Os agentes estão aqui. E eles estão desafiando muitas das suposições que as equipes de software program confiam há décadas, incluindo a própria idéia do que é um “produto”.
Há um cena em interestelar onde os personagens estão em um planeta remoto e coberto de água. À distância, o que parece ser uma cordilheira acaba sendo enormes ondas constantemente construindo e se elevando sobre elas. Com a IA, pareceu o mesmo. Uma onda enorme está construindo no horizonte há anos.
AI generativa E a codificação da vibração já mudou como o design e o desenvolvimento acontecem. Agora, outra mudança sísmica está em andamento: Ai agêntico.
A questão não é se Essa onda atingirá – já tem. A questão é como ela remodelará as empresas paisagísticas que pensavam que sabiam. Do ponto de vista da equipe de design de produção da DataRobot, essas alterações estão reformulando não apenas como o design é feito, mas também as suposições de longa information sobre o que são os produtos e como eles são construídos.
O que torna a IA Agentic diferente da IA generativa
Ao contrário da IA preditiva ou generativa, os agentes são autônomos. Eles tomam decisões, agem e se adaptam a novas informações sem instruções humanas constantes. Essa autonomia é poderosa, mas também entra em conflito com a infraestrutura determinística em que a maioria das empresas depende.
Sistemas determinísticos Espere que a mesma entrada forneça a mesma saída sempre. Os agentes são probabilísticos: a mesma entrada pode desencadear caminhos, decisões ou resultados diferentes. Essa incompatibilidade cria novos desafios em torno da governança, monitoramento e confiança.
Essas não são apenas preocupações teóricas; Eles já estão jogando em ambientes corporativos.
Para ajudar as empresas a executar sistemas Agentic com segurança e em escala, o DataRobot co-engenhava a plataforma de força de trabalho do agente com Nvidiaconstruindo seu design de fábrica de IA. Paralelamente, co-desenvolvemos agentes de negócios incorporados diretamente em SEIVA ambientes.
Juntos, esses esforços permitem que as organizações operacionalizem os agentes com segurança, em escala e dentro dos sistemas em que já dependem.
Passando de pilotos para produção
As empresas continuam lutando com a lacuna entre experimentação e impacto. Pesquisa do MIT Recentemente, constatou que 95% dos pilotos generativos de IA não conseguem fornecer resultados mensuráveis - geralmente paralisando quando as equipes tentam escalar além das provas de conceito.
Passar da experimentação para a produção envolve complexidade técnica significativa. Em vez de esperar que os clientes construam tudo, desde o início, o Datarobot mudou sua abordagem.
Para usar uma analogia de alimentos: em vez de entregar aos clientes uma despensa de ingredientes crus como componentes e estruturas, a empresa agora oferece kits de refeições: Modelos de agente e aplicação com componentes preparados e receitas comprovadas que funcionam fora da caixa.
Esses modelos codificam as melhores práticas em casos de uso da empresa comum. Os profissionais podem cloná -los, trocar ou estender componentes usando a plataforma ou suas ferramentas preferidas by way of API.
O impacto: painéis e aplicativos prontos para produção em dias, não meses.
Alterar como os praticantes usam a plataforma
Essa abordagem também está reformulando como os profissionais de IA interagem com a plataforma. Um dos maiores obstáculos é criar interfaces de front-end que consomem os agentes e modelos: aplicativos para prever demanda, gerar conteúdo, recuperar o conhecimento ou explorar dados.
Empresas maiores com equipes de desenvolvimento dedicadas podem lidar com isso. Mas organizações menores geralmente confiam em equipes de TI ou especialistas em IA, e o desenvolvimento de aplicativos não é sua habilidade principal.
Para preencher essa lacuna, o DataCot fornece personalizável Aplicativos de referência como pontos de partida. Eles funcionam bem quando o caso de uso é uma correspondência fechada, mas pode ser difícil de se adaptar para requisitos mais complexos ou exclusivos.
Às vezes, os profissionais recorrem a estruturas de código aberto, como o StreamLit, mas esses geralmente ficam aquém dos requisitos corporativos para escala, segurança e experiência do usuário.
Para resolver isso, o DataRobot está explorando abordagens orientadas por agentes, como painéis da cadeia de suprimentos que usam agentes para gerar aplicações dinâmicas. Esses painéis incluem visualizações ricas e componentes avançados de interface adaptados a necessidades específicas do cliente, alimentadas pela plataforma de força de trabalho do agente no again -end.
O resultado não é apenas mais rápido, mas interfaces que os profissionais sem habilidades profundas de aplicativos podem criar-enquanto ainda atende aos padrões corporativos para escala, segurança e experiência do usuário.
https://www.youtube.com/watch?v=rzule6zinm4
Os painéis acionados por agentes trazem design de grau empresarial ao alcance de cada equipe
Balanceamento de controle e automação
A IA Agentic eleva um paradoxo acquainted da period do Automl. Quando a automação lida com as partes “divertidas” do trabalho, os profissionais podem se sentir de lado. Quando aborda as partes tediosas, desbloqueia um valor maciço.
O DataRobot já viu essa tensão antes. Na period do Automl, automatizando a seleção de algoritmos e a engenharia de recursos ajudaram a democratizar o acesso, mas também deixou os profissionais experientes sentindo que o controle foi retirado.
A lição: a automação é bem -sucedida quando acelera a experiência removendo tarefas tediosas, preservando o controle do profissional sobre a lógica de negócios e o design do fluxo de trabalho.
Essa experiência moldou a maneira como abordamos a IA Agentic: a automação deve acelerar a experiência, não substituí -la.
Controle na prática
Essa mudança em direção a sistemas autônomos levanta uma questão elementary: quanto controle deve ser entregue aos agentes e quanto os usuários devem manter? No nível do produto, isso ocorre em duas camadas:
- Os profissionais de infraestrutura usam para criar e governar fluxos de trabalho
- Os aplicativos front-end que as pessoas usam para consumi-los.
Cada vez mais, os clientes estão construindo ambas as camadas simultaneamente, configurando os andaimes da plataforma, enquanto os agentes generativos montam os aplicativos baseados em React no topo.
Diferentes expectativas do usuário
Esta tensão ocorre de maneira diferente para cada grupo:
- Os desenvolvedores de aplicativos se sentem confortáveis com as camadas de abstração, mas ainda esperam depurar e estender quando necessário.
- Os cientistas de dados desejam transparência e intervenção.
- As equipes de TI corporativa desejam segurança, escalabilidade e sistemas que se integram à infraestrutura existente.
- Os usuários de negócios só querem resultados.
Agora surgiu um novo tipo de usuário: os próprios agentes.
Eles atuam como colaboradores em APIs e fluxos de trabalho, forçando um repensar de suggestions, manuseio de erros e comunicação. Projetar para todos os quatro tipos de usuários (desenvolvedores, cientistas de dados, usuários empresariais e agora agentes) significa que os padrões de governança e UX devem servir humanos e máquinas.
Realidade e riscos
Estes não são protótipos; São aplicativos de produção que já atendem aos clientes corporativos. Os profissionais que podem não ser desenvolvedores de aplicativos especializados agora podem criar software program voltado para o cliente que lida com fluxos de trabalho complexos, visualizações e lógica de negócios.
Os agentes gerenciam componentes, structure e design responsivo do REACT, enquanto os profissionais se concentram na lógica do domínio e nos fluxos de trabalho do usuário.
A mesma tendência está aparecendo entre as organizações. Equipes de campo e outros não-designers estão construindo demos e protótipos com ferramentas como V0enquanto os designers estão começando a contribuir com o código de produção. Essa democratização expande que pode construir, mas também levanta novos desafios.
Agora que qualquer pessoa pode enviar software program de produção, as empresas precisam de novos mecanismos para proteger a qualidade, escalabilidade, experiência do usuário, marca e acessibilidade. As críticas tradicionais baseadas em pontos de verificação não acompanham; Os próprios sistemas de qualidade devem escalar para corresponder ao novo ritmo de desenvolvimento.
Projetando sistemas, não apenas produtos
A IA Agentic não muda apenas a forma como os produtos são construídos; Ele muda o que é um “produto”. Em vez de ferramentas estáticas projetadas para casos de uso amplo, as empresas agora podem criar sistemas adaptativos que geram soluções específicas para contextos específicos sob demanda.
Isso muda o papel das equipes de produtos e design. Em vez de fornecer produtos únicos, eles arquitetam os sistemas, restrições e padrões de design que os agentes usam para gerar experiências.
Para manter a qualidade em escala, as empresas devem impedir que a dívida do design se compor com mais equipes e agentes gerar aplicativos.
No DataROBOT, o sistema de design foi traduzido em artefatos legíveis por máquina, incluindo diretrizes da FIGMA, especificações de componentes e princípios de interação expressos no Markdown.
Ao codificar os padrões de design a montante, os agentes podem gerar interfaces que permanecem consistentes, acessíveis e em marca, com menos revisões manuais que lentamente a inovação.
Projetando para agentes como usuários
Outra mudança: os próprios agentes agora são usuários. Eles interagem com plataformas, APIs e fluxos de trabalho, às vezes mais diretamente do que os humanos. Isso muda como o suggestions, o manuseio de erros e a colaboração são projetados. As plataformas prontas para o futuro não apenas otimizarão para a interação humano-computador, mas também para colaboração humana-agente.
Lições para líderes de design
À medida que os limites embaçam, uma verdade permanece: os problemas difíceis ainda são difíceis. A IA Agentic não apaga esses desafios – isso os torna mais urgentes. E eleva as apostas para a qualidade do projeto. Quando alguém pode aumentar um aplicativo, experiência do usuário, qualidade, governança e alinhamento da marca se tornam os verdadeiros diferenciadores.
Os problemas duros duros
- Entenda o contexto: Que necessidades não atendidas estão realmente sendo resolvidas?
- Design para restrições: Será que funcionará com arquiteturas existentes?
- Amarrar a tecnologia para o valor: Isso aborda os problemas que são importantes para o negócio?
Princípios para navegar na mudança
- Construir sistemas, não apenas produtos: Concentre -se nas fundações, restrições e contextos que permitem surgir boas experiências.
Julgamento do exercício: Use a IA para velocidade e execução, mas depende de conhecimentos e artesanato humano para decidir o que é certo.
Montando a onda
Como Interestelaro que antes parecia que montanhas distantes são realmente ondas enormes. A IA Agentic não está mais no horizonte – está aqui. As empresas que aprendem a aproveitar não apenas montarão a onda. Eles vão moldar o que vem a seguir.
Saiba mais sobre o Plataforma da força de trabalho do agente E como o DataROBOT ajuda as empresas a passar dos pilotos de IA para sistemas agênticos prontos para a produção.