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Principais vantagens do ZDNET
- Sua próxima equipe de trabalho incluirá pessoas e agentes.
- Experimente e compare ferramentas de IA para testar o valor.
- Esteja aberto a novas soluções de agentes para novos desafios.
Preocupar-se se a pessoa ao seu lado está exercendo sua influência profissionalmente não é mais sua única preocupação. As pessoas que desejam cumprir metas difíceis e alcançar ótimos resultados provavelmente terão uma ampla gama de colegas e agentes em sua equipe.
Estamos a entrar numa era de negócios autónomos, onde novas combinações de tecnologia e dados significam que algumas das funções que hoje consideramos garantidas – desde tarefas operacionais básicas até responsabilidades de tomada de decisões – estão a ser desempenhadas por agentes que descobrem, negociam e transacionam de forma autónoma.
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O analista técnico Gartner sugere que as empresas aumentem o investimento em agentes, com Os gastos com software de agente de IA chegarão a US$ 206,5 bilhões e US$ 376,3 bilhões em 2027, em comparação com US$ 86,4 bilhões em 2025.
Algumas empresas já utilizam agentes em suas atividades operacionais. Três líderes digitais explicaram recentemente como suas organizações estão trazendo agentes para a produção no Snowflake Summit 2026 em São Francisco.
Após a sessão do painel, a ZDNET perguntou aos participantes o que aprenderam sobre como trabalhar com sucesso com seus colegas agentes. Eles sugeriram três áreas críticas: benchmarking de agentes, abertura a novas ideias e foco nas áreas certas.
Compare suas ferramentas
Madeleine Whan, vice-presidente de dados da Fanatics, especialista em esportes, reconheceu que gerar ótimos resultados entre agentes e contrapartes humanas é um desafio, portanto, sua organização monitora e acompanha os ganhos em toda a comunidade de profissionais de dados.
Ela disse que a Fanatics é uma adotante agressiva e pioneira de IA para dados, onde a organização testa ferramentas, compara recursos, visualiza e desenvolve parcerias de design.
“Comparamos como você usa essas ferramentas, para quais tipos de tarefas você as usa, quanto tempo você acha que elas economizam e o que você faz com o tempo – todas essas questões baseadas em valores auto-relatadas”, disse ela.
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Vant, que gerencia engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina na divisão de apostas e jogos da Fanatics, disse à ZDNET que os benchmarks mostram que a entrada do agente economiza tempo humano.
“Todo analista de negócios lhe dirá: ‘Gostaria de poder fazer um trabalho mais estratégico, mas estou atolada em relatórios do dia a dia'”, disse ela.
“Estamos vendo que as tarefas de relatórios mais mundanas são muitas vezes as mais passíveis de automação com IA, por isso estamos vendo os funcionários recuperarem esse tempo e depois colocá-lo de volta em um trabalho mais humano e estratégico, e esse é o resultado dos sonhos que você espera.”
Want disse que a aplicação bem-sucedida da IA do agente consiste em obter ferramentas melhores para o trabalho, para que você possa realizar as partes do trabalho necessárias e se concentrar nas áreas mais interessantes que você faz melhor.
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No entanto, embora algumas ferramentas ainda possam estar em desenvolvimento, ela reconheceu que a IA para agentes é um trabalho em andamento, e o compromisso da sua empresa em adotar e testar ferramentas significa que os profissionais podem ser expostos regularmente a novos serviços.
Want disse que a abordagem filosófica de sua organização em relação aos agentes significa que a implantação envolve a movimentação entre gerentes e profissionais à medida que novas formas de trabalho apoiadas por IA são descobertas.
“Há muita esperança de que a administração diga: ‘Este não é o seu projeto tradicional de transformação plurianual de tecnologia empresarial’”, disse ela, aconselhando outros profissionais a permanecerem abertos à exploração e à mudança.
“Não adotamos tecnologias bem testadas e aprimoradas que, uma vez lançadas, nunca serão devolvidas. Estamos na fase experimental no momento, então adote o quanto antes e experimente, mas também mantenha-o leve, porque precisaremos permanecer ágeis.”
Esteja aberto a novas ideias
Matt Luizzi, vice-presidente de análise da Whoop, especialista em tecnologia wearable, é outro líder digital que queria ajudar sua equipe a usar melhor seu tempo antes mesmo de implementar a IA do agente.
“Eu estava tentando entender onde minha equipe estava gastando seu tempo, e as pessoas disseram que estavam gastando de 50% a 60% de seu tempo apenas respondendo a perguntas aleatórias de toda a empresa”, disse ele.
“”Como foi a venda ontem? Como isso varia por região? Por que nossas sessões na web foram iniciadas?” Essas são distrações que as pessoas querem evitar. Essas são tarefas que as pessoas adorariam realizar. É também aí que os agentes estão se destacando agora.”
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Luizzi disse à ZDNET que seu negócio viu a introdução de agentes significar que os colegas podem passar mais tempo com seus colegas de profissão em trabalhos estratégicos que agregam valor.
“Já vimos um impacto real desta tecnologia nas receitas porque as pessoas podem identificar coisas de forma proativa, destacá-las com IA, resolver problemas contínuos e agir muito mais rapidamente antes de o navio sair da estação.”
Luizzi sugeriu que a marcha da IA para agentes continuará a aumentar, especialmente para tarefas que podem ser facilmente automatizadas.
“Continuaremos a ver progressos que abrirão novas oportunidades nos locais onde as pessoas passam o tempo, mas temos de continuar a ultrapassar os limites”, disse ele.
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Para esse fim, Luizzi sugeriu que nenhum funcionário provavelmente será a chave para o sucesso dos agentes. Grandes ideias podem surgir em qualquer lugar e todos os profissionais devem estar prontos para deixar a sua marca.
“Algumas organizações irão operar de baixo para cima, onde os funcionários juniores assumem novas tecnologias, assumem riscos e dedicam tempo”, disse ele.
“Algumas dessas iniciativas serão de cima para baixo, vindas de líderes como nós, que comparecerão a conferências e ouvirão o que outros clientes estão fazendo, e serão capazes de mantê-los em toda a organização e identificar e alinhar onde essas soluções estão resolvendo os problemas que sua equipe está enfrentando”.
Encontre novos problemas para resolver
Sriram Sitaraman, CIO da especialista em software Synopsys, disse que gerencia grandes quantidades de dados corporativos e de engenharia. Uma coisa que ficou clara em ambos os campos é que os agentes mostram como irão ajudar a melhorar as capacidades humanas.
“Se olharmos para a quantidade de dados disponíveis, o conceito da próxima melhor coisa que podemos fazer é ter uma conversa entre muitas pessoas com base nas prioridades actuais”, disse ele. “Agora você pode realmente fazer negócios lucrativos e baseados em dados com IA.”
Sitaraman disse que sua empresa reconheceu o potencial dos agentes de IA para executar tarefas de funcionários juniores, como realizar consultas rápidas, criar agendas e obter insights.
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Ele também deu um exemplo de como decidir quais novos recursos construir para um aplicativo. A equipe pode trabalhar com seus colegas agentes para analisar ideias e apresentar propostas comercialmente viáveis, disse ele.
“Você não precisa de uma equipe de pessoas participando da conversa. É uma equipe menor de pessoas que analisa uma grande quantidade de dados”, disse ele.
“Muitos esforços para alinhar fontes de dados para a tomada de decisões estão agora focados em como os humanos tiram vantagem da IA. Esses esforços visam processar o big data para dar os próximos passos.”
Sitaraman disse que o agente AI está devolvendo tempo aos funcionários humanos. Por exemplo, ao assumir tarefas de classificação e triagem de dados de primeiro nível, os funcionários podem passar para um trabalho de nível superior que cria valor.
“É uma coisa hierárquica. Os modelos continuarão a empurrar tarefas para baixo na IA, e a complexidade das tarefas gerenciadas pela IA aumentará à medida que os modelos melhorem”, disse ele.
“Portanto, em seis meses, vejo a IA resolvendo diferentes tipos de problemas – não os mesmos tipos de problemas que tem agora, mas diferentes tipos de problemas, e continuará a evoluir.”
