Autor convidado: Paulo Laurentys, COO da A3Data, consultoria especializada em dados e Inteligência Artificial, parceira Advanced da AWS (Amazon Web Services).
Imagine um exército invisível de agentes de Inteligência Artificial (IA) operando silenciosamente nos bastidores da sua empresa, tomando decisões, executando tarefas críticas e interagindo com clientes e sistemas em tempo real. Agora pergunte-se: quem está monitorando esses agentes? O que acontece quando eles erram, saem do ar ou tomam uma decisão equivocada?
Se você ainda não pensou nisso, é melhor começar agora. O futuro aponta para a adoção em larga escala de agentes de IA. De acordo com o Gartner, até 2027, 50% das decisões de negócios serão aprimoradas ou automatizadas por agentes de IA para inteligência de decisão. O cenário mostra a urgência de garantir que esses sistemas sejam seguros, confiáveis e supervisionados frente a desafios significativos, principalmente aqueles relacionados à eficiência, governança, segurança e escalabilidade. É aí que entra o AgentOps.
Tecnicamente falando, o AgentOps representa a sucessão das eras anteriores, que passa pela DevOps (Development Operations) -conjunto de práticas e de ferramentas que visam automatizar e integrar os processos entre desenvolvimento de software e operações de TI; MLOps (Machine Learning Operations) – prática que visa automatizar e otimizar o ciclo de vida de modelos de Machine Learning, desde o desenvolvimento até a implantação e monitoramento em produção; e LLMOps (Large Language Model Operations), que envolve práticas e processos para o gerenciamento e a operação de modelos de linguagem grandes (LLMs).
Seguindo essa linha evolutiva, o AgentOps expande o conceito para o monitoramento da tomada de decisão, o raciocínio e a execução em ambientes dinâmicos de agentes de IA. Embora os benefícios dos agentes de IA sejam evidentes, sua adoção consistente em larga escala apresenta desafios significativos, principalmente relacionados à eficiência, governança, segurança e escalabilidade. O objetivo dessa metodologia, portanto, é garantir eficiência, confiabilidade, transparência e controle em ambientes operacionais dinâmicos, bastante diferente dos softwares tradicionais, baseados em lógicas estáticas.
Com potencial de revolucionar o o mercado global, os agentes de IA já movimentaram US$5,1 bilhões em 2024 e deve alcançar US$47,1 bilhões até 2030, segundo a consultoria de negócios Markets and Markets, exibindo um crescimento anual (CAGR) de 46,3%, conforme dados da consultoria de mercado IDC (International Data Corporation). Como consequência disso, as plataformas de IA agênticas devem crescer em taxa parecida até 2035.
Em contrapartida a essa evolução, ainda há escassez de frameworks robustos para depuração, bem como teste e validação de agentes de IA em escala, exigindo um monitoramento contínuo de desempenho para identificar e corrigir problemas à medida que surgem. Esse cenário representa o que chamamos de “dilema da autonomia”, que envolve encontrar o equilíbrio ideal entre controle e liberdade dos agentes.
Diante disso, organizações que não investirem proativamente em AgentOps, correm o risco de enfrentar desvantagens competitivas significativas, em especial, em termos de eficiência operacional e capacidade de inovação, uma vez que a adoção do AgentOps resulta em benefícios quantificáveis que se traduzem diretamente em melhorias de eficiência, economia de custos e potencial de crescimento de receita.
Exemplos práticos comprovam isso. A varejista de eletrônicos Best Buy, reduziu 25% de despesas no atendimento ao cliente nos canais de chat, e-mail e voz. Já a multinacional de tecnologia Cisco Systems, diminuiu em 30% o tempo de resolução de tickets de TI. A Chevron, multinacional de energia, gerou uma economia de US$ 60 milhões por ano e uma redução de até 40% no tempo administrativo. Por fim, o centro médico acadêmico Mayo Clinic gerou um aumento de 17% na receita.
Com esses resultados em mãos, fica claro que os AgentOps não apenas cortam custos, mas também aceleram o desempenho, aumentam a agilidade e melhoram a satisfação do cliente e da equipe, gerando um “efeito multiplicador” de valor. Aderir a ela é garantir competitividade no presente e no futuro.
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