[DIÁRIOS DA IA] Como a IA está remodelando a organização do trabalho e a tomada de decisão

Vivemos uma mudança de paradigma no design organizacional. Mas estamos prontos para delegar decisões estratégicas a essas entidades digitais? / Imagem: DALL-E/SC Inova

[18.11.2024]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”. 

Imagine um futuro onde equipes autônomas de IA não apenas apoiam, mas lideram processos críticos em suas organizações. Essa visão já está se concretizando em empresas pioneiras, como demonstrado pelos mais de 200 milhões de agentes em testes pela Salesforce​. 

Estamos prontos para delegar decisões estratégicas a essas entidades digitais?

Estamos diante de uma revolução fascinante no design organizacional. A Economia Comportamental nos ensina que a tomada de decisão humana está repleta de vieses cognitivos e limitações. Ferramentas como equipes de multi-agentes e engenharia de prompts oferecem soluções práticas para superar esses desafios:

• Multi-Agentes: Permitindo uma análise mais ampla de contextos por meio da integração de documentos internos e históricos, esses agentes simulam o pensamento colaborativo e reduzem vieses individuais.
• Engenharia de Prompts: Com técnicas como Zero-shot e Chain of Thought, líderes podem garantir que as respostas fornecidas pelos modelos de IA sejam alinhadas aos objetivos organizacionais, eliminando ambiguidades.

Essas tecnologias representam um avanço disruptivo, permitindo previsões comportamentais mais precisas e decisões orientadas por dados. Neste sentido alguns frameworks detalhados podem nos ajudar na adoção:

AI Team Canvas

• Defina a missão da equipe autônoma.
• Estruture a hierarquia e os fluxos de trabalho.
• Determine papéis e ferramentas para cada agente.

AI Agent Canvas

• Estabeleça objetivos específicos para cada agente.
• Liste ferramentas disponíveis e histórico relevante.
• Divida tarefas em etapas claras com resultados esperados.

AI Team Canvas: estruturando equipes de IA

O AI Team Canvas funciona como um guia estratégico para implementar e gerenciar equipes compostas por agentes de inteligência artificial. Ele é especialmente útil em projetos complexos que exigem coordenação entre múltiplas habilidades ou ferramentas digitais. Veja como ele é estruturado:

Missão da Equipe

• Propósito: Qual o problema que essa equipe está resolvendo? Por exemplo, criar uma campanha de marketing personalizada ou gerenciar fluxos de dados.
• Resultado esperado: Quais os KPIs ou entregáveis que vão medir o sucesso dessa equipe?

Hierarquia e Fluxo de Trabalho

• Estrutura: A equipe é distribuída ou centralizada? Há um gestor humano que supervisiona os agentes?
• Comunicação: Como as informações fluem dentro da equipe e entre os agentes? Isso é essencial para minimizar erros e redundâncias.

Papéis e Ferramentas

• Papéis dos Agentes: Quais tarefas cada agente executa? Ex.: Um agente pode ser responsável pela análise de dados, enquanto outro pela redação de conteúdo.
• Ferramentas: Quais plataformas, APIs ou softwares os agentes usam para executar suas tarefas?

Tamanho e Escopo

• Qual o número ideal de agentes para a equipe? Isso depende da complexidade das tarefas e da quantidade de dados processados.

AI Agent Canvas: especificando o trabalho de cada agente

O AI Agent Canvas detalha o papel de cada agente individual em uma equipe de IA. Ele é ideal para configurar agentes autônomos que tenham missões específicas e resultados claros. Sua estrutura típica inclui:

Histórico e Objetivo

• Histórico: O agente tem “memória”? Quais dados ou ações anteriores ele usa para tomar decisões?
• Objetivo: Qual a tarefa principal do agente? Ex.: Criar um relatório diário com insights de mercado.

Ferramentas

• Quais recursos o agente pode acessar? Isso pode incluir acesso a APIs, modelos de machine learning específicos ou bancos de dados.

Divisão de Tarefas

• Cada tarefa é descrita em detalhes:
  • Tarefa 01: Ex.: Analisar dados de comportamento de clientes.
  • Resultado Esperado: Entregar um gráfico que demonstre padrões de comportamento.

Resultados Esperados

• Metas específicas devem ser estabelecidas para cada agente, garantindo que o desempenho seja medido e aprimorado constantemente.Esses modelos oferecem clareza para implementar agentes digitais em áreas como marketing, onde podem criar campanhas inteiras de forma autônoma​.

Simplifique a Complexidade: Visualize uma matriz de “Função x Tarefa x Resultado”, com equipes distribuídas de agentes digitais colaborando em tempo real. Elementos visuais como fluxogramas e dashboards podem tornar a gestão dessas equipes mais intuitiva.

À medida que integramos equipes de IA em nossas empresas, surgem perguntas inevitáveis:

• Estamos prontos para confiar decisões críticas a sistemas digitais?
• Como garantir que a autonomia dessas equipes não crie novos vieses ou problemas éticos?

No setor imobiliário, imagine uma equipe de IA analisando dados de mercado, projetando campanhas e recomendando preços em tempo real. Essas equipes transformam processos complexos em decisões executáveis, aumentando a eficiência e a personalização.

O futuro do trabalho e da tomada de decisão está sendo reimaginado. Líderes visionários devem abraçar ferramentas como multi-agentes e engenharia de prompts para navegar nesse novo paradigma. 

Compartilhe como sua empresa está integrando a IA para transformar processos e resolver desafios.

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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30.
   Disponível em: https://arxiv.org/abs/1706.03762
2. Malone, T. W., & Laubacher, R. (1998). The Dawn of the E-Lance Economy. Harvard Business Review.
   Disponível em: https://hbr.org/1998/09/the-dawn-of-the-e-lance-economy
3. Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. New Haven, CT: Yale University Press.
4. Ries, E. (2011). The Lean Startup: How Today’s Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses. New York, NY: Crown Business.
5. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4ª ed. Upper Saddle River, NJ: Pearson.
6. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York, NY: W. W. Norton & Company.
7. Salesforce mulls consumption pricing for AI agents. (2020). CIO.com.
   Disponível em: https://www.cio.com/article/3499283/salesforce-mulls-consumption-pricing-for-ai-agents.html
8. Observatório de Produtividade Regis Bonelli. (s.d.). Fundação Getulio Vargas (FGV).
   Disponível em: https://ibre.fgv.br/observatorio-produtividade

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