Além das expectativas: agentes de IA e o próximo capítulo do trabalho

Os agentes de IA, ou agentes autônomos, estão em seus primórdios. Muito cedo – no final do primeiro turno mais cedo. O campo está repleto de inovação, desde pesquisas inovadoras até provas de conceitos e aplicações práticas – tudo isso sugerindo o vasto potencial da IA. 

Não há dúvida de que os agentes autónomos transformarão todas as indústrias, com as suas capacidades a estenderem-se para além da mera automatização de tarefas, até ao redesenho de fluxos de trabalho, à simulação de cenários complexos e à redução da necessidade de intervenção humana em vários processos. Estamos olhando para um futuro (de curto prazo) onde os agentes poderão executar simulações em grande escala, redesenhar campanhas de marketing ou até mesmo automatizar processos complexos de testes de P&D.

Grupo de Consultoria de Boston (BCG) destaca o salto evolutivo desde grandes modelos de linguagem (LLMs) até agentes autônomos projetados para executar tarefas de ponta a ponta, monitorar resultados, adaptar e usar ferramentas de forma autônoma para atingir objetivos. Representam um passo significativo em direção à verdadeira inteligência artificial, capaz de operar de forma independente, sem supervisão humana contínua. 

Em termos de tamanho do mercado, a IA autónoma e os agentes autónomos foram avaliados em 4.8 mil milhões de dólares em 2023 e estima-se que registem uma CAGR de mais de 43% entre 2023 e 2028, atingindo 28.5 mil milhões. É claro que estamos à beira de uma mudança de paradigma – uma fase cheia de expectativa, entusiasmo, ceticismo e avaliação pragmática. Esta mudança não se trata apenas de avanço tecnológico; trata-se de redefinir nossa abordagem de trabalho, produtividade e inovação. Quase todos os investidores, fundadores, programadores e entusiastas da tecnologia estão a tentar compreender o impacto que esta tecnologia terá na forma como trabalhamos durante a nossa vida e no futuro, e avaliar as implicações para as suas operações e objetivos estratégicos. 

No entanto, neste momento, não temos a capacidade de compreender plenamente a magnitude da mudança de massa que isto irá causar. Tudo o que podemos fazer é especular. Este artigo é apenas isso – a minha especulação sobre o desenvolvimento da dinâmica dos agentes autónomos e as suas implicações para os fundadores, investidores e a economia em geral. Falarei sobre como nós da Forum Ventures estamos pensando e investindo no espaço, além de disponibilizar um mapa de mercado com as empresas que acreditamos estarem liderando a exploração. 

Onde estamos hoje

Apesar dos avanços consideráveis ​​na pesquisa e na prova de conceitos, ainda estamos todos tentando entender e projetar como aproveitar todas as capacidades dos agentes de IA. Até agora, há uma confluência de três tendências:

1. Avanços na proficiência e eficiência da IA, expandindo os limites do que é possível. 
2. O custo decrescente das capacidades de ação, como o ChatGPT 4.0, por exemplo, torna a utilização de agentes de IA mais acessível a mais pessoas e provoca uma adoção mais ampla e a adoção geral desta tecnologia.
3. A democratização do acesso à IA, de código aberto ou não, permitindo que um leque mais vasto de entidades explorem e implementem soluções de IA, acelerando assim o ritmo da inovação.

Tal como acontece com qualquer nova tecnologia, especialmente uma transformação tão grande como esta, há uma série de desafios que estão em processo de resolução. Aqui estão os dois principais:

1. Segurança e precisão

Há um foco crescente no desenvolvimento da infraestrutura necessária para garantir a implantação segura e ética de agentes de IA. Para muitas indústrias e empresas, não há espaço para erros. Se um LLM tiver uma taxa de alucinação de apenas 0.1%, ele nunca poderá ser confiável em nenhum processo crítico, e essa taxa de erro precisa ser ainda menor para um processo de 10 ou 100 etapas. Resolver isto é fundamental para uma adoção generalizada, e muitas empresas estão à espera antes de adotarem os LLMs, quer como parte da sua pilha de tecnologia, quer como uma forma inteiramente nova de operar. 

Estão a ser estabelecidas ferramentas para monitorizar a precisão e a segurança através da observabilidade e do consentimento dos utilizadores, bem como quadros éticos, para promover uma abordagem responsável à integração da IA. Vimos algumas empresas fazendo isso bem, IA privada sendo um deles. Eles usam inferência para garantir que as empresas não estejam treinando em dados privados para que não vazem. Também estamos muito entusiasmados com a chegada de novas empresas ao mercado, como a SafeguardAI – um agente autônomo de IA que protege contra alucinações, permitindo que as empresas implantem o uso generativo de IA com mais rapidez.

Além disso, ferramentas como métricas de avaliação automática, estruturas de avaliação humana e conjuntos de dados de diagnóstico estão sendo desenvolvidas para auxiliar na avaliação e melhoria da precisão dos LLMs. Essas ferramentas ajudam pesquisadores e desenvolvedores a identificar pontos fortes e fracos nos LLMs e orientar futuros avanços na área.

2. Interação Humano-IA

O desafio aqui é até que ponto os humanos devem interagir com software autônomo. Existem preocupações sobre os riscos potenciais de os sistemas de IA funcionarem sem controlo humano suficiente, ou seja, até que ponto a autonomia é excessiva. Mas também precisamos de descobrir o quanto queremos que os humanos estejam informados e que nível de interação humana cria mais segurança, ao mesmo tempo que limita os preconceitos e diminui a possibilidade de erro humano. Ainda não temos boas respostas para isso, em qualquer escala razoável.

De uma perspectiva oportunista, tenho esperança de que possamos definir um novo paradigma para que o software autônomo opere dentro do controle dos humanos, de forma que seja monitorado e observado para que os humanos possam impedir que coisas potencialmente “fatais” aconteçam como um evento muito maior. versão de um flash crash na economia. Na minha opinião, aqueles que conseguirem construir isso vencerão e proporcionarão oportunidades transformacionais. 

A mudança de processos orientados a tarefas para processos orientados a metas

Não haverá nenhum setor ou campo de trabalho que permanecerá intocado pelos agentes de IA, e muitas das mudanças que acontecerão acontecerão num futuro próximo. Na minha opinião, óne dos impactos mais profundos que os agentes de IA terão é a mudança de processos orientados a tarefas para processos orientados a objetivos. Hoje, você insere algo em um computador, como “escreva-me um artigo sobre agentes de IA”, e o computador lhe devolve algo, que você então executa. Este é um prompt muito orientado para a tarefa e ainda exige que o usuário treine o agente de acordo com os objetivos e o tom de voz da pessoa. No entanto, está limitado a isto e, portanto, o resultado é em grande parte determinado pela qualidade do input de formação, mais os objectivos pré-determinados (e possivelmente limitados) do utilizador, que ainda depende fortemente de acções humanas. 

O poder subutilizado dos agentes de IA está no poder do trabalho orientado para objetivos. O futuro não será mais uma descrição mecânica de processos passo a passo ou uma engenharia complicada e imediata de processos. As empresas e os líderes devem mudar a forma como constroem e utilizam processos autónomos baseados em regras, em que os objetivos são prescritos e os agentes determinam o melhor caminho a seguir para alcançar esse resultado (com intervenções humanas apropriadas). Um exemplo disso poderia ser, “reserve um evento na cidade de Nova York com 100 profissionais que desejam aprender sobre como a IA está penetrando no mercado de saúde dos EUA com um de nossos palestrantes”. Num caso como este, a IA será utilizada para operacionalizar o pensamento estratégico para além do âmbito limitado de possibilidades que uma tarefa simples poderia realizar.

Esta é uma maneira totalmente nova de pensar e trabalhar. Quase não há nenhum conjunto de objetivos que estejamos perseguindo atualmente com um computador que não seja perseguido de forma totalmente diferente. Esta será uma mudança fundamental na forma como nos orientamos e na forma como o trabalho é concebido e executado. 

Monetização e dinâmica de mercado

À medida que a IA se torna mais integrante dos modelos de negócio, as estratégias tradicionais de monetização estão a ser reavaliadas. Por exemplo, atualmente, em software empresarial, geralmente, os clientes compram licenças e uso. Do lado do consumidor, as pessoas fazem compras no aplicativo. A nossa hipótese é que isto irá mudar de tal forma que cada vez mais as empresas de software serão capazes de vender resultados, em vez de ferramentas. As pessoas e as empresas pagarão pelos resultados? Para que seus objetivos sejam alcançados? Ainda não temos certeza. Mas vemos isto como um reflexo da tendência mais ampla para compromissos baseados em valores. No entanto, existem desafios na previsão da rentabilidade e na gestão de custos, especialmente dada a natureza computacionalmente intensiva das tecnologias de IA. 

Decidir em quem e em que investir desde o início

Sempre que investimos nesta fase inicial, o fundador é uma das maiores apostas que fazemos – analisando tanto a adequação do fundador ao mercado como a personalidade do fundador. Com os Agentes de IA, essa perspectiva se torna ainda mais importante porque, com tantas incógnitas, a solução que está sendo construída hoje provavelmente não será a que será construída amanhã, mas o fundador permanecerá o mesmo. Assim, olhamos não apenas para o ajuste do fundador ao mercado, mas também para o seu apego ao problema, como eles olham para o conjunto do problema de forma diferente do paradigma existente, se estão dispostos a abraçar o desconhecido e se têm plasticidade e flexibilidade para acompanhar um mercado que tem tanto fluxo. 

Depois do fundador, olhamos para o mercado e se existe um grande mercado total endereçável e um caminho confiável para uma oportunidade de receita de US$ 1 bilhão. Estamos abertos a mercados legados, como proptech e cadeia de suprimentos, e mercados mais flexíveis e com visão de futuro, como fintech e comércio eletrônico, desde que a solução/ferramenta de inicialização proporcione uma melhoria de função gradual em relação ao método antigo.

Nosso terceiro foco ao avaliar uma solução de agente de IA é se a ferramenta será compatível com um futuro de software centrado em IA. Em outras palavras, a solução proposta se integrará perfeitamente e melhorará a forma como vemos o futuro cenário de software e o empilhamento nesse mercado?

Ainda não podemos fazer previsões adequadas baseadas em custos. No momento, os negócios de IA são fundamentalmente menos lucrativos do que os negócios de SaaS. Os custos associados ao processamento e análise de dados em sistemas de IA podem acumular-se rapidamente. Será necessário que haja progresso a curto prazo que melhore a eficiência da IA ​​e reduza os custos operacionais antes de podermos fazer este tipo de avaliação. Idealmente, existem avanços que refletem lei de Moore no setor de IA, e os custos de energia e de chips são reduzidos devido ao aumento dos investimentos. Se conseguirmos encontrar um equilíbrio onde a IA não seja apenas inovadora, mas também economicamente sustentável, então estaremos certos. Mas ainda existem muitas incógnitas, e a maioria de nós está adivinhando (fazendo especulações informadas, para dizer o mínimo).

Um 'admirável mundo novo' de possibilidades

A maioria das pessoas considera a introdução do ChatGPT o “momento iPhone” da IA. No entanto, não acho que chegamos lá... ainda. Até o momento, essas interfaces de chat não fizeram muito mais do que simplificar nossos fluxos de trabalho atuais. Embora estas ferramentas tenham, sem dúvida, tornado as tarefas mais fáceis de gerir, a nossa abordagem continua fundamentalmente orientada para as tarefas. A visão mais ampla é transformar totalmente esta dinâmica, onde a IA será capaz de operacionalizar o pensamento estratégico e realizar resultados complexos, com ainda menos contribuições humanas. O verdadeiro momento do iPhone, portanto, pode ser o lançamento dos Agentes de IA como o conjunto padrão de aplicativos B2B, o que, por sua vez, terá um impacto descomunal no futuro do trabalho. 

Daqui a uma década, não há dúvida de que olharemos para trás e nos maravilharemos com a ideia de que costumávamos operar com base em listas de tarefas, em vez de definir metas estratégicas e permitir que a IA nos ajudasse a iterar e refinar esses objetivos. Esta mudança em direção a um ambiente de trabalho orientado para objetivos representa não apenas uma evolução na tecnologia, mas uma transformação na forma como conceituamos e abordamos o nosso trabalho. 

O caminho a seguir está repleto de incertezas, mas é inegável o potencial da IA ​​para revolucionar as indústrias, ampliar o potencial humano, impulsionar um progresso significativo e proporcionar valor duradouro. O nosso compromisso é navegar nestas incertezas e identificar, apostar e apoiar iniciativas de IA em fase inicial e as mentes brilhantes que estão a dar vida às suas visões.