Maiores oportunidades de IA empresarial estão no meio do caminho

A oportunidade entre o modelo e o trabalho

A tese apresentada é que o valor criado entre o modelo de IA e o fluxo de trabalho final nas empresas é muito maior do que muitos supunham. A capacidade do modelo continua sendo decisiva para produtos com agentes, mas ainda há um amplo trabalho de difusão da IA nos processos empresariais. Esse espaço intermediário - a chamada camada de IA aplicada - pode oferecer uma grande superfície para inovação e diferenciação sustentáveis.

Adaptação aos fluxos e aos dados

Fazer agentes funcionarem bem, inclusive ao lado de pessoas, em processos críticos exige representações diferentes para cada atividade. Em alguns casos, a interface adequada será um chat; em outros, um agente executado em segundo plano dentro de um fluxo determinístico. Há ainda dezenas de outras configurações. Isso demanda uma estrutura de execução ajustada ao domínio e uma experiência de produto compatível com a forma como o trabalho é realizado.

Os fluxos também se conectam a sistemas empresariais distintos e dependem de conjuntos de dados diferentes. Setores como ciências da vida, finanças e direito exigem abordagens contextuais, compreensão dos dados e experiências específicas para que os usuários possam interagir com essas informações. Portanto, não basta disponibilizar um modelo geral: é preciso adaptar a operação ao ambiente e ao tipo de tarefa.

Mudança organizacional, modelos e avaliação

A mudança de processos continua sendo específica de cada setor. A maneira de comunicar e implementar uma tecnologia em um banco, por exemplo, é diferente daquela usada em um escritório de advocacia. Para lidar com a complexidade da reengenharia de processos, equipes com talento adequado e uma missão concentrada podem ser especialmente úteis.

A possibilidade de trabalhar com vários modelos permite ajustar os fluxos a diferentes níveis de custo e desempenho. Eventualmente, modelos também podem ser pós-treinados para tarefas específicas, adaptando os resultados e obtendo ganhos que não surgem apenas com modelos de fronteira. Essa flexibilidade é apresentada como parte da capacidade de adequar a solução às necessidades de cada processo.

A avaliação é outro componente central. A IA praticamente não é útil se seu desempenho não puder ser medido. Avaliações específicas de cada domínio podem melhorar de forma significativa a estrutura usada em um fluxo particular, mas existe uma cauda muito longa de tarefas na economia. Por isso, seria quase impossível ajustar um único sistema para atender bem a todas elas.

Modelos de negócio por setor

Por fim, diferentes setores podem precisar de modelos de preço baseados em abstrações relevantes para seu modo de consumo, e não apenas na quantidade de tokens processados. A conclusão é que a camada aplicada reúne muitos elementos - experiência, integração de dados, mudança organizacional, escolha de modelos, avaliação e preço - que ampliam consideravelmente o espaço para empresas criarem valor de maneira específica e duradoura.