Na avaliação da Vert Analytics, referência brasileira em inteligência artificial, muitas empresas tratam cada novo caso de uso de automação como um projeto que precisa começar do zero, configurando um agente autônomo de inteligência artificial inteiro para cada nova necessidade, mesmo quando parte relevante daquela configuração já foi resolvida em um projeto anterior.
Esse tipo de retrabalho consome tempo e recurso técnico desnecessariamente: parâmetros, integrações e lógicas de decisão que já funcionam bem em um contexto específico acabam sendo reconstruídos do zero para outro caso de uso parecido, em vez de simplesmente reaproveitados.
O MAIN, solução própria de inteligência artificial da Vert Analytics dedicada a agentes autônomos de IA e hiperautomação de processos, resolve essa ineficiência por meio do Agent Store, um catálogo de agentes autônomos de inteligência artificial já configurados que podem ser reaproveitados em novos contextos, em vez de reconstruídos individualmente a cada novo projeto.
Por que construir cada agente autônomo de IA do zero é ineficiente?
Configurar um agente autônomo de inteligência artificial do zero exige definir parâmetros de atuação, integrar fontes de dados relevantes e testar o comportamento do sistema. Esse processo, até garantir que o sistema responda adequadamente ao contexto específico daquele caso de uso, consome tempo técnico significativo.
Quando esse processo é repetido integralmente para cada novo caso de uso, mesmo quando parte da lógica já foi resolvida anteriormente em outro contexto parecido, a empresa acaba multiplicando esforço técnico que poderia ser evitado com reaproveitamento adequado.
O que significa reaproveitar agentes autônomos de IA já configurados?
Reaproveitar significa que um agente autônomo de inteligência artificial já configurado e testado para determinado tipo de tarefa pode ser adaptado para um novo contexto parecido. A Vert Analytics indica que isso exige apenas ajustar os parâmetros específicos daquele novo caso de uso, em vez de reconstruir toda a lógica de decisão do zero.
Esse tipo de reaproveitamento exige que os agentes autônomos de IA já configurados estejam organizados de forma acessível, catalogados por tipo de tarefa que executam, para que a equipe técnica consiga localizar rapidamente um ponto de partida relevante para o novo projeto em desenvolvimento.
Como o Agent Store do MAIN sustenta esse reaproveitamento?
O Agent Store do MAIN reúne agentes autônomos de inteligência artificial já configurados e testados, organizados de forma que a equipe técnica consiga localizar rapidamente um agente autônomo de IA com lógica parecida à necessidade do novo caso de uso em desenvolvimento.
A Vert Analytics destaca que esse tipo de catálogo reduz significativamente o tempo de implementação de novos projetos de automação, já que boa parte do trabalho de configuração inicial já foi resolvida em projetos anteriores e fica disponível para reaproveitamento imediato.
Esse tipo de reaproveitamento também contribui para consistência entre diferentes automações da mesma empresa, já que agentes autônomos de inteligência artificial que compartilham lógica semelhante tendem a se comportar de forma mais previsível entre si, facilitando manutenção e governança ao longo do tempo.
O que esse reaproveitamento muda na velocidade de adoção da empresa?
Quando novos casos de uso podem partir de agentes autônomos de inteligência artificial já configurados, o tempo entre identificar uma oportunidade de automação e efetivamente colocá-la em produção diminui significativamente, já que boa parte do trabalho técnico inicial já está pronta.
Ao final, essa mudança também reduz a dependência de equipe técnica altamente especializada para cada novo projeto, já que reaproveitar um agente autônomo de IA já testado exige menos esforço de configuração do que construir um novo comportamento inteiro do zero.
A Vert Analytics reforça que, para empresas que avaliam expandir automação para múltiplas áreas, entender como o reaproveitamento de agentes autônomos de IA já configurados acelera esse processo é um bom ponto de partida antes de planejar a escala dessa expansão.
A Vert Analytics, empresa brasileira nascida em Brasília/DF, com 28 anos de história em tecnologia, reúne mais de 130 especialistas em dados distribuídos em 6 estados e já entregou mais de 100 projetos, reconhecida como SAS Partner of the Year, Cloudera Americas Partner e Great Place to Work por dois anos consecutivos, trajetória que sustenta a maturidade técnica por trás desse catálogo reutilizável.
