Tome este caso de uso: um analista de negócios está tentando responder por que as vendas caíram para um produto no último trimestre. No passado, um humano explorava os dados, apresentava possíveis razões, os testes e sugeriria um plano. Agora, um co-piloto de IA está sendo treinado para fazer a maior parte desse trabalho. Ele puxa dados estruturados, divide -os em grupos, testa idéias diferentes e superfícios as idéias. Esse tipo de sistema ainda está em teste, mas mostra o que os agentes poderão fazer em breve.
Uma abordagem melhor
Mesmo com essas vitórias iniciais, a maioria das empresas ainda está tentando adicionar agentes aos fluxos de trabalho antigos, o que limita seu impacto. Para realmente obter os benefícios, as empresas precisarão redesenhar a maneira como o trabalho é feito. O agente deve ser colocado no centro da tarefa, com pessoas entrando apenas quando o julgamento humano for necessário.
Há também a questão da confiança. Se o agente estiver apenas dando sugestões, uma pessoa poderá verificar os resultados. Mas quando o agente age diretamente, os riscos são maiores. É aqui que as regras de segurança, os sistemas de teste e os registros claros se tornam importantes. No momento, esses sistemas ainda estão sendo construídos.
