Desenvolva soluções multiagentes para resolver problemas e acelerar resultados de negócio

Desde a chegada dos grandes modelos de linguagem em 2022, os agentes de Inteligência Artificial foram da automação e execução de tarefas simples para peças de sistemas coordenados e complexos. Com isso, o surgimento de arquiteturas multiagentes, capazes de executar fluxos de trabalho de forma integrada, está permitindo redefinir como o trabalho é feito em enterprises.

Apesar da possibilidade, enquanto empresas divulgam resultados expressivos com a tecnologia, inúmeros são os relatórios que mostram que o desafio não é tão simples assim: como indica o estudo do MIT em que 95% dos projetos não alcançam a fase de produção.

Não por acaso, entre ruídos e promessas, a tomada de decisão em relação à Inteligência Artificial é atravessada por experimentação e riscos.

Ao contrário de subestimar, levamos a sério esse contexto. Não só desenvolvemos o método AI Sprint como uma forma de sair da inércia, criando e validando uma solução orientada ao seu negócio em poucas semanas, como adotamos uma postura de entregas incrementais em nossas soluções.

A inação é tão arriscada quanto a experimentação desenfreada. Por isso, é fundamental encontrar formas estruturadas de construir soluções.

O contínuo avanço da tecnologia e as complexidades associadas a fazer uma solução para enterprise exigem um desenvolvimento de entregas incrementais e orientadas ao negócio. Ao invés de nascer grande, nossos sistemas crescem conforme movimentam indicadores importantes e específicos de negócio.

Mesmo que promissora, o sucesso depende de uma implementação que se adapte à realidade do negócio, e não o contrário. O novo paradigma demanda atualização tecnológica, mas também demanda integrações consistentes com as visões e estratégias da empresa — e não uma reação ao hype, ou até um fear of missing out (FOMO).

Agende uma conversa e descubra mais sobre nossos métodos, cases e possibilidades no desenvolvimento de soluções multiagentes.

Como desenvolvemos soluções multiagentes

• Cocriando com os times de negócio: imersos no contexto e criando uma troca de conhecimento qualificada com os times de negócio, validamos uma prova de conceito orientada à empresa a partir do nosso método *AI Sprint.*

• Conectando a solução a resultados específicos e relevantes: utilizando metodologias de lean analytics, desenvolvemos com foco em indicadores-chave e com maior potencial de impacto no resultado, incrementando a solução a cada resultado validado.

• Alinhando estratégia, design, pesquisa e engenharia: juntamos um time com experiência em aplicar a tecnologia em grandes empresas, aliando design, engenharia, pesquisa e estratégia em todo o processo, sempre cocriando com os times de negócio da empresa.

• Aplicando Inteligência Artificial onde realmente gera resultados: mesclando modelos determinísticos e de IA Generativa, diminuímos a exposição e o risco de alucinações, potencializando as habilidades de AI onde elas realmente impactam no negócio.

• Desenvolvendo fluxos e arquiteturas de agentes complementares: ao invés de um grande sistema orientado à automação de tarefas, trabalhamos com agentes especialistas, otimizados para se responsabilizar por tarefas específicas, que, de forma coordenada, resolvem problemas.

• Priorizando a integração e a autonomia da empresa com a solução: além de capacitar as pessoas da empresa com a tecnologia, adaptamos nossos sistemas, frameworks e modelos para a realidade e necessidade tecnológica de cada empresa, preservando sua autonomia.

• Utilizando técnicas avançadas de Prompt Engineering: acompanhando a curiosidade contínua do nosso time, trabalhamos a partir de técnicas avançadas de Prompt Engineering, sempre atualizadas em suas novas possibilidades — como exploramos nesse artigo sobre APE.

• Construindo com frameworks validados e de diferentes qualidades: ao longo dos anos não só testamos múltiplos frameworks, como validamos estruturas próprias que se utilizam de técnicas avançadas de long chain graph, adaptáveis para diferentes realidades empresariais.

• Fazendo melhorias progressivas e não reativas: utilizando técnicas e plataformas próprias de observabilidade, nossos sistemas crescem conforme o resultado alcançado, acompanhando testes contínuos e alertas de exposição e riscos.

• Mapeando o impacto e a responsabilidade ética da solução: nossos sistemas nascem com uma preocupação ética orientada, em que a responsabilidade e eventuais iniciativas de adaptação acompanham progressivamente o desenvolvimento das soluções.

Do negócio para a tecnologia

Nossas experiências demonstram que para vencer rápido, é preciso priorização e uma colaboração próxima com os times de negócio.

O entusiasmo com a tecnologia não deve se sobrepor às estratégias de negócio, muito menos minimizar o desafio que é fazer uma enterprise crescer. Como aprendemos — em iterações das nossas soluções —, o verdadeiro potencial com o novo paradigma é conquistado em partes: da especificidade para o abrangente.

Como revela nossa experiência na aplicação da tecnologia em empresas como Mars, Movida, e Reckitt, as melhores soluções são as que se configuram e se adaptam aos processos, infraestruturas e estratégias da empresa.

Agende uma conversa e descubra mais sobre nossos métodos, cases e possibilidades no desenvolvimento de soluções multiagentes.

Ou conheça mais sobre o AI Sprint, um método criado para sair da inércia e desenvolver uma prova de conceito com AI em duas semanas.