No ecossistema criado para orquestração de LLMs, agentes de IA e outras ferramentas generativas, a conversa é o elo que conecta todos os nós individuais em jogo. Tecnologias avançadas são sequenciadas de formas inteligentes para criar automações de processos empresariais que continuam a evoluir. Dentro desses ecossistemas, as máquinas se comunicam entre si, mas também há conversas entre humanos e máquinas. Em ecossistemas verdadeiramente otimizados, humanos treinam suas contrapartes digitais por meio de interfaces conversacionais, ensinando-as a contextualizar e resolver problemas.

Essas inovações, algoritmos e sistemas que se unem começam a construir o que é chamado de inteligência geral artificial (AGI). A ideia é fornecer às máquinas um equilíbrio de objetivos e instruções, criando um sistema que, ao atingir AGI, só precisará de um objetivo para completar uma tarefa. Isso leva à AGI organizacional iminente, onde humanos eliminam tarefas tediosas e interagem com colegas digitais que realizam automações usando todos os dados disponíveis.

Há o benefício imediato de eliminar tarefas tediosas e o benefício a longo prazo de um ecossistema crescente onde funcionários e clientes interagem com colegas digitais que podem realizar automações usando todos os dados disponíveis.

McKinsey descreve um gêmeo digital como uma réplica virtual de um objeto físico, pessoa ou processo, usada para simular seu comportamento e compreender como funciona na vida real. Eles descrevem esses gêmeos habitando ecossistemas semelhantes ao que estamos discutindo, chamados de metaverso empresarial, um ambiente digital e frequentemente imersivo que replica e conecta todos os aspectos de uma organização para otimizar simulações, planejamento de cenários e tomada de decisão.

Algo tão vasto quanto um metaverso empresarial não se materializará em um sistema fechado onde as ferramentas precisam ser fornecidas exclusivamente por Google ou IBM. Estar preso a um fornecedor específico de LLM, PNL ou PLN limita os ciclos de desenvolvimento às capacidades do fornecedor. LLMs e PNL/PLN são apenas peças individuais de tecnologia que compõem um ecossistema mais amplo para criar inteligência artificial. “Modular” significa que, quando funcionalidades melhores surgem, um sistema aberto está pronto para aceitá-las e usá-las.

LLMs, um obstáculo comum

Na corrida para hiperautomatizar, LLMs provaram ser o primeiro obstáculo para muitas organizações. Ao tentar automatizar aspectos específicos de suas operações com essas ferramentas, o resultado geralmente é uma coleção de chatbots pouco impressionantes, operando em sistemas fechados e criando experiências de usuário subpar.

Pense na fabricação de automóveis. Seria mais fácil gerenciar a cadeia de suprimentos se tudo viesse de um único fornecedor, mas a produção sofreria. A Ford, pioneira na eficiência da linha de montagem, depende de uma cadeia de suprimentos com mais de 1.400 fornecedores de nível 1, separados por até 10 níveis entre suprimento e matérias-primas, oferecendo oportunidades significativas para identificar e reduzir custos e proteger contra mudanças econômicas.

Busque abertura

“A maioria dos sucessos de IA de alto perfil até agora ocorreu em domínios relativamente fechados”, disse Dr. Ben Goertzel em sua palestra TEDxBerkeley, “AI Descentralizada”, apontando para jogos como exemplo. Ele descreve programas de IA jogando xadrez melhor do que qualquer humano, mas lembra que essas aplicações ainda “engasgam” quando enfrentam o esplendor caótico do mundo cotidiano.

Na mesma palestra TEDx, Goertzel menciona ideias do livro de Marvin Minsky, The Society of Mind: “Pode não ser um algoritmo escrito por um único programador ou empresa que traga o avanço para a inteligência geral. Pode ser uma rede de diferentes IAs, cada uma fazendo coisas diferentes, especializando-se em certos tipos de problemas.”

Hiperautomatizar dentro de uma organização é semelhante: uma rede completa de elementos trabalhando juntos de forma evolutiva. Arquitetos do ecossistema podem iterar rapidamente, testando novas configurações, e as ferramentas, IAs e algoritmos mais aptos sobrevivem. Do ponto de vista empresarial, esses sistemas abertos fornecem os meios para entender, analisar e gerenciar as relações entre todas as partes móveis dentro do ecossistema, o único caminho para criar uma estratégia viável de hiperautomação.

Não tema o escopo, abrace a enormidade

Criar uma arquitetura para hiperautomação é uma questão de criar uma infraestrutura, não tanto os elementos individuais dentro dela. É como as estradas, eletricidade e vias navegáveis que você coloca em prática para apoiar casas, edifícios e comunidades. O problema de muitas organizações com esses esforços é não perceberem sua vastidão.

A beleza de uma plataforma aberta é que você não precisa acertar de imediato. Pode ser assustador sair de um ecossistema mais familiar, mas a amplitude e complexidade da IA são onde residem suas capacidades de resolução de problemas. Seguir a sabedoria prática aplicada a tecnologias emergentes — esperar até que um caminho claro surja antes de aderir — não funcionará, porque assim que uma organização atingir um estado de hiperautomação, seus concorrentes não conseguirão alcançá-la.

Como você pode imaginar, esse desenvolvimento e implantação distribuídos de microsserviços dão um grande impulso a toda a organização. Você pode criar várias aplicações simultaneamente, com mais desenvolvedores trabalhando no mesmo aplicativo ao mesmo tempo, resultando em menos tempo gasto em desenvolvimento. Toda essa atividade prospera porque o sistema aberto permite que novas ferramentas de qualquer fornecedor sejam sequenciadas à vontade.

Este artigo foi extraído do Capítulo 11 da próxima edição revisada e atualizada de Age of Invisible Machines (Wiley, abril de 2025).

Imagem destacada cortesia: by north.