Apresentado por Certínia
A euforia inicial em torno da IA generativa e de agente mudou para uma realidade pragmática, muitas vezes frustrada. Os CIOs e líderes técnicos estão se perguntando por que seus programas piloto, mesmo aqueles projetados para automatizar os fluxos de trabalho mais simples, não estão entregando a mágica prometida nas demonstrações.
Quando a IA não consegue responder a uma pergunta básica ou concluir uma ação corretamente, o instinto é culpar o modelo. Presumimos que o LLM não é “inteligente” o suficiente. Mas essa culpa é equivocada. A IA não luta porque falta inteligência. Ele luta porque falta contexto.
Nas empresas modernas, o contexto fica preso em um labirinto de soluções pontuais desconectadas, APIs frágeis e integrações dominadas pela latência — uma “pilha Franken” de tecnologias díspares. E para as organizações centradas em serviços em explicit, onde a verdade actual do negócio reside nas transferências entre vendas, entrega, sucesso e finanças, esta fragmentação é existencial. Se sua arquitetura bloquear essas funções, seu roteiro de IA estará fadado ao fracasso.
O contexto não pode viajar através de uma API
Durante a última década, a estratégia padrão de TI foi a “melhor do mercado”. Você comprou o melhor CRM para vendas, uma ferramenta separada para gerenciamento de projetos, um CSP independente para o sucesso e um ERP para finanças; uniu-os com APIs e middleware (se você tivesse sorte) e declarou vitória.
Para os trabalhadores humanos, isso period irritante, mas administrável. Um ser humano sabe que o standing do projeto na ferramenta de gerenciamento de projetos pode estar 72 horas atrasado em relação aos dados da fatura no ERP. Os humanos possuem a intuição para preencher a lacuna entre os sistemas.
Mas a IA não tem intuição. Tem dúvidas. Quando você pede a um agente de IA para “equipar este novo projeto que ganhamos em termos de margem e impacto de utilização”, ele executa uma consulta com base nos dados que pode acessar agora. Se sua arquitetura depende de integrações para mover dados, a IA está funcionando com atraso. Vê o contrato assinado, mas não a escassez de recursos. Ela vê a meta de receita, mas não o risco de rotatividade.
O resultado não é apenas uma resposta errada, mas uma resposta errada confiante e que parece plausível, baseada em verdades parciais. Agir sobre isso cria armadilhas operacionais dispendiosas que vão muito além de apenas pilotos de IA fracassados.
Por que a IA agente requer uma arquitetura nativa da plataforma
É por isso que a conversa está mudando de “qual modelo devemos usar?” para “onde ficam nossos dados?“
Para apoiar uma força de trabalho híbrida onde especialistas humanos trabalham ao lado de agentes de IA devidamente capazes, os dados subjacentes não podem ser agrupados; deve ser nativo da plataforma principal de negócios. UM abordagem nativa da plataformaespecificamente aquele construído em um modelo de dados comum (por exemplo, Salesforce), elimina a camada de tradução e fornece a única fonte de verdade que uma IA boa e confiável exige.
Em um ambiente nativo, os dados residem em um modelo de objeto único. Uma mudança de escopo na entrega é uma mudança de receita nas finanças. Não há sincronização, latência e perda de estado.
Esta é a única maneira de alcançar uma certeza actual com a IA. Se você deseja que um agente equipe um projeto de forma autônoma ou preveja receitas, isso exigirá uma visão de 360 graus da verdade, e não uma série de instantâneos gravados por middleware.
A taxa de segurança da porta lateral: APIs como superfície de ataque
Depois de resolver a questão da inteligência, você deve resolver a questão da soberania. O argumento a favor de uma plataforma unificada é geralmente enquadrado em torno da eficiência, mas um argumento cada vez mais premente é a segurança.
Em uma pilha Franken de primeira linha, cada conexão API que você constrói é efetivamente uma nova porta que você precisa trancar. Quando você confia em soluções pontuais de terceiros para funções críticas, como sucesso do cliente ou gerenciamento de recursos, você está constantemente transferindo dados confidenciais do cliente do seu sistema central de registro para aplicativos satélites. Este movimento é o risco.
Vimos isso acontecer recentemente violações de cadeia de suprimentos de alto perfil. Os hackers não precisavam invadir os portões do castelo da plataforma central. Eles simplesmente entraram pela porta lateral explorando os tokens de autenticação persistentes de aplicativos de terceiros conectados.
Uma estratégia nativa da plataforma resolve isso através da segurança por herança. Quando seus dados permanecem residentes em uma única plataforma, eles herdam o enorme investimento em segurança e os limites de confiança dessa plataforma. Você não está transferindo dados para a nuvem de um fornecedor diferente apenas para analisá-los. O ouro nunca sai do cofre.
Corrija a arquitetura e, em seguida, selecione o contexto
A pressão para implantar IA é imensa, mas colocar agentes inteligentes em camadas sobre uma arquitetura não inteligente é uma perda de tempo e recursos.
Os líderes muitas vezes hesitam porque temem que seus dados não sejam “suficientemente limpos”. Eles acreditam que precisam limpar todos os registros dos últimos dez anos antes de poderem implantar um único agente. Numa pilha fragmentada, esse medo é válido.
Uma arquitetura nativa da plataforma muda a matemática. Como os dados, os metadados e os agentes vivem na mesma casa, você não precisa ferver o oceano. Simplesmente selecione campos específicos e confiáveis — como contratos de clientes ativos ou cronogramas de recursos atuais — e diga ao agente: ‘Trabalhe aqui. Ignore o resto. Ao eliminar a necessidade de traduções complexas de API e middleware de terceiros, uma plataforma unificada permite ancorar os agentes em seus dados mais confiáveis e conectados hoje, contornando a bagunça sem esperar por um estado “perfeito” que pode nunca chegar.
Muitas vezes tememos que a IA tenha alucinações porque é muito criativa. O verdadeiro perigo é falhar porque é cego. E não é possível automatizar um negócio complexo com visibilidade fragmentada. Negar à sua nova força de trabalho agente acesso ao contexto completo de suas operações em uma plataforma unificada e você estará construindo uma base que certamente irá falhar.
Raju Malhotra é Diretor de Produto e Tecnologia da Certinia.
Artigos patrocinados são conteúdos produzidos por uma empresa que paga pela postagem ou tem relacionamento comercial com a VentureBeat, e estão sempre claramente marcados. Para mais informações, entre em contato vendas@venturebeat.com.
