Os agentes de IA remodelarão fundamentalmente o relacionamento entre fornecedores de software e clientes ao longo do tempo. Para a história do software corporativo, os fornecedores vendiam aos clientes tecnologia da qual o cliente era responsável por obter o valor. O software era apenas uma ferramenta, e cabia em grande parte ao cliente descobrir como usar essa ferramenta e fazer com que seus funcionários a usassem de maneira produtiva. Com os agentes de IA, os fornecedores de software agora estão fornecendo o trabalho ao cliente, não apenas as ferramentas. Se você é uma empresa de ciências da vida e tem agentes que estão revisando seus dados de teste de medicamentos, ou se você é um escritório de advocacia que usa agentes para revisar e processar concursos, o fornecedor agora é uma extensão de sua força de trabalho. As implicações para isso são enormes, porque agora o software é essencialmente um fornecedor de produção de trabalho, muito mais parecido com um provedor de serviços profissionais no passado. Aqui estão apenas algumas coisas que mudam como resultado: * Orientação de domínio: os provedores de agentes de IA vencedores provavelmente serão os fornecedores que têm a melhor compreensão do domínio ou problema que estão buscando. Nenhuma empresa quer contratar a 3ª melhor pessoa que pode pagar, e será o mesmo com os agentes. Os melhores agentes em seus respectivos domínios fornecerão valor desproporcional ao cliente, portanto, ter um foco profundo no domínio será uma grande vantagem. * Avaliações: As avaliações se tornarão um negócio muito maior na empresa. Como você implanta agentes se não sabe o desempenho do agente em uma tarefa? As avaliações são essencialmente o novo sistema de avaliação de desempenho para o trabalho autônomo. E será ainda mais importante para os agentes do que para as pessoas, dado o raio de explosão de um fluxo de trabalho agencial bom versus ruim. * Implementação: A implementação de agentes também parece muito diferente do software tradicional porque você está realmente mudando o fluxo de trabalho subjacente para o cliente. A necessidade de obter dados, ferramentas, engenharia de contexto e gerenciamento de mudanças de funcionários será personalizada por cliente. É por isso que os engenheiros implantados estão crescendo em popularidade, mas ainda estamos muito cedo para perceber o tamanho da mudança que isso será para os fornecedores de software. Suporte: quando você está realmente no gancho para o resultado final do trabalho de uma empresa, a dinâmica do suporte mudará significativamente. Um cliente não está mais ligando para você porque não consegue fazer login ou há um bug em seu software que ele pode tentar contornar, mas agora porque um agente não entregou a saída desejada necessária. Isso exigirá um nível muito diferente de suporte para os clientes, muito mais adaptado ao processo de negócios do cliente. * Controle de versão: quando você está fornecendo trabalho para uma empresa, você não tem a mesma flexibilidade de apenas poder alterar a saída do trabalho a qualquer momento. Seria como se todos os funcionários de uma empresa chegassem um dia e operassem uniformemente de maneira diferente. Isso terá enormes implicações de longo prazo em como as atualizações do agente funcionam em uma empresa e como as versões anteriores são mantidas. * Integração de sistemas: Como um aparte, haverá espaço para um novo tipo de integrador de sistemas surgir (ou para os existentes girarem) para implementar e ajudar a gerenciar agentes de IA. Devido à complexidade da implantação e operação de agentes e ao gerenciamento de mudanças necessário, a maioria das empresas precisará de suporte ao longo do caminho - provavelmente haverá pontos de agregação dos SIs. Essas são apenas algumas das mudanças que começarão a surgir quando os fornecedores de software venderem e entregarem o melhor resultado de trabalho aos clientes. Mas vai ser uma mudança muito grande ao longo do tempo.

As ferramentas que funcionam melhor para os agentes serão cada vez mais bem-sucedidas, porque com o tempo teremos 1.000 vezes mais agentes do que pessoas usando software. O software sempre foi construído para as pessoas. Mas as pessoas fazem as tarefas um passo de cada vez, elas também têm muito contexto em sua cabeça que entra na tarefa e, quando o software é difícil de usar ou oferece várias soluções conflitantes, elas sempre podem assistir a um webinar ou conversar com um colega para descobrir a coisa certa. Os agentes, por outro lado, podem processar muito mais dados, trabalhar em paralelo, mas também correm soltos com ferramentas ou fontes de dados conflitantes. Portanto, precisaremos projetar um software que realmente funcione bem para que os agentes sejam bem-sucedidos tanto quanto para as pessoas. Isso se tornará uma nova classe de problema e provavelmente levará a novas categorias de software em várias partes das camadas de infra e plataforma. Problema super difícil, mas extremamente divertido.

Pode ser fácil subestimar o que é necessariamente trazer agentes de IA para as mãos da maioria dos trabalhadores do conhecimento. Esta é realmente uma boa notícia porque se correlaciona diretamente com a oportunidade de construir agentes de IA agora. Este é o arco geral de todas as novas tecnologias, onde as pessoas na indústria de tecnologia veem diretamente todo o poder e potencial de algo e imaginam a facilidade com que isso pode ser implementado em seus próprios fluxos de trabalho. Mas a maior parte do mundo só quer soluções fáceis e pré-construídas para os problemas. Eles não querem ter que aprender sobre todos os meandros de como fazer algo funcionar ou como mudar seu processo para mitigar as lacunas na nova tecnologia. Esta é sempre a oportunidade de mercado para soluções aplicadas, e a IA tem essas características de sobra. No caso dos agentes de IA, as soluções certas serão aquelas que melhor reúnem o fluxo de trabalho completo, conversam com os dados existentes dos clientes, conectam-se às várias ferramentas que eles usam, trabalham de maneira multiplataforma em seus sistemas, têm interfaces de usuário criadas especificamente para interagir com os agentes e assim por diante. Também deve haver um pouco de gerenciamento de mudanças ao longo do caminho para empresas e qualquer pessoa que não seja uma das primeiras a adotar. É aqui que alguma forma de engenharia ou consultoria avançada é importante, e onde realmente trabalhar profundamente com os clientes de uma maneira relevante para seu domínio será fundamental. E se você teme o rápido progresso do modelo, você entendeu ao contrário. O rápido progresso do modelo é realmente uma coisa muito boa. Quanto mais os modelos possibilitarem em seu agente de IA, mais valor você poderá oferecer aos clientes em seu domínio específico. Esta é a grande oportunidade agora.