A inteligência artificial está entrando em uma nova fase operacional, e muitas empresas podem estar avançando mais rápido do que suas estruturas são capazes de suportar.
Nos últimos dois anos, as organizações têm se concentrado fortemente em modelos de IA generativa, copilotos e ganhos de produtividade. Mas a próxima onda de IA corporativa é fundamentalmente diferente. Os sistemas de IA agentiva estão começando a automatizar fluxos de trabalho, orquestrar decisões, acionar ações subsequentes e interagir entre os sistemas corporativos com cada vez mais autonomia.
Isso muda o que os líderes empresariais esperam de suas infraestruturas de dados.
A questão não é mais simplesmente se a IA pode gerar insights. A questão mais importante é se a IA realmente compreende o contexto de negócios por trás dos dados que ela utiliza.
Sem esse contexto, as organizações correm o risco de ampliar a inconsistência e a complexidade operacional nos sistemas corporativos e nas experiências dos clientes.
Uma questão cada vez mais levantada pelos líderes empresariais é:
“Por que o ChatGPT não recomenda nossos produtos quando os clientes fazem buscas dentro da nossa categoria?”
A resposta geralmente se resume à qualidade, consistência e confiabilidade dos dados corporativos por trás dos sistemas de IA.
À medida que os agentes de IA começam a fazer recomendações e tomar decisões em nome dos usuários e das organizações, um contexto empresarial confiável se torna cada vez mais importante.
Recentemente, tive a oportunidade de conversar com Roy Hasson, diretor sênior de produto do Microsoft Fabric, para explorar por que um contexto de negócios confiável está se tornando fundamental para a preparação da IA corporativa e a escalabilidade de longo prazo, como parte de um podcast sobre IA agentiva.
Nesta conversa, você aprenderá:
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Novos desafios para os CIOs ao mudarem seu foco da IA generativa para a IA agentiva
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O que “contexto de negócios” realmente significa para os sistemas de IA
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Por que o gerenciamento de dados mestres está se tornando fundamental para a preparação para a IA
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Como os agentes de IA dependem de relações de confiança entre entidades de dados
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O que os líderes empresariais devem levar em consideração antes de expandir o uso de agentes de IA
O desafio da IA corporativa não se resume mais ao volume de dados
A maioria das grandes empresas já possui mais dados do que consegue gerenciar de forma eficaz. Por isso, elas recorrem à IA.
O verdadeiro desafio é que o significado comercial está fragmentado entre sistemas, equipes e fluxos de trabalho.
Os registros de clientes diferem entre os aplicativos. As definições de produtos variam por região ou unidade de negócios. As relações com fornecedores, as regras operacionais e os requisitos de conformidade frequentemente estão espalhados por sistemas desconectados, com modelos de governança inconsistentes.
As pessoas geralmente conseguem compensar essas inconsistências por meio da experiência e do conhecimento institucional.
Os agentes de IA não conseguem. Não sem contexto!
Eles precisam entender como os produtos se relacionam com os fornecedores, como os clientes se relacionam com as regiões, como as políticas se relacionam com os requisitos de conformidade e como as regras operacionais se aplicam em toda a empresa.
Sem uma base de negócios confiável e um modelo de dados semântico, a IA não elimina a complexidade. Ela a amplifica.
É por isso que as organizações líderes estão deixando de perguntar:
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“Quão avançados são nossos modelos de IA?” para perguntar:
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“Nossa IA compreende o negócio suficientemente bem para agir com segurança e inteligência?”
Essa distinção está se tornando cada vez mais importante à medida que as empresas passam da fase de experimentação para a implantação operacional da IA.
Por que o contexto de negócios confiável é importante para os agentes de IA
Os sistemas tradicionais de IA generativa apoiavam principalmente a produtividade humana. A IA agentiva introduz um nível diferente de responsabilidade, pois os sistemas de IA estão começando a agir em nome da organização.
Em breve, os agentes de IA poderão:
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Automatizar aprovações de fluxos de trabalho
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Recomendar decisões operacionais
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Coordenar entre sistemas
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Acionar processos de negócios posteriores
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Orquestrar tarefas entre aplicativos e equipes
Mas os sistemas autônomos só são eficazes quando operam em um contexto de negócios confiável e regulamentado.
Se os dados dos clientes forem inconsistentes, as recomendações de IA também se tornam inconsistentes.
Se as definições dos produtos diferirem entre os sistemas, a automação impulsionada pela IA se torna pouco confiável.
Se a governança for fragmentada, as organizações podem ter dificuldade em explicar ou confiar nas ações e decisões geradas pela IA.
É nesse ponto que o gerenciamento de dados mestres com um modelo de dados semântico se torna significativamente mais estratégico.
Historicamente, muitas organizações viam a gestão de dados mestres como uma questão de higiene de TI no back-office. Hoje, ela está evoluindo para se tornar uma capacidade fundamental para a IA corporativa.
Uma base confiável de dados mestres cria uma representação consistente de clientes, produtos, fornecedores, locais e relacionamentos em toda a organização. Essa base ajuda a estabelecer o que muitos líderes agora descrevem como um gêmeo digital do negócio.
Para os sistemas de IA, esse gêmeo digital fornece o contexto de negócios necessário para que o raciocínio seja consistente em todos os ambientes corporativos.
Os agentes de IA dependem de um contexto de negócios compartilhado
À medida que as empresas adotam agentes de IA em fluxos de trabalho e aplicativos, um contexto de negócios confiável se torna cada vez mais importante.
No podcast, Hasson enfatizou que o desafio não se resume mais apenas a modelos ou ferramentas. Tecnologias como o Copilot, o Copilot Studio e os Fabric Data Agents estão tornando a IA corporativa mais acessível. O próximo desafio é garantir que os sistemas de IA tenham o contexto de negócios adequado para tomar decisões inteligentes.
Os agentes de IA raramente operam isoladamente. Um sistema pode recuperar informações de clientes, outro pode recomendar ações e outro ainda pode dar suporte a processos operacionais posteriores. Se esses sistemas se basearem em definições de produtos inconsistentes, registros de clientes fragmentados ou dados corporativos desconexos, os resultados da IA se tornam menos confiáveis.
É por isso que o sucesso da IA corporativa depende de mais do que apenas a seleção de modelos.
As organizações que se preparam para a IA agentiva devem priorizar:
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Definições comerciais confiáveis
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Dados corporativos interconectados
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Informações consistentes sobre clientes e produtos
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Contexto compartilhado entre sistemas e fluxos de trabalho
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Visibilidade das principais entidades e relações de negócios
Conforme destacado na discussão, o futuro da IA empresarial depende menos do volume de dados brutos e mais da capacidade dos sistemas de IA de compreender como o negócio realmente funciona.
Três conclusões para os executivos
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A IA agentiva muda o papel dos dados corporativos: ao contrário da IA generativa, os agentes de IA realizam ações e tomam decisões. Isso torna os dados corporativos confiáveis cada vez mais importantes.
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Um contexto empresarial confiável ajuda a IA a tomar decisões mais inteligentes: conforme discutido pela Microsoft e pela Stibo Systems, os sistemas de IA precisam de mais do que apenas modelos. Eles precisam de dados empresariais precisos e contextuais para operar de forma eficaz.
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O gerenciamento de dados mestres ajuda a criar a base para uma IA escalável: dados consistentes sobre clientes, produtos, fornecedores e operações ajudam os sistemas de IA a raciocinar de forma mais confiável em todos os fluxos de trabalho e experiências corporativas.
A próxima fase da transformação da IA empresarial não será definida apenas por modelos maiores ou automação mais rápida.
Ela será definida pela capacidade das empresas de criar a base de negócios confiável necessária para que a IA opere de forma responsável, consistente e inteligente em escala.
É por isso que o debate em torno da IA está mudando da quantidade de dados para a compreensão do negócio.
Afinal, a IA só pode agir com a mesma inteligência da base sobre a qual se sustenta.
Saiba mais
Conheça as perspectivas da Microsoft e da Stibo Systems sobre por que dados corporativos confiáveis e contextuais estão se tornando cada vez mais importantes para a IA autônoma e para experiências de IA prontas para os negócios.
