Metade das empresas não confia nos seus próprios agentes de IA. Dados deficientes são a razão.

Pontos-chave

• Os agentes de IA têm atualmente acesso a uma média de apenas 45% dos dados da empresa nas organizações analisadas, caindo para 30% ou menos entre os piores desempenhos.
• Apenas cerca de metade dos 300 executivos entrevistados confia nas decisões que os seus agentes de IA tomam, de acordo com o relatório.
• 100% dos chamados "líderes em dados" confiam nas decisões dos seus agentes, em comparação com dúvidas generalizadas entre os pares que ainda utilizam sistemas de dados mais antigos.
• Dois terços dos retardatários em dados afirmam que sistemas mais antigos impedem os seus agentes de escalar ou tomar decisões rápidas; apenas 8% dos líderes em dados relatam o mesmo problema.
• Todos os entrevistados planeiam utilizar agentes de IA dentro de dois anos, com 69% esperando utilizá-los amplamente em toda a sua empresa.

Os agentes de IA são programas de software que podem executar tarefas com múltiplas etapas de forma autónoma, coisas como processar faturas, sinalizar problemas na cadeia de abastecimento ou avaliar candidaturas a emprego, sem um humano clicar em cada etapa. As empresas estão a adoptá-los rapidamente. O problema é que muitos agentes estão a funcionar parcialmente cegos.

Um novo relatório, inicialmente divulgado pelo braço de investigação personalizada da MIT Technology Review, inquiriu 300 executivos de dados e tecnologia e descobriu uma lacuna notável entre o que é prometido aos agentes e com o que eles realmente trabalham.

Então, o que está a correr mal?

O problema central é a infraestrutura de dados antiga. Os sistemas legados, até mesmo os atualizados há alguns anos, foram construídos para responder a perguntas, não para tomar ações. Um agente que precisa verificar níveis de stock, consultar o histórico de pedidos de um cliente e atualizar um registo de envio tudo de uma vez está a pedir algo para o qual esses sistemas nunca foram projetados.

Em média, os agentes de IA têm acesso a apenas 45% dos dados da empresa. Nas organizações que o relatório classifica como "retardatários em dados", essa cifra desce abaixo de 30%. É como contratar um novo funcionário e trancar metade dos armários de arquivos antes de começar.

As consequências são práticas. Cerca de 66% dos retardatários em dados dizem que os seus sistemas legados impedem os agentes de escalar pela empresa. Cerca de 68% dizem que esses mesmos sistemas impedem os agentes de tomar decisões rápidas o suficiente para serem úteis.

Quem está a fazer corretamente?

Um grupo mais pequeno, os "líderes em dados" do relatório, ultrapassou a maioria desses obstáculos. Estas organizações dão aos agentes acesso a mais de 70% dos seus dados, dados estruturados como números de vendas, juntamente com material não estruturado como correios eletrónicos e documentos. Todos os líderes em dados do inquérito confiam nas decisões que os seus agentes tomam. Entre todos os outros, apenas cerca de metade confiam.

Esta lacuna de confiança importa. Um agente em que a sua equipa não confia é um agente que a sua equipa ignora.

Os líderes em dados também estão a focar-se muito em automatizar a própria gestão de dados, para que manter a informação limpa, rotulada e acessível não requeira um pequeno exército de analistas.

O que isto significa para as empresas comuns?

A Gartner, a empresa de investigação, prevê que os agentes de IA tratarão ou auxiliarão 50% das decisões empresariais até 2027. Todos os executivos inquiridos planeiam estar a utilizar agentes dentro de dois anos. Acertar a base de dados antes disso não é uma preocupação de TI de retaguarda: é a diferença entre um agente que ajuda e um que silenciosamente toma decisões deficientes.

A recomendação principal do relatório é clara: melhorar a que dados os agentes conseguem aceder e garantir que esses dados contêm contexto empresarial suficiente (tal como quais produtos são sazonais ou quais clientes têm condições especiais) para que o agente atue sensatamente.

A lacuna entre os líderes em dados e todos os outros é grande, mas não é misteriosa. Tudo se resume a se uma organização fez o trabalho ingrato de conectar os seus sistemas de dados antes de pedir ao software para funcionar no topo deles.