A maioria das empresas que ampliam a IA de agência estão gastando demais sem saber para onde está indo o capital. Isto não é apenas um descuido orçamental. Aponta para lacunas mais profundas na estratégia operacional. Embora construir um único agente seja um ponto de partida comum, o verdadeiro desafio empresarial é gerenciar a qualidade, dimensionar casos de uso e capturar valor mensurável em uma frota de mais de 100 agentes.
As organizações que tratam a IA como uma coleção de experimentos isolados estão se deparando com uma “parede de produção”. Em contraste, os pioneiros estão avançando ao construir, operar e governar uma força de trabalho de agentes digitais de missão crítica.
Novo Pesquisa da IDC revela o que está em jogo:
- 96% das organizações que implementam IA generativa reportam custos superiores ao esperado
- 71% admitem que têm pouco ou nenhum controle sobre a origem desses custos.
A lacuna competitiva não está mais relacionada à velocidade de construção. Trata-se de quem pode operar uma base de serviços segura de “Nível 0” em qualquer ambiente.
O alto custo da complexidade: por que os pilotos não conseguem escalar
O “imposto oculto de IA” não é uma taxa única; é um dreno financeiro crescente que se multiplica à medida que você passa do piloto para a produção. Quando você passa de 10 para 100 agentes, a falta de visibilidade e governança transforma pequenas ineficiências em uma crise de custos que abrange toda a empresa.
O verdadeiro custo da IA está na complexidade da operação, não apenas na construção inicial. Os custos aumentam em escala devido a três lacunas operacionais específicas:
- Loops recursivos: Sem monitorização rigorosa e governação centrada na IA, os agentes podem entrar em ciclos infinitos de re-raciocínio. Em uma única noite, um agente não monitorado pode consumir milhares de dólares em tokens.
- O imposto de integração: O dimensionamento da IA agente geralmente requer a mudança de alguns fornecedores para uma rede complexa de fornecedores. Sem um tempo de execução unificado, 48% das equipes de TI e de desenvolvimento estão atolado em manutenção e “encanamento” em vez de inovação (CDI).
- O remediador de alucinações: Remediar alucinações e resultados insatisfatórios surgiu como um dos principais custos inesperados. Sem uma governança focada na produção incorporada ao tempo de execução, as organizações são forçadas a adaptar proteções em sistemas que já estão em operação e perdendo dinheiro.
O muro de produção: por que a IA agente paralisa na produção
Passar do piloto para a produção é um salto estrutural. Desafios que parecem administráveis em um pequeno experimento aumentam exponencialmente em escala, levando a um muro de produção onde a dívida técnica e o atrito operacional estagnam o progresso.
Confiabilidade de produção
As equipes enfrentam um fardo oculto para manter o tempo de inatividade zero em ambientes de missão crítica. Em setores de alto risco, como manufatura ou saúde, uma única falha pode interromper as linhas de produção ou causar uma interrupção na rede.
Exemplo: Uma empresa de manufatura implanta um agente para ajustar de forma autônoma o roteamento da cadeia de suprimentos em resposta a interrupções em tempo actual. Uma breve falha do agente durante picos de operações causa decisões de roteamento incorretas, forçando diversas linhas de produção a ficarem off-line enquanto as equipes intervêm manualmente.
Restrições de implantação
Os fornecedores de nuvem normalmente prendem as organizações em ambientes específicos, impedindo a implantação no native, na borda ou em locais isolados. As empresas precisam da capacidade de manter a propriedade da IA e cumprir IA soberana requisitos que os fornecedores de nuvem nem sempre conseguem atender.
Exemplo: Um provedor de saúde cria um agente de diagnóstico em uma nuvem pública, apenas para descobrir que os novos requisitos de conformidade da Sovereign AI exigem que os dados permaneçam no native. Como sua arquitetura está bloqueada, eles são forçados a reiniciar todo o projeto.
Complexidade da infraestrutura
As equipes ficam sobrecarregadas com o “encanamento de infraestrutura” e lutam para validar ou dimensionar os agentes à medida que os modelos e as ferramentas evoluem constantemente. Este fardo insustentável desvia a atenção do desenvolvimento de requisitos empresariais essenciais que geram valor.
Exemplo: Uma gigante do varejo tenta escalar os agentes de atendimento ao cliente. Sua equipe de engenharia passa semanas costurando manualmente OAuth, controles de identidade e APIs de modelo, apenas para ver o sistema falhar quando uma atualização da ferramenta quebra a camada de integração.
Operações ineficientes
Conectar o serviço de inferência com tempos de execução é complexo, muitas vezes aumentando os custos de computação e deixando de atender aos requisitos rígidos de latência. Sem uma orquestração eficiente do tempo de execução, as organizações lutam para equilibrar desempenho e valor em tempo actual.
Exemplo: Uma empresa de telecomunicações utiliza agentes de raciocínio para otimizar o tráfego de rede. Sem uma orquestração eficiente do tempo de execução, os agentes sofrem com a alta latência, causando atrasos no serviço e aumentando os custos.
Governança: a restrição que determina se os agentes escalam
Para 68% das organizações, esclarecer as implicações dos riscos e da conformidade é o principal requisito para o uso dos agentes. Sem esta clareza, a governação torna-se o maior obstáculo à expansão da IA.
O sucesso não é mais definido pela rapidez com que você experimenta, mas pela sua capacidade de se concentrar na produção de um produto. força de trabalho agente desde o início. Isso requer Governança com IA em primeiro lugar que impõe controles de políticas, custos e riscos no nível do tempo de execução do agente, em vez de modernizar as proteções depois que os sistemas já estão ativos.
Exemplo: Uma empresa usa um agente para logística. Sem a governança baseada na IA, o agente pode acionar um pedido caro de envio urgente por meio de uma API externa após interpretar mal a frustração do cliente. Isto resulta numa perda financeira porque o agente operou sem uma salvaguarda baseada em políticas ou um limite “humano no circuito”.
Esta abordagem de governança focada na produção destaca uma diferença basic entre plataformas projetadas para sistemas agentes e aqueles cuja governação permanece limitada à camada de dados subjacente.
Construindo para o benchmark de 100 agentes
A marca dos 100 agentes é onde a lacuna entre os pioneiros e o resto do mercado se torna uma divisão competitiva permanente. Colmatar esta lacuna requer uma abordagem de plataforma unificada, e não uma pilha fragmentada de ferramentas pontuais.
As plataformas criadas para gerenciar uma força de trabalho de agentes são projetadas para enfrentar os desafios operacionais que paralisam a IA empresarial em escala. Plataforma de força de trabalho de agente da DataRobot reflete esta abordagem concentrando-se em diversas capacidades fundamentais:
- Implantação flexível: seja na nuvem pública, na nuvem de GPU privada, no native ou em ambientes isolados, garanta que você possa implantar de forma consistente em todos os ambientes. Isso evita a dependência do fornecedor e garante que você mantenha a propriedade whole do seu IP de IA.
- Arquitetura aberta e neutra em termos de fornecedor: crie uma camada flexível entre {hardware}, modelos e regras de governança que permite trocar componentes conforme a tecnologia evolui. Isso prepara sua força de trabalho digital para o futuro e reduz o tempo que as equipes gastam em validação e integração manuais.
- Gerenciamento completo do ciclo de vida: Gerenciar uma força de trabalho de agente exige soluções para todo o ciclo de vida — desde o início do dia 0 até o dia 90 de manutenção. Isso inclui o aproveitamento de ferramentas especializadas como Syftr para fluxos de trabalho precisos e de baixa latência e Covalente para orquestração eficiente de tempo de execução para controlar custos de inferência e latência.
- Governança integrada com IA em primeiro lugar: Ao contrário das ferramentas baseadas exclusivamente na camada de dados, o DataRobot se concentra em riscos específicos do agente, como alucinação, desvio e uso responsável de ferramentas. Garanta que seus agentes estejam seguros, sempre operacionais e estritamente governados desde o primeiro dia.
O fosso competitivo está a aumentar. Os pioneiros que investem em uma base de governança, ferramentas unificadas e visibilidade de custos desde o primeiro dia já estão avançando. Ao focar no força de trabalho do agente digital como um sistema, em vez de uma coleção de experimentos, você pode finalmente ir além do piloto e gerar impacto actual nos negócios em grande escala.
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