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Quatro novas funções liderarão a revolução da IA ​​agente – aqui está o que elas exigem

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master1305/iStock/Getty Pictures Plus through Getty Pictures

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Principais conclusões da ZDNET

  • Os profissionais são incentivados a assumir funções de IA, mas quais?
  • Quatro funções emergentes liderarão a revolução da IA ​​agente.
  • O gerenciamento de agentes requer perspicácia comercial e técnica.

Estudar depois estudar exorta todos a embarcarem no comboio da inteligência synthetic e da IA ​​de agente, com promessas de rendimentos substancialmente mais elevados e maior segurança no emprego. Esse impulso para assumir funções habilitadas para IA deixa os profissionais de tecnologia e de negócios com uma questão candente: quais são exatamente as funções para as quais eles precisam se preparar? Quem liderará a revolução agente?

Para profissionais com perspicácia tecnológica, pelo menos quatro funções emergentes estão surgindo, especialmente com a ascensão da IA ​​de agência. Recentemente explorei essas oportunidades com Andie Dovgandiretor de crescimento da Creatio, que identificou as funções emergentes que ele vê: líderes de IA, operadores de agentes, criadores de IA sem código e arquitetos de fluxo de trabalho.

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“A IA não está sendo simplesmente adicionada como mais uma camada de automação”, explicou Dovgan. “Isso requer a construção de uma nova arquitetura de fluxo de trabalho. Está remodelando a forma como o próprio trabalho é projetado, executado e governado.”

Ao mesmo tempo, acrescentou, “essas funções não aparecerão da noite para o dia. Elas evoluirão a partir das funções existentes de negócios, operações e tecnologia”. As habilidades procuradas exigem “uma combinação deliberada de conhecimento empresarial, conhecimento de IA e configuração sem código”.

O fio condutor é a propriedade

Essas novas funções incluem as quatro seguintes:

  1. Líderes de IA: Os líderes de IA são responsáveis ​​“por transformar a IA de uma capacidade técnica em valor comercial, garantindo que seja usada de forma responsável e estratégica”, disse Dovgan. “Essa função não tem um caminho definido e está atraindo agentes de mudança focados em inovações. Eles supervisionam a aplicação de IA em uma organização, a definição e execução de uma estratégia para implantar casos de uso de agentes. Eles combinam talento humano e digital.”
  2. Operadores de agente: Esses indivíduos são essencialmente os “supervisores humanos” dos fluxos de trabalho dos agentes. “Eles monitoram a execução, intervêm quando necessário e garantem precisão, conformidade e continuidade dos negócios”, explicou Dovgan. “Essas funções normalmente emergem do lado comercial e operacional, com um profundo entendimento dos fluxos de trabalho que estão sendo automatizados e dos resultados que esses fluxos de trabalho devem entregar.”
  3. Criadores de IA sem código: Esses profissionais projetam, testam e implantam agentes de IA usando ferramentas sem código. “Essas funções evoluem de analistas de negócios, proprietários de processos, líderes de automação e equipes de transformação digital que já entendem como o trabalho deve fluir em toda a organização”, disse Dovgan. “Com plataformas de IA sem código, eles vão além da documentação de requisitos para moldar ativamente os objetivos, restrições e comportamentos dos agentes.”
  4. Analistas de fluxo de trabalho: Esses indivíduos têm uma visão holística de como humanos e agentes trabalham juntos para realizar tarefas. “No centro está uma compreensão profunda da função de negócios e dos fluxos de trabalho”, continuou ele. “Uma forte análise de negócios é essencial para redesenhar o trabalho para um modelo de agente, e não simplesmente replicar processos manuais ou baseados em regras. Os agentes operam dentro de restrições operacionais reais e, sem conhecimento do domínio, otimizarão os resultados errados.”

O traço comum entre todas essas funções, acrescentou Dovgan, é a propriedade – “propriedade dos resultados, responsabilidade pelo comportamento do agente e otimização contínua à medida que as condições de negócios mudam”.

No início, pode ser necessária ajuda externa para começar a usar a IA de agência, à medida que as equipes internas desenvolvem seus conhecimentos e experiência. “A mudança eleva as equipes internas de TI e operações”, previu Dovgan. “Eles precisarão aprender novas habilidades e aplicar diferentes abordagens para a automação de agentes, já que os manuais anteriores não funcionarão.”

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Em termos de experiência externa, nesta fase do mercado, “o ecossistema será híbrido e fluido, não dominado por um único tipo de jogador”, previu Dovgan. “Os fornecedores de IA aplicarão cada vez mais a abordagem de engenharia implantada para frente, trabalhando de forma prática com os clientes para projetar, ajustar e operacionalizar agentes. Paralelamente, empresas de consultoria globais farão investimentos significativos em práticas de agência. Com profundo conhecimento em processos empresariais, governança e conformidade. Surgirão empresas boutique especializadas, trazendo profundo conhecimento em IA focado em domínios, indústrias ou casos de uso específicos.”



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