A IA não é mais apenas uma ferramenta de back-office. É um parceiro estratégico que pode aumentar a tomada de decisões em todas as linhas de negócios.
Se os usuários pretendem reduzir a sobrecarga operacional ou personalizar as experiências do cliente em escala, os agentes de IA personalizados são fundamentais.
À medida que os agentes de IA são adotados nas empresas, o gerenciamento de sua implantação exigirá uma estratégia deliberada. As primeiras etapas são arquitetar a infraestrutura de IA corporativa para otimizar a inferência rápida e econômica e criar um pipeline de dados que mantenha os agentes continuamente impulsionados com informações contextuais e oportunas.
Juntamente com os recursos humanos e de hardware, a integração de agentes de IA se tornará uma função estratégica central para as empresas, à medida que os líderes orquestram o talento digital em toda a organização.
Veja como integrar equipes de agentes de IA:
1. Escolha o Agente de IA Certo Para a Tarefa
Assim como os funcionários humanos são contratados para funções específicas, os agentes de IA devem ser selecionados e treinados com base na tarefa que devem executar. As empresas agora têm acesso a uma variedade de modelos de IA, incluindo linguagem, visão, fala e raciocínio, cada um com pontos fortes exclusivos.
Por esse motivo, a seleção adequada do modelo é fundamental para alcançar resultados de negócios:
- Escolha um agente de raciocínio para resolver problemas complexos que exigem quebra-cabeças nas respostas.
- Use um copiloto de geração de código para ajudar os desenvolvedores a escrever, alterar e mesclar código.
- Implante um agente de IA de análise de vídeo para analisar inspeções no local ou defeitos de produtos.
- Integre um assistente de IA de atendimento ao cliente baseado em uma base de conhecimento específica, em vez de um modelo base genérico.
A seleção do modelo afeta o desempenho do agente, os custos, a segurança e o alinhamento dos negócios. O modelo certo permite que o agente enfrente com precisão os desafios de negócios, alinhe-se aos requisitos de conformidade e proteja dados confidenciais. A escolha de um modelo inadequado pode levar ao consumo excessivo de recursos de computação, custos operacionais mais altos e previsões imprecisas que afetam negativamente a tomada de decisão do agente.
Com software como os microsserviços NVIDIA NIM e NeMo, os desenvolvedores podem trocar em diferentes modelos e conectar ferramentas com base em suas necessidades. O resultado: agentes específicos da tarefa ajustados para atender às metas, estratégia de dados e requisitos de conformidade de uma empresa.
2. Aprimore os Agentes de IA Conectando-os aos Dados
A integração de agentes de IA requer a criação de uma forte estratégia de dados.
Os agentes de IA funcionam melhor com um fluxo consistente de dados específicos para a tarefa e a empresa em que estão operando.
O conhecimento institucional (a sabedoria e a experiência acumuladas dentro de uma empresa) é um ativo crucial que muitas vezes pode ser perdido quando os funcionários saem ou se aposentam. Os agentes de IA podem desempenhar um papel fundamental na captura e preservação desse conhecimento para os funcionários usarem.
- Conectando a IA a fontes de dados: para funcionar da melhor maneira possível, os agentes de IA devem interpretar uma variedade de tipos de dados, desde bancos de dados estruturados até formatos não estruturados, como PDFs, imagens e vídeos. Essa conexão permite que os agentes gerem respostas personalizadas e sensíveis ao contexto que vão além dos recursos de um modelo de base autônomo, fornecendo resultados mais precisos e valiosos.
- IA como repositório de conhecimento: os agentes de IA se beneficiam de sistemas que capturam, processam e reutilizam dados. Um data flywheel coleta, processa e usa continuamente informações para melhorar iterativamente o sistema subjacente. Os sistemas de IA se beneficiam desse flywheel, registrando interações, decisões e abordagens de solução de problemas para otimizar o desempenho e a eficiência do modelo. Por exemplo, a integração da IA nas operações de atendimento ao cliente permite que o sistema aprenda com cada conversa, capturando feedback e perguntas valiosas. Esses dados são usados para refinar as respostas e manter um repositório abrangente de conhecimento institucional.
O NVIDIA NeMo oferece suporte ao desenvolvimento de poderosos data flywheels, fornecendo as ferramentas para curar, refinar e avaliar continuamente dados e modelos. Isso permite que os agentes de IA melhorem a precisão e otimizem o desempenho por meio de adaptação e aprendizado contínuos.
3. Integre Agentes de IA nas Linhas de Negócios
Depois que as empresas criam a infraestrutura de IA baseada em nuvem, local ou híbrida para oferecer suporte aos agentes de IA e refinar a estratégia de dados para impulsionar esses agentes com informações oportunas e contextuais, a próxima etapa é implantar sistematicamente agentes de IA nas unidades de negócios, passando do teste para a escala.
De acordo com uma pesquisa recente da IDC com 125 diretores de informação, as três principais áreas que as empresas estão procurando integrar a IA baseada em agentes são processos de IT, operações de negócios e atendimento ao cliente.
Em cada área, os agentes de IA ajudam a aumentar a produtividade dos funcionários existentes, como automatizar o processo de emissão de tíquetes para engenheiros de IT ou dar aos funcionários acesso fácil aos dados para ajudar a atender os clientes.
Os agentes de IA na empresa também podem ser integrados para:
Para operações de telecomunicações, a Amdocs cria agentes de IA verticalizados usando sua plataforma amAIz para lidar com jornadas complexas e de várias etapas do cliente, abrangendo vendas, faturamento e atendimento, e avançar redes autônomas de planejamento otimizado para implantação eficiente. Isso ajuda a garantir o desempenho das redes e dos serviços que elas suportam.
A NVIDIA fez parceria com várias empresas, como a empresa de software empresarial ServiceNow, e integradores de sistemas globais, como Accenture e Deloitte, para criar e implantar agentes de IA para obter o máximo impacto nos negócios em casos de uso e linhas de negócios.
4. Forneça Proteções e Governança para Agentes de IA
Assim como os funcionários precisam de diretrizes claras para se manterem no caminho certo, os modelos de IA exigem proteções bem definidas para garantir que forneçam resultados confiáveis e precisos e operem dentro dos limites éticos.
- Proteções tópicas: as proteções tópicas evitam que a IA se desvie para áreas onde não estão equipadas para fornecer respostas precisas. Por exemplo, um assistente de IA de atendimento ao cliente deve se concentrar em resolver as dúvidas dos clientes e não se desviar para tópicos não relacionados, como upsells e ofertas.
- Proteções de segurança de conteúdo: as proteções de segurança de conteúdo moderam as interações humano-LLM classificando prompts e respostas como seguros ou inseguros e marcando violações por categoria quando não são seguros. Essas proteções filtram a linguagem indesejada e garantem que as referências sejam feitas apenas a fontes confiáveis, para que a saída da IA seja confiável.
- Proteções de jailbreak: Com um número crescente de agentes tendo acesso a informações confidenciais, os agentes podem se tornar vulneráveis a violações de dados ao longo do tempo. As proteções de jailbreak são projetadas para ajudar com ameaças adversárias, bem como detectar e bloquear tentativas de jailbreak e injeção imediata direcionadas a LLMs. Isso ajuda a garantir interações de IA mais seguras, identificando manipulações de prompt maliciosas em tempo real.
O NVIDIA NeMo Guardrails capacita as empresas a definir e aplicar diretrizes específicas de domínio, fornecendo uma estrutura flexível e programável que mantém os agentes de IA alinhados com as políticas organizacionais, ajudando a garantir que eles operem consistentemente dentro de tópicos aprovados, mantenham os padrões de segurança e cumpram os requisitos de segurança com a menor latência adicionada na inferência.
Comece a Integrar Agentes de IA
Os melhores agentes de IA não são de tamanho único. Eles são treinados sob medida, criados especificamente e aprendem continuamente.
Os líderes de negócios podem iniciar seu processo de integração de agentes de IA perguntando:
- Quais resultados de negócios queremos que a IA gere?
- A quais conhecimentos e ferramentas a IA precisa acessar?
- Quem são os colaboradores ou supervisores humanos?
Em um futuro próximo, todas as linhas de negócios terão agentes de IA dedicados, treinados em seus dados, ajustados aos seus objetivos e alinhados com suas necessidades de conformidade. As empresas que investem em integração cuidadosa, estratégias de dados seguros e aprendizado contínuo estão prontas