Os agentes de IA podem em breve superar as pessoas como usuários principais do aplicativo
Um 'big bang binário' ocorreu quando os modelos de base de IA quebraram a barreira da linguagem natural, dando início a uma mudança em nossos sistemas de tecnologia: como os projetamos, usamos e como operam.
Os usuários de aplicativos de amanhã podem parecer bem diferentes do que conhecemos hoje - e não estamos falando apenas de mais GenZers. Muitos usuários podem realmente ser agentes autônomos de IA.
Essa é a palavra de um novo conjunto de previsões para a próxima décadaemitido pela Accenture, que destaca como nosso futuro está sendo moldado pela autonomia alimentada por IA. Até 2030, os agentes - e não as pessoas - serão os "principais usuários dos sistemas digitais internos da maioria das empresas", afirmam os coautores do estudo. Até 2032, "interagir com agentes ultrapassa os aplicativos no tempo médio gasto pelo consumidor em dispositivos inteligentes".
Isso anuncia um momento de transição, o que o principal autor do relatório, o CTO da Accenture, Karthik Narain, chama de Big Bang Binário. "Quando os modelos de fundação quebraram a barreira da linguagem natural", escreve Narain, "eles deram início a uma mudança em nossos sistemas de tecnologia: como os projetamos, usamos e como operam".
Esses novos desenvolvimentos estão "ultrapassando os limites do software e da programação, multiplicando a produção digital das empresas e lançando as bases para cérebros digitais cognitivos que infundem a IA profundamente no DNA das empresas", acrescenta Narain.
O cenário de desenvolvimento de tecnologia emergente se concentrará em três áreas, afirma ele: sistemas agenciais, núcleo digital e interfaces de usuário generativas. Eles serão implantados em blocos de construção altamente combináveis e modulares.
Sistemas agenciais
Os sistemas agenciais atualmente "mostram uma grande promessa com pequenos pedaços de código e, dada a documentação e exemplos, podem chamar funções e APIs com alta precisão", relata ele. "Eles podem criar funções e APIs para usar mais tarde. As empresas estão integrando rapidamente esses recursos em novos modelos para acelerar a velocidade da engenharia."
A equipe da Accenture adicionou esta notação:
"Um dos principais sistemas agenciais para engenharia de software hoje é o Claude 3.5 Sonnet da Anthropic. "Quando testado no SWE-Bench Verified, um benchmark de engenharia de software de problemas do mundo real do GitHub, ele alcançou uma notável taxa de resolução de 49%.38 Em 2023, os agentes tiveram uma taxa de menos de 5%."
Núcleo digital
O núcleo digital é a arquitetura tecnológica e a infraestrutura que administra a empresa alimentada por IA. Os agentes contarão com um núcleo digital que lhes permite "conectar fontes de dados com plataformas analíticas que podem usar esses dados para orientar a tomada de decisões e ações úteis". Os sistemas agenciais de hoje não podem construir e manter todo o núcleo digital - "mas estão lidando com partes dele", ressalta Narain.
Cerca de metade dos executivos que responderam à pesquisa da Accenture, 48%, relatam que em breve esperam que os agentes possam atualizar e modernizar funções e integrações. Pelo menos 46% disseram que os agentes em breve poderão garantir a qualidade das funções e sistemas digitais, e 45% antecipam que os agentes acessarão as funções dos sistemas internos.
O acesso a funções de sistemas de terceiros ainda está longe, no entanto - apenas 29% veem isso no horizonte próximo. Apenas 38% veem seus agentes capazes de acessar dados de toda a organização.
Interface do usuário generativa
Outro desenvolvimento interessante que Narain e seus coautores veem emergindo com o surgimento de agentes de IA é a interface do usuário generativa, que envolve o aproveitamento de técnicas de IA para gerar interfaces de usuário altamente personalizadas. "Durante décadas, o alto custo do desenvolvimento de software e o baixo custo da distribuição de software impulsionaram a ideia de criar uma única interface do usuário que deve funcionar para todos os usuários. Mas agora, à medida que os sistemas agenciais avançam e começam a tomar mais ações em nosso nome no mundo digital, eles estão impulsionando um novo paradigma de software em que o código mais barato e as interfaces de linguagem tornam os componentes de interface do usuário personalizados gerados dinamicamente cada vez mais viáveis.
Para começar, os coautores da Accenture incentivam as equipes a experimentar os agentes internamente. "Uma boa maneira de começar é criar agentes internos específicos para tarefas. Depois de começar pequeno, você pode se mover modularmente, ao longo do tempo expandindo as funções e dados que seus agentes internos podem acessar e usando-os para aprender e se preparar para a criação de agentes externos no futuro."
À medida que os agentes autônomos proliferam, manter a consistência e a confiança torna-se crucial. "As empresas precisarão vigiá-los de perto e garantir que as proteções estejam em vigor", continua o relatório. "Quais dados esses sistemas estão acessando, quem os está direcionando, qual é a qualidade de seus resultados e muito mais? A transparência aqui ajudará a aumentar a confiança dos funcionários nos sistemas. Ao criar um sistema de monitoramento, estabeleça um roteiro tecnológico e de governança para implementação. Além disso, desenvolva planos de comunicação e manutenção para que sua organização entenda como funciona o monitoramento e suas proteções acompanhem os avanços. Finalmente
, para manter as coisas fundamentadas, Narain e seus co-autores alertam que "os agentes de IA são feitos técnicos incríveis, mas não são perfeitos. Eles são computacionalmente caros, não determinísticos e podem não ter explicabilidade. Mas, assim como a geração aumentada de recuperação (RAG) pode fundamentar um LLM, o código e as funções também podem fundamentar um agente, tornando-os mais explicáveis e aumentando a confiança neles.