Software de Negócios e a Urgência de Adotar Agentic AI

Ao entregar ferramentas online via modelo de assinatura, o Software como Serviço (SaaS) mudou a forma como as empresas trabalhavam. No entanto, as capacidades eram limitadas para alguns, então o SaaS vertical adicionou funcionalidades específicas da indústria. Em seguida, veio a inteligência artificial (AI) e avanços como a automação de processos robóticos (RPA), que usariam bots virtuais para replicar as ações das pessoas e eliminar tarefas rotineiras.

Agora, o software empresarial está entrando em uma nova era com a agentic AI, impulsionada por agentes autônomos que não apenas imitam os humanos, mas analisam dados, tomam decisões, executam tarefas e auto-orquestram fluxos de trabalho em tempo real. A agentic AI vai muito além do tradicional SaaS ou RPA. É um software que atua como uma força de trabalho no reino digital, que pode ser integrado em toda a pilha de tecnologia e produzir resultados de negócios mensuráveis. Isso é possível graças a agentes de IA individuais que extraem de grandes modelos de linguagem para realizar raciocínio em um alto nível.

Nenhum prompt dos humanos é necessário e cada agente pode ser atribuído ao seu próprio objetivo. Um pode se concentrar em novas vendas, outro pode facilitar o atendimento ao cliente, um terceiro pode gerenciar alterações de manufatura em tempo real – as possibilidades parecem ilimitadas. E, ao contrário dos modelos de IA gerativos, como o ChatGPT, os agentes agênticos não apenas reorganizam e expelam conteúdo, mas também rastejam em bancos de dados e constroem fluxos de trabalho por si mesmos para completar uma tarefa determinada.

De acordo com a Gartner, aproximadamente um terço das aplicações de software nas empresas terá integrado agentic AI até 2028: A figura era menos de um por cento em 2024. Em resultados de uma pesquisa anunciados pela Cloudera em meados de abril – com base em uma pesquisa de 1.484 líderes de TI globais – 83% sentiram que os agentes de IA eram críticos para uma vantagem competitiva e cerca de 60% estavam com medo de ficar para trás se não perseguissem a adoção neste ano.

Além disso, um assustador 96% disseram que estavam planejando aumentar seus deploys nos próximos 12 meses, metade acrescentando que esses poderiam ser grandes lançamentos em toda a organização.

Pontes sobre a divisão

O CEO da Salesforce, Marc Benioff, chamou a agentic AI de “um novo modelo de trabalho, um novo modelo de produtividade e um novo modelo econômico”. A participação na força de trabalho dos EUA permanece abaixo dos números mesmo antes da pandemia, e há mais empregos não preenchidos hoje do que candidatos desempregados para ocupá-los. Um objetivo principal da IA é eliminar tarefas rotineiras, no entanto, ao mesmo tempo, os funcionários precisam ser capazes de produzir mais. Com isso em mente, o trabalho digital deve ser usado para melhorar a força de trabalho e aumentar a produtividade, aumentar a eficiência e permitir que as organizações concorram.

A agentic AI pode pontuar a divisão entre pessoal e produto de várias maneiras. Por exemplo, um executivo de vendas pode usar uma solução de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) para controlar um grande grupo de clientes existentes e potenciais e gerar vendas. Um agente de IA pode se comunicar com essa base, identificar oportunidades, manter registros atualizados, talvez até concluir vendas menores. Se você tiver isso funcionando para uma equipe, diariamente e 24 horas por dia, as horas de trabalho manual economizadas e a possibilidade de aumento de vendas teriam um impacto significativo.

A tecnologia está tendo algumas dores de crescimento, particularmente quando se trata de precificar a agentic AI. Modelos “por assento” provavelmente mudarão para “por tarefa” que estão sendo realizadas. A agentic AI também pode se tornar mais de um modelo baseado em valor, com agentes de IA “empregados” para lidar com uma função e produzir resultados garantidos. A Salesforce relatou apenas meses atrás acordos de produtos de registro para a Agentforce, sua plataforma para construir, personalizar e implantar agentes autônomos, mas recentemente mudou seu modelo de precificação para um baseado no consumo, que liga os custos diretamente aos resultados.

Responsabilidade e prestação de contas

Embora muito precise ser aprimorado com a agentic AI, o que é certo é que a forma como os fornecedores de software são selecionados precisará mudar. A avaliação tradicional se concentrou principalmente em conjuntos de recursos, mas com a agentic AI, as empresas devem considerar coisas como a história de confiabilidade e responsabilidade de um fornecedor e se ele pode alinhar com os objetivos específicos de uma empresa.

A prestação de contas deve ser uma preocupação para os tomadores de decisão, pois eles não estão mais apenas comprando software. Em vez disso, estão dando à inteligência digital a aprovação para fazer coisas em seu nome, e isso pode criar questões legais e de conformidade. Isso dito, as empresas precisam considerar sua responsabilidade, mergulhar fundo nos riscos, inclinar-se para a auditoria e manter as diretrizes regulamentares no centro. Além disso, as organizações devem identificar quem é realmente responsável se um agente de IA sair do controle, bem como procedimentos para contê-lo ou desligá-lo, caso isso aconteça.

Passos a serem tomados

Com a Agentic AI, muitos de nós vamos ver uma grande mudança na forma como fazemos negócios. Os seguintes são algumas ações que você pode tomar imediatamente para iniciar o processo.

Em primeiro lugar, reexamine sua pilha de tecnologia com foco nas funções baseadas em regras que um agente de IA possa possivelmente eliminar. Considere o que o software pode ter problemas de interoperabilidade ou exigir uma nova interface de programação de aplicativos. Certifique-se de evitar a tomada de decisão em silos – a agentic AI pode impactar muitos aspectos dos negócios, então inclua líderes de jurídico, TI e operações. Também é crítico criar políticas de funcionário para o uso seguro e responsável de agentes.

Você precisa entender a capacidade de trabalho de um agente de IA, junto com a complexidade que pode eliminar. Isso significa que você também precisará reconsiderar os modelos de custo de software e o retorno sobre o investimento que eles podem entregar. Isso é sobre volume e eficiência, então os custos de assento, licença e assinatura não são mais os critérios a serem usados.

A agentic AI terá um grande impacto no SaaS, mas não o substituirá completamente. Vamos ver uma colaboração de tecnologias, guiada por um objetivo de aumentar as forças de trabalho. No entanto, as empresas fundamentalmente precisarão mudar a forma como trabalham com software. A agentic AI está aqui, e quanto mais rápido você entender o que ela pode fazer e colocá-la em prática, mais você consolidará sua posição e sucesso no futuro.