Agentic AI: Revolução nos Serviços de Negócios Globais

A Revolução do Agentic AI nos Serviços de Negócios Globais

Antes de mergulharmos nos Serviços de Negócios Globais (GBS), é fundamental entender o cenário atual do Agentic AI, uma forma de inteligência artificial que pode agir de maneira autônoma em busca de objetivos específicos. Esta tecnologia tem o potencial de transformar não apenas o GBS, mas qualquer tipo de empreendimento. Contudo, até o momento, sua implementação ainda está em estágios iniciais, conforme apontado por Taryn Plumb, editora colaboradora da VentureBeat. A promessa de 2025 como o “ano do Agentic AI” não se concretizou, em grande parte devido à falta das bases necessárias para uma adoção em larga escala.

A Situação Atual do Agentic AI

Uma pesquisa realizada durante a cúpula da Shared Services & Outsourcing Network (SSON) revelou que 65% das organizações de GBS ainda não haviam concluído um projeto de GenAI. Isso demonstra que a adoção do Agentic AI está apenas começando. No entanto, a tecnologia possui um potencial considerável para revolucionar o setor.

O Papel do Agentic AI nos GBS

Desprovido de exageros, o Agentic AI oferece capacidades inovadoras na orquestração de fluxos de trabalho que antes não eram viáveis. Por meio de diversas técnicas, incluindo modelos de linguagem, ele pode facilitar operações de TI e atendimento ao cliente, áreas nas quais o GBS já atua. A aplicação dessa tecnologia pode ser um divisor de águas, especialmente considerando que os GBS estão se transformando em parceiros estratégicos das empresas.

Cinco Passos para Implementar o Agentic AI no GBS

Embora o Agentic AI não seja a única tecnologia disponível, sua integração com outras formas de inteligência artificial, como o GenAI e o Document AI, pode criar um ambiente propício para sua adoção. A seguir, apresentamos cinco passos essenciais para a implementação do Agentic AI:

Conheça Seus Processos: É crucial entender os processos existentes. Uma empresa de logística global, por exemplo, possui milhares de funcionários e uma variedade de processos complexos. Conhecer esses fluxos é fundamental para repensá-los.
Conheça Seus Dados: A análise dos dados que sustentam os fluxos de trabalho é igualmente importante. É necessário entender como esses dados fluem, onde estão os principais APIs e quais plataformas de dados estão em uso.
Identifique o Problema: Após compreender os processos e dados, é hora de identificar problemas específicos. No caso da empresa de logística, a complexidade e a variação dos fluxos expunham a organização a custos altos e riscos legais.
Teste um Modelo Operacional: Considere a criação de um Centro de Excelência (COE) ou abordagens democráticas de desenvolvimento. Sem clareza estrutural, é difícil escalar pilotos promissores.
Escale a Solução: Uma vez que os pilotos sejam bem-sucedidos, é hora de expandir. Um banco multinacional na Austrália, por exemplo, conseguiu automatizar processos e melhorar o desempenho em menos de 14 meses.

O Futuro do Agentic AI em Escala Empresarial

A verdadeira transformação ocorre em escala. O provedor de logística mencionado anteriormente implementou tecnologias que permitem a construção de pipelines de dados e a digitalização de documentos complexos. Essa base facilitou uma transformação centrada em IA, resultando em um crescimento exponencial na automação.

O Agentic AI não substitui o julgamento humano; pelo contrário, ele o complementa, garantindo decisões mais rápidas e consistentes. Imagine um processo de compras em que um agente de IA não apenas extrai dados, mas também avalia riscos de fornecedores e inicia negociações.

Da Automação Isolada aos Ecossistemas Agentic nos GBS

Os GBS estão em uma posição única para liderar a transição para a era do Agentic AI. Com acesso a processos e dados de diversas unidades de negócios, eles podem criar ecossistemas interconectados. Diferente da automação isolada, os agentes de IA dentro de um GBS colaboram, compartilham insights e otimizam resultados a nível empresarial.

Com essa abordagem, as organizações podem acelerar suas transformações, superando a automação incremental e alcançando uma orquestração de processos de ponta a ponta.