À medida que a inteligência artificial generativa (IA Gen) evolui de simples chatbots para ferramentas autônomas capazes de executar tarefas complexas, cresce a necessidade de torná-la mais personalizada e eficiente. Esse fenômeno, conhecido como Agentes de IA, pode revolucionar a produtividade nas empresas, desde que os CIOs adotem as estratégias corretas para sua implementação. A adoção bem-sucedida do low-code ao longo dos últimos anos oferece um roteiro valioso para garantir que a agente de IA seja eficaz, amplamente adotada e entregue um retorno real para os negócios.
Treinamento e cultura de compartilhamento impulsionam a adoção
A experiência com plataformas de desenvolvimento low-code mostrou que a capacitação e o compartilhamento de conhecimento entre funcionários são fatores críticos para o sucesso de novas tecnologias. Pesquisas da Microsoft e do LinkedIn indicam que usuários avançados de IA que economizam pelo menos 30 minutos por dia têm 37% mais chances de ter recebido treinamentos personalizados. Esse aprendizado vai além dos conceitos básicos e se adapta às funções específicas dos profissionais, o que acelera a adoção da tecnologia.
Exemplos práticos confirmam essa abordagem. A Virgin Atlantic, por exemplo, apostou em treinamentos direcionados e incentivou a formação de “campeões” internos para disseminar boas práticas. O vice-presidente de tecnologia e transformação da empresa, Gary Walker, reforça que criar um ambiente seguro para experimentação e recompensar o compartilhamento de aprendizados são aspectos essenciais para qualquer implementação tecnológica.
O papel do low-code na escalabilidade da agente de IA
O conceito de agente de IA permite que modelos generativos realizem tarefas como análise de e-mails, respostas automatizadas, marcação de reuniões e até processos mais avançados, como o atendimento ao cliente ou a gestão de pedidos.
Plataformas de low-code, como Power Platform, Mendix, Salesforce e Zoho, há anos integram IA para simplificar o desenvolvimento de aplicações. Agora, elas incorporam ferramentas de IA generativa para acelerar ainda mais esse processo. De acordo com a Forrester, o principal caso de uso para low-code hoje é a criação de aplicativos com infusão de IA.
Além disso, essas plataformas já contam com ferramentas robustas de governança, segurança e auditoria, que também podem ser aplicadas à agente de IA. O sucesso da adoção passa por um equilíbrio entre permitir a experimentação pelos usuários e garantir o controle necessário para TI.
Desafios e estratégias para um uso sustentável da agente de IA
Um dos maiores desafios da agente de IA é a gestão de custos. Ao contrário dos aplicativos tradicionais de low-code, um mesmo agente pode consumir quantidades variáveis de recursos em diferentes execuções. Como alerta Richard Riley, diretor de marketing da Power Platform da Microsoft, um único agente pode usar desde 10 mil até um milhão de tokens dependendo da complexidade da tarefa, exigindo salvaguardas para evitar custos imprevisíveis.
As empresas precisam de ferramentas de monitoramento que forneçam visibilidade sobre o uso da agente de IA. Isso inclui rastreamento de ações realizadas pelos agentes, análise de telemetria para otimização dos fluxos de trabalho e controle de custos para garantir que a tecnologia entregue valor real para o negócio. A Shell, por exemplo, adota uma abordagem de propriedade distribuída, garantindo que cada aplicativo tenha um responsável principal e um backup, garantindo continuidade e governança eficaz.
Transformação estrutural e novos modelos de trabalho
O verdadeiro impacto da agente de IA vai além da automação de tarefas individuais. Empresas que exploram todo o potencial da tecnologia podem reestruturar processos inteiros para eliminar etapas desnecessárias e aumentar a eficiência.
Essa transformação exige experimentação contínua, e o low-code se destaca como um facilitador essencial desse processo.
Empresas já estão colhendo os frutos dessa abordagem. Um grande escritório de advocacia desenvolveu uma solução SaaS baseada em IA para atender nichos jurídicos específicos, enquanto uma seguradora acelerou seu processo de triagem de sinistros, reduzindo de horas para minutos o tempo de resposta aos clientes.
Preparando os profissionais para o futuro da agente de IA
A adoção da agente de IA não deve ser tratada como uma simples atualização tecnológica, mas sim como uma mudança estratégica que requer treinamento adequado para os funcionários.
Seguir o modelo bem-sucedido do low-code pode ajudar a superar barreiras culturais e incentivar a adoção da agente de IA. Isso inclui a criação de centros de excelência, programas de mentoria e reconhecimento dos funcionários que compartilham boas práticas. Empresas que adotam essa abordagem não apenas aceleram a transformação digital, mas também fortalecem a cultura de inovação.
Conclusão
A agente de IA tem o potencial de transformar as operações empresariais, mas seu sucesso depende de uma estratégia bem planejada. O aprendizado com o low-code mostra que investir em capacitação, incentivar a colaboração e garantir governança eficaz são passos essenciais para maximizar o valor da IA generativa nas organizações.
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