam a demonstrar melhorias claras de eficiência.
- Resultados de negócios: Conecte o desempenho dos agentes aos resultados finais. Isso pode significar custo por interação em suporte, tempo de lançamento no desenvolvimento de software ou redução de tempo de inatividade não planejada nas operações de IT.
- Experiência do usuário de alta qualidade: Garanta que o sistema seja confiável e eficaz. Considere uma pontuação de qualidade de código para desenvolvedores, precisão de previsão em decisões baseadas em dados ou pontuações de satisfação do cliente em cenários de serviço.
A principal lição: medir o sucesso de agentes de IA vai muito além de um único número. Adoção, eficiência, precisão e impacto nos negócios são importantes. Ao escolher a combinação certa de métricas desde o início, as empresas podem validar o sucesso enquanto refinam e melhoram continuamente a forma como os agentes entregam valor.
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