Além das Expectativas: Agentes de IA e o Próximo Capítulo do Trabalho

Os agentes de IA, ou agentes autônomos, estão em seus dias iniciais. Muito cedo – no início do primeiro inning cedo. O campo está vibrando com inovação, desde pesquisas fundamentais até conceitos comprovados e aplicações práticas – tudo indicando o vasto potencial da IA.

Não há dúvida de que os agentes autônomos transformarão cada setor, com suas capacidades se estendendo além da mera automação de tarefas para redesenhar fluxos de trabalho, simular cenários complexos e reduzir a necessidade de intervenção humana em vários processos. Estamos olhando para um futuro (de curto prazo) onde os agentes podem executar simulações em larga escala, redesenhar campanhas de marketing ou até mesmo automatizar testes de R&D complexos.

O Boston Consulting Group (BCG) destaca o salto evolutivo dos grandes modelos de linguagem (LLMs) para agentes autônomos projetados para executar tarefas de ponta a ponta, monitorar resultados, adaptar e usar ferramentas de forma autônoma para alcançar metas. Eles representam um passo significativo em direção à verdadeira inteligência artificial, capaz de operação independente sem supervisão humana contínua.

Em termos de tamanho do mercado, a IA autônoma e os agentes autônomos foram avaliados em 4,8 bilhões de USD em 2023 e devem registrar um CAGR de mais de 43% entre 2023 e 2028, alcançando 28,5 bilhões. Está claro que estamos à beira de uma mudança de paradigma – uma fase cheia de antecipação, empolgação, ceticismo e avaliação pragmática. Essa mudança não é apenas sobre avanço tecnológico; é sobre redefinir nossa abordagem ao trabalho, produtividade e inovação. Quase todos os investidores, fundadores, desenvolvedores e entusiastas da tecnologia estão tentando entender o impacto que essa tecnologia terá em como trabalhamos em nossa vida e além, e avaliar as implicações para suas operações e metas estratégicas.

No entanto, por enquanto, falta a capacidade de compreender plenamente a magnitude da mudança em massa que isso causará. Tudo o que podemos fazer é especular. Este artigo é apenas isso – minha especulação sobre a dinâmica em desenvolvimento dos agentes autônomos e suas implicações para fundadores, investidores e a economia mais ampla. Vou falar sobre como estamos pensando e investindo no espaço, bem como fornecer um mapa de mercado com as empresas que acreditamos estar liderando a exploração.

Onde Estamos Hoje

Apesar dos avanços consideráveis na pesquisa e nos conceitos comprovados, ainda estamos tentando dar sentido e projetar como aproveitar ao máximo 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. A diminuição do custo de ação das capacidades, como o ChatGPT 4.0, por exemplo, tornando o uso de agentes de IA mais acessível a mais pessoas e causando uma adoção mais ampla e uma abraçando geral dessa tecnologia.
3. A democratização do acesso à IA, de código aberto ou não, permitindo que uma gama mais ampla de entidades explore e implemente soluções de IA, acelerando o ritmo da inovação.

Como qualquer nova tecnologia, especialmente uma transformação tão grande, há uma série de desafios que estão sendo abordados. Aqui estão os dois principais:

1. Segurança e Precisão

Há um foco crescente no desenvolvimento da infraestrutura necessária para garantir o uso seguro e ético dos agentes de IA. Para muitas indústrias e empresas, não há espaço para erro. Se um LLM tiver uma taxa de alucinação de apenas 0,1%, nunca poderá ser confiável em qualquer processo crítico, e essa taxa de erro precisa ser ainda menor para um processo de 10 ou 100 etapas. Resolver isso é fundamental para a adoção generalizada, e muitas empresas estão esperando antes de abraçar os LLMs, seja como parte de sua pilha de tecnologia ou como uma nova forma de operar.

Ferramentas para monitorar a precisão e a segurança por meio da observabilidade e da permissão do usuário, bem como quadros éticos, estão sendo estabelecidas para promover uma abordagem responsável à integração da IA. Já vimos algumas empresas fazendo isso bem, PrivateAI sendo uma delas. Eles usam inferência para garantir que as empresas não estejam treinando em dados privados para que não vazem. Também estamos muito animados com novas empresas que estão chegando ao mercado, como a SafeguardAI – um agente de IA autônomo que protege contra alucinações, permitindo que as empresas implantem uso de IA geradora mais rápido.

Além disso, ferramentas como métricas de avaliação automática, quadros de avaliação humana e conjuntos de dados de diagnóstico estão sendo desenvolvidas para ajudar na avaliação e melhoria da precisão dos LLMs. Essas ferramentas ajudam os pesquisadores e desenvolvedores a identificar pontos fortes e fracos nos LLMs e orientar avanços adicionais no campo.

2. Interação Humano-IA

O desafio aqui é até que ponto os humanos devem interagir com software autônomo. Há preocupações sobre os riscos potenciais de sistemas de IA operando sem controle humano suficiente, ou seja, quanto autonomia é demais. Mas também precisamos descobrir quanto queremos humanos no loop e qual nível de interação humana cria mais segurança, limitando vieses e diminuindo a chance de erro humano. Não temos respostas boas para isso ainda, em qualquer escala razoável.

De uma perspectiva otimista, espero que possamos definir um novo paradigma para software autônomo operar dentro do controle humano de uma forma que esteja sendo monitorado e observado, de modo que os humanos possam parar coisas potencialmente “fatais” de acontecer, como uma versão muito maior de um colapso no mercado. Na minha opinião, aqueles que conseguirem construir isso vencerão e entregarão oportunidades transformacionais.

A Mudança de Processos Orientados a Tarefas para Processos Orientados a Metas

Não haverá nenhum setor ou campo de trabalho que permanecerá inalterado pelos agentes de IA, e grande parte da mudança que ocorrerá será no futuro próximo. Na minha opinião, uma das mudanças mais profundas que os agentes de IA terão é a mudança de processos orientados a tarefas para processos orientados a metas. Hoje, você insere algo em um computador, como “escreva um artigo sobre agentes de IA”, e o computador fornece algo de volta a você, que você então executa. Isso é um prompt muito orientado a tarefas e ainda requer que o usuário treine o agente de acordo com as metas e o tom de voz da pessoa. No entanto, isso é limitado a isso, e, portanto, a saída é amplamente determinada pela qualidade da entrada de treinamento, mais as metas pré-determinadas (e possivelmente limitadas) do usuário, que ainda depende fortemente de ações humanas.

O poder subutilizado dos agentes de IA está no poder do trabalho orientado a metas. O futuro não será mais um de descrição de processo passo a passo ou engenharia de prompt complicada para processos. Empresas e líderes devem mudar sua forma de pensar sobre como constroem e usam processos autônomos baseados em regras, onde as metas são prescritas e os agentes determinam o melhor caminho para alcançar esse resultado (com intervenções humanas apropriadas). Um exemplo disso poderia ser, “reserve um evento em Nova York com 100 profissionais que queiram aprender sobre como a IA está penetrando no mercado de saúde dos EUA a partir de um de nossos palestrantes”. Nesse caso, a IA será utilizada para operacionalizar o pensamento estratégico além do alcance limitado de possibilidade que uma tarefa simples poderia realizar.

Isso é uma forma completamente nova de pensar e trabalhar. Quase não há um conjunto de metas que estamos perseguindo com um computador que não será perseguido de forma drasticamente diferente. Isso será uma mudança fundamental em como nos orientamos e como o trabalho é concebido e executado.

Monetização e Dinâmica de Mercado

À medida que a IA se torna mais integral aos modelos de negócios, as estratégias de monetização tradicionais estão sendo reavaliadas. Por exemplo, atualmente, no software empresarial, os clientes geralmente compram assentos e uso. No lado do consumidor, as pessoas fazem compras dentro do aplicativo. Nossa hipótese é que isso mudará, de modo que as empresas de software possam vender resultados, em vez de ferramentas. As pessoas e as empresas pagarão por resultados? Por suas metas serem alcançadas? Não estamos certos ainda. Mas vemos isso como um reflexo da tendência mais ampla em direção a compromissos baseados em valor. No entanto, há desafios em prever a lucratividade e gerenciar custos, especialmente dado a natureza computacionalmente intensiva das tecnologias de IA.

Decidindo Quem e o Que Investir no Estágio Mais Inicial

Sempre que investimos nesse estágio inicial, o fundador é uma das maiores apostas que fazemos – olhando tanto para o ajuste do fundador ao mercado quanto para a personalidade do fundador. Com os agentes de IA, essa lente se torna ainda mais importante, porque, com tantos desconhecidos, a solução que está sendo construída hoje provavelmente não será a que está sendo construída amanhã, mas o fundador permanecerá o mesmo. Então, olhamos não apenas para o ajuste do fundador ao mercado, mas também para seu apego ao problema, como ele vê o conjunto de problemas de forma diferente do paradigma existente, que ele está disposto a abraçar o desconhecido e que ele tem plasticidade e flexibilidade para manter o ritmo de um mercado que tem tanto fluxo.

Depois do fundador, olhamos para o mercado e se há um mercado total endereçável grande e um caminho credível para uma oportunidade de receita de $1 bilhão. Estamos abertos a mercados legados, como proptech e cadeia de suprimentos, e mercados mais avançados e flexíveis, como fintech e comércio eletrônico, desde que a solução de startup/ferramenta entregue um avanço significativo sobre a forma antiga.

Nosso terceiro foco ao avaliar uma solução de agente de IA é se a ferramenta será compatível dentro de um futuro de software centrado em IA. Em outras palavras, a solução proposta se integrará perfeitamente e aprimorará como vemos o futuro da paisagem e da pilha de software dentro desse mercado.

Não podemos fazer previsões baseadas em custos ainda. Atualmente, 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 se acumular rapidamente. Haverá necessidade de progresso de curto prazo que melhore a eficiência da IA e reduza os custos operacionais antes que possamos fazer esse tipo de avaliação. Idealmente, haverá avanços que espelhem a Lei de Moore no setor de IA, e tanto o poder quanto os custos de chip sejam reduzidos devido a investimentos aumentados. Se conseguirmos encontrar um equilíbrio em que a IA não seja apenas inovadora, mas também economicamente sustentável, então estaremos ótimos. Mas ainda há muitos desconhecidos, e a maioria de nós está adivinhando (fazendo especulações informadas, para ser gentil).

Um ‘Mundo Corajoso’ de Possibilidades

A maioria das pessoas considera a introdução do ChatGPT como o “momento do iPhone” da IA. No entanto, não acho que estamos lá… ainda. Até o momento, as interfaces de chat não fizeram muito mais do que otimizar nossos fluxos de trabalho atuais. Embora essas ferramentas tenham, sem dúvida, tornado as tarefas mais fáceis de gerenciar, nossa abordagem permanece fundamentalmente orientada a tarefas. A visão mais ampla é transformar essa dinâmica completamente, onde a IA poderá operacionalizar o pensamento estratégico e realizar saídas complexas, com ainda menos entrada humana. O verdadeiro momento do iPhone, portanto, pode ser o lançamento dos agentes de IA como o conjunto de aplicativos B2B padrão, o que terá um impacto desproporcional no futuro do trabalho.

Uma década a partir de agora, 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 ajude a iterar e refinar esses objetivos. Essa mudança em direção a um ambiente de trabalho orientado a metas representa não apenas uma evolução na tecnologia, mas uma transformação na forma como conceituamos e abordamos nosso trabalho.

O caminho à frente está cheio de incertezas, mas o potencial da IA para revolucionar indústrias, ampliar o potencial humano, impulsionar progresso significativo e entregar valor duradouro é inegável. Nosso compromisso é navegar essas incertezas, identificar, apostar e apoiar iniciativas de IA em estágio inicial e as mentes brilhantes que estão trazendo suas visões à vida.