Citi, Ford e Experian partilham as suas estratégias para escalar agentes de IA

"Para poder confiar, é preciso conseguir ver o que está a acontecer." Este princípio aparentemente simples está no cerne das implementações de IA que as empresas fazem hoje em dia, segundo Laura Heisman, a diretora de marketing da Dynatrace.

"É provavelmente a maior conversa que toda a gente está a ter em todos os setores. Ouvimo-lo dos nossos clientes todos os dias", disse Heisman recentemente num painel na conferência Brainstorm Tech da Fortune. "A grande questão é: consegue confiar nela? Está certa? E se estiver errada, consegue pará-la?"

À medida que as empresas contemplam deixar os agentes de IA encadear sequências de tarefas, cada uma baseada no resultado de modelos de IA, a confiança é mais importante do que nunca. E a única forma de construir essa confiança, segundo Heisman e outros líderes empresariais no painel, é incorporar visibilidade e controlo nos sistemas. 

"Para nós, visibilidade e rastreabilidade não são opcionais, são fundamentais. É assim que analisamos cada decisão", disse Nikhil Joshi, diretor de informação da divisão de mercados do Citi, o gigante financeiro que move biliões de dólares todos os dias em mais de 100 países.

O Citi passou grande parte de 2024 a construir uma base tecnológica centralizada para todas as suas aplicações e agentes, disse Joshi. Essa base tornou a empresa muito mais confortável para colocar agentes em produção. 

"Há apenas uma única forma de implementar um agente no Citi, e é através desta estrutura central", disse Joshi. "Isso significa que cada agente é registado através deste processo, cada agente é monitorizado, cada agente é auditado, cada agente é governado." 

Numa altura em que todos os outros parecem avançar a toda a velocidade para a IA, o sistema tecnológico deliberativo e centralizado do Citi pode parecer demasiado conservador a alguns. Mas, disse Joshi, na verdade ajuda a avançar mais depressa a longo prazo. "Ser conservador em matéria de IA não é uma má expressão", disse ele.

A diretora de inovação da Experian, Kathleen Peters, concordou e explicou como a empresa de relatórios de crédito ao consumidor criou um sistema para gerir os vários agentes implementados, acompanhando a proveniência de cada agente, o colaborador humano que criou o agente e as permissões específicas de acesso a dados ou execução de tarefas que cada agente possui.

"Quando todos no ecossistema conseguem compreender esses elementos, constrói-se a confiança que permite escalar e avançar rapidamente", disse Peters.

Na indústria automóvel, onde o tempo médio para introduzir um novo veículo desde a conceção até à produção pode levar anos, a Ford está a usar a IA para acelerar determinadas partes do processo e para "falhar rapidamente", disse Sammy Omari, Diretor Executivo de Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor e Infotainment a Bordo da Ford Motor Company. 

A chave, disse Omari, é ter os mecanismos de controlo adequados em vigor.

A título de exemplo, Omari disse que colaboradores não técnicos, como designers, podem agora contribuir com código informático para novas funcionalidades de automóveis desenvolvidas através de ferramentas de "vibecoding" com tecnologia de IA. Isso acelera o tempo necessário para ver como a nova funcionalidade fica numa versão de teste do carro e para rapidamente abandonar a ideia e seguir em frente se não for viável. Se a ideia se revelar uma vencedora, os engenheiros escrevem então o código de raiz, e esse código é incorporado no carro que chega aos consumidores. O vibecoding do designer serviu apenas como uma prova de conceito inicial. 

"Por isso, a velocidade real de entrada no mercado vai acelerar", disse Omari, "mas o processo de controlo de qualidade no final, antes de entregarmos algo ao cliente, não mudou necessariamente."

Esta história foi originalmente publicada no Fortune.com