Discussion board Ventures, um fundo SaaS B2B em estágio inicial, acelerador e estúdio de risco de IA, anunciou hoje o lançamento de seu mais recente relatório abrangente, “2024: A ascensão da IA agente na empresa.” O relatório oferece uma análise detalhada do estado atual e da trajetória futura da IA agente, fornecendo informações valiosas para empresas, investidores e startups. Com base em uma pesquisa de 100 tomadores de decisão seniores de TI nos EUA e entrevistas com os principais inovadores de IA, o relatório destaca os desafios, oportunidades e prioridades estratégicas que cercam a adoção de agentes de IA em ambientes empresariais.
A ascensão da IA agêntica – sistemas autônomos alimentados por IA, capazes de raciocinar e executar tarefas complexas sem intervenção humana – marca uma mudança significativa na tecnologia empresarial. Esses sistemas, muitas vezes construídos em grandes modelos de linguagem (LLMs), têm o potencial de transformar as operações de negócios, automatizando fluxos de trabalho, reduzindo tarefas manuais e aumentando a eficiência. No entanto, apesar do potencial, a adoção de agentes de IA a nível empresarial ainda está numa fase inicial, com muitas organizações a adotar uma abordagem cautelosa enquanto esperam que a tecnologia amadureça.
O relatório revela uma disparidade na preparação para a adoção da IA: embora apenas 29% das equipes de liderança empresarial têm uma visão de curto prazo (1-3 anos) para alcançar a adoção da IA em toda a empresa, definida como a IA sendo uma parte crítica de pelo menos cinco funções principais, uma parcela maior—46%—prevê atingir esse nível de adoção no longo prazo (3 ou mais anos).
A pesquisa da Discussion board Ventures também descobriu que 48% das empresas já começaram a adotar sistemas de agentes de IA, com um adicional 33% explorando ativamente essas soluções. Este interesse crescente reflete a crença de que os agentes de IA podem trazer melhorias operacionais significativas, mesmo quando as empresas enfrentam desafios como desempenho, segurançae confiar.
A confiança é a barreira central para a adoção de agentes de IA
Uma das principais conclusões do relatório é que confiar continua a ser a maior barreira à adoção generalizada de agentes de IA nas empresas. As preocupações com a privacidade dos dados, a precisão dos resultados da IA e a fiabilidade world destes sistemas foram destacadas como os principais obstáculos. 49% dos entrevistados preocupações identificadas relacionadas desempenho (14%), privacidade de dados (10%), precisão (8%), questões éticas (5%) e muitas incógnitas (12%) como os principais motivos para hesitar em adotar agentes de IA.
Jonas Midniksócio geral e COO da Discussion board Ventures, ressalta a lacuna de confiança que existe entre as empresas e os sistemas de IA: “A lacuna de confiança é enorme. Embora os agentes de IA possam executar tarefas com notável eficiência, seus resultados são baseados em probabilidades estatísticas, e não em verdades inerentes.”
Vozes líderes em IA, incluindo Sharon Zhangcofundador e CTO da Private AI, e Tim GuleriSócio-Diretor da Sierra Ventures, enfatizam que transparência, segurança e conformidade serão os principais impulsionadores para colmatar esta lacuna de confiança. O trabalho de Zhang no desenvolvimento de “gêmeos” de funcionários alimentados por IA destaca a importância de soluções que priorizam a privacidadeparticularmente em indústrias regulamentadas. Zhang explica como isolar os dados do usuário para garantir que não sejam misturados ou usados para treinamento mais amplo tem sido essential para construir a confiança das empresas.
Tim Guleri acrescenta, “As empresas precisam de confiança de que os seus dados permanecem seguros e de que os agentes de IA estão alinhados com os seus valores e políticas. Sem estas garantias, as empresas hesitarão em implementar totalmente os agentes de IA, especialmente à medida que estes sistemas se tornam mais autónomos.”
Em resposta a estas preocupações, o relatório descreve três abordagens críticas para construir confiança com clientes corporativos:
- Priorize a transparência: As empresas querem entender como os agentes de IA tomam decisões. É essencial fornecer documentação clara e estruturas de IA (XAI) explicáveis que decomponham os processos de tomada de decisão. Atualizar regularmente as trilhas de auditoria e garantir a transparência do fluxo de dados aumentará ainda mais a confiança.
- Garanta conformidade e segurança: A segurança é uma das principais preocupações, com 31% dos entrevistados identificando-o como o fator mais importante na decisão de investir em agentes de IA. As startups devem integrar medidas robustas de proteção de dados e cumprir regulamentações como GDPR, CPRA, e HIPAA.
- Construa uma estrutura Human-in-the-Loop (HITL): A supervisão humana através da utilização de uma estrutura HITL continua a ser crítica na adoção da IA pelas empresas, especialmente em setores regulamentados. O relatório observa que 23% dos entrevistados destacou a necessidade de manter o controle humano sobre os agentes de IA em ambientes de alto risco. As soluções de IA devem oferecer vários graus de controle humanodesde automação whole até “modos copiloto”, dependendo da sensibilidade das tarefas.
Oportunidades para startups na adoção de agentes de IA
Apesar dos desafios de confiança e conformidade, as startups que desenvolvem agentes de IA para a empresa têm oportunidades substanciais para capitalizar. 51% dos tomadores de decisão expressou abertura para se envolver com startups, especialmente aquelas que oferecem soluções inovadoras e personalizadas que empresas maiores podem não fornecer.
O relatório descreve uma roteiro para startups procurando navegar na adoção empresarial de agentes de IA:
- Eduque a empresa: Um dos principais desafios para as startups é educar os clientes empresariais sobre todo o potencial da IA de agência. Muitas organizações ainda combinam agentes de IA com ferramentas mais simples, como chatbots. T
- Demonstrar Defensibilidade: Os fundadores precisam demonstrar o defensibilidade de suas soluções, destacando dados proprietários, propriedade intelectual ou profundo conhecimento do setor. As empresas procuram soluções que não sejam apenas inovadoras, mas também defensáveis a longo prazo, com profundidade e conjuntos de dados proprietários que os diferenciam dos concorrentes.
- Mostre profundo conhecimento: Startups especializadas em agentes verticais de IA—soluções projetadas para setores específicos, como serviços financeiros, seguros ou saúde — têm maior probabilidade de sucesso. Sam StricklingDiretor Sênior da Fortive, aconselha startups a demonstrarem profundo conhecimento em um único setor, mostrando como sua solução aborda desafios específicos da indústria.
- Use dados sintéticos para provar o potencial: O acesso aos dados corporativos pode ser difícil para as startups garantirem no início do processo de vendas. Ao utilizar dados sintéticos que imitam os dados que as empresas forneceriam, as startups podem demonstrar o potencial das suas soluções e superar as preocupações iniciais sobre a partilha e conformidade de dados.
- Mostre facilidade de escalabilidade rápida: as empresas valorizam soluções que podem ser rapidamente dimensionadas entre departamentos. Tim Guleri salienta a importância de construir agentes de IA com arquiteturas modulares que pode ser facilmente integrado em sistemas existentes, oferecendo APIs flexíveis e garantir a compatibilidade com plataformas empresariais comuns.
Previsões para o futuro da IA Agentic
À medida que a IA agente continua a evoluir, o relatório prevê várias tendências importantes que moldarão o futuro das operações comerciais e da tecnologia:
- Especialização e Sistemas de Geração de Código: David Magermansócio da Differential Ventures, prevê que os agentes de IA evoluirão para ferramentas altamente especializadas, capazes de lidar com tarefas complexas como geração de código e atuar como solucionadores de problemas especializados em ambientes específicos.
- O surgimento de uma força de trabalho sintética: Sam Strickling antecipa o surgimento de uma força de trabalho sintética, onde os agentes de IA executam de forma autônoma tarefas normalmente executadas por funcionários juniores. Esses agentes poderiam colaborar em projetos mais complexos, com alguns agentes até gerenciando equipes de outros agentes de IA.
- Redes Multiagentes e Orquestração: Sharon Zhang e Taylor Preto prever o desenvolvimento de redes multiagentesonde os agentes de IA trabalham de forma colaborativa para atingir objetivos complexos que nenhum agente poderia realizar sozinho. Estas redes podem revolucionar a forma como as empresas abordam resolução colaborativa de problemas.
- De baseado em tarefas a baseado em resultados: Jonas Midnik prevê uma mudança de sistemas baseados em tarefas para sistemas baseados em resultados, onde os agentes de IA fornecem soluções abrangentes em vez de simplesmente ajudar em tarefas individuais. Esta transição representa um mudança elementary nas operações comerciais.
- A verdadeira diferenciação surgirá: À medida que a competição se intensifica no espaço dos agentes de IA, Tim Guleri acredita que a verdadeira diferenciação surgirá no próximo 12-18 meses à medida que as startups começam a demonstrar valor actual por meio de implantações bem-sucedidas. Isto marcará o fim do atual ciclo de hype e levará a uma adoção mais ampla pelas empresas.
Conclusão: um caminho promissor pela frente
O lançamento do relatório da Discussion board Ventures, “2024: The Rise of Agentic AI within the Enterprise”, destaca o potencial transformador da Agentic AI para empresas em todo o mundo. Embora os desafios em torno da confiança, segurança e escalabilidade permaneçam, o caminho a seguir está repleto de oportunidades interessantes para empresas e startups.
À medida que os agentes de IA evoluem para sistemas sofisticados e autónomos, as empresas estão preparadas para beneficiar do aumento da eficiência, da redução dos custos operacionais e da capacidade de lidar com tarefas complexas em grande escala. No entanto, a adoção dependerá fortemente da superação de barreiras de confiança e da demonstração de valor no mundo actual através de programas piloto, dados sintéticos e soluções escaláveis.
Para startups, o relatório oferece estratégias viáveis para navegar no cenário de IA empresarial, desde a construção de confiança através da transparência e conformidade até a demonstração de profundo conhecimento e rápida escalabilidade. Com a abordagem certa, as startups têm o potencial de impulsionar a adoção generalizada da IA de agentes e moldar o futuro do trabalho.
