Imagine um exército invisível de agentes de Inteligência Artificial (IA) operando silenciosamente nos bastidores da sua empresa, tomando decisões, executando tarefas críticas e interagindo com clientes e sistemas em tempo real. Agora pergunte-se: quem está monitorando esses agentes? O que acontece quando eles erram, saem do ar ou tomam uma decisão equivocada?
Se você ainda não pensou nisso, é melhor começar agora. O futuro aponta para a adoção em larga escala de agentes de IA. De acordo com o Gartner, até 2027, 50% das decisões de negócios serão aprimoradas ou automatizadas por agentes de IA para inteligência de decisão. O cenário mostra a urgência de garantir que esses sistemas sejam seguros, confiáveis e supervisionados frente a desafios significativos, principalmente aqueles relacionados à eficiência, governança, segurança e escalabilidade. É aí que entra o AgentOps.
Tecnicamente falando, o AgentOps representa a sucessão das eras anteriores, que passa pela DevOps (Development Operations) -conjunto de práticas e de ferramentas que visam automatizar e integrar os processos entre desenvolvimento de software e operações de TI; MLOps (Machine Learning Operations) - prática que visa automatizar e otimizar o ciclo de vida de modelos de Machine Learning, desde o desenvolvimento até a implantação e monitoramento em produção; e LLMOps (Large Language Model Operations), que envolve práticas e processos para o gerenciamento e a operação de modelos de linguagem grandes (LLMs).
Seguindo essa linha evolutiva, o AgentOps expande o conceito para o monitoramento da tomada de decisão, o raciocínio e a execução em ambientes dinâmicos de agentes de IA. Embora os benefícios dos agentes de IA sejam evidentes, sua adoção consistente em larga escala apresenta desafios significativos, principalmente relacionados à eficiência, governança, segurança e escalabilidade. O objetivo dessa metodologia, portanto, é garantir eficiência, confiabilidade, transparência e controle em ambientes operacionais dinâmicos, bastante diferente dos softwares tradicionais, baseados em lógicas estáticas.
Com potencial de revolucionar o o mercado global, os agentes de IA já movimentaram US$5,1 bilhões em 2024 e deve alcançar US$47,1 bilhões até 2030, segundo a consultoria de negócios Markets and Markets, exibindo um crescimento anual (CAGR) de 46,3%, conforme dados da consultoria de mercado IDC (International Data Corporation). Como consequência disso, as plataformas de IA agênticas devem crescer em taxa parecida até 2035.
Em contrapartida a essa evolução, ainda há escassez de frameworks robustos para depuração, bem como teste e validação de agentes de IA em escala, exigindo um monitoramento contínuo de desempenho para identificar e corrigir problemas à medida que surgem. Esse cenário representa o que chamamos de "dilema da autonomia", que envolve encontrar o equilíbrio ideal entre controle e liberdade dos agentes.
Diante disso, organizações que não investirem proativamente em AgentOps, correm o risco de enfrentar desvantagens competitivas significativas, em especial, em termos de eficiência operacional e capacidade de inovação, uma vez que a adoção do AgentOps resulta em benefícios quantificáveis que se traduzem diretamente em melhorias de eficiência, economia de custos e potencial de crescimento de receita.
Exemplos práticos comprovam isso. A varejista de eletrônicos Best Buy, reduziu 25% de despesas no atendimento ao cliente nos canais de chat, e-mail e voz. Já a multinacional de tecnologia Cisco Systems, diminuiu em 30% o tempo de resolução de tickets de TI. A Chevron, multinacional de energia, gerou uma economia de US$ 60 milhões por ano e uma redução de até 40% no tempo administrativo. Por fim, o centro médico acadêmico Mayo Clinic gerou um aumento de 17% na receita.
Com esses resultados em mãos, fica claro que os AgentOps não apenas cortam custos, mas também aceleram o desempenho, aumentam a agilidade e melhoram a satisfação do cliente e da equipe, gerando um "efeito multiplicador" de valor. Aderir a ela é garantir competitividade no presente e no futuro.
*Paulo Laurentys é COO da A3Data, consultoria especializada em dados e Inteligência Artificial, parceira Advanced da AWS (Amazon Web Services).
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