Como a IA agêntica pode criar uma camada de inteligência para a infraestrutura

Imagine um sistema de infraestrutura em que os líderes possam ver as implicações das mudanças à medida que elas surgem: em que os proprietários entendam os efeitos do portfólio mais cedo, os operadores possam rastrear o desempenho dos ativos ao longo do ciclo de vida e os investidores, reguladores e equipes de entrega atuem com uma visão mais completa dos riscos, consequências e oportunidades. Nesse sistema, a inteligência não fica parada nos limites entre planejamento, financiamento, projeto, entrega e operações. Ele se move através deles.

Isso é importante porque a infraestrutura está se tornando mais difícil de ser governada apenas por meio da coordenação humana. Os volumes de dados estão aumentando, as interdependências estão se multiplicando e as consequências das decisões são cada vez mais sentidas nos domínios comercial, técnico, operacional e público ao mesmo tempo.

Mas a IA agêntica possibilita um futuro diferente: não removendo os sistemas, as funções ou os limites organizacionais dos quais a infraestrutura depende, mas criando uma camada de inteligência acima deles que pode reconciliar informações fragmentadas e fornecer inteligência pronta para decisão às pessoas responsáveis pelo julgamento e pela decisão. Em nível de sistema, isso pode significar visibilidade antecipada do risco, decisões mais rápidas e mais bem informadas, disciplina de capital mais forte, operações mais resilientes e menos valor perdido nas lacunas entre organizações, funções e estágios do ciclo de vida.

O que é IA agêntica? Essencialmente, é um sistema direcionado por metas no qual vários agentes especializados em IA raciocinam entre si a partir de várias fontes. Isso não é automação, pois se refere à tecnologia que está sendo programada para continuar trabalhando em tarefas predefinidas. Também não se trata de padronização de dados ou de revisão de pilhas inteiras de tecnologia.

Em vez disso, a IA agêntica fortalece o ecossistema de infraestrutura com uma "camada de inteligência". Isso consiste em vários agentes de IA especializados que entram em cada silo, extraem os dados necessários e os transportam para os usuários corretos. Por exemplo, os agentes de IA de programação recalibrarão o caminho crítico e considerarão o que levará a atrasos e suas ramificações. Os agentes de IA de segurança avaliarão os riscos e fornecerão medidas de mitigação. Os agentes de IA de custo monitorarão continuamente o progresso e os atrasos, alinhando-os com o resultado financeiro. Tudo isso, e muito mais, alimentará um agente de IA de orquestração que coordenará entre eles. Os silos não precisam ser destruídos.

Crucialmente, a IA agêntica é projetada para o benefício dos usuários finais humanos. A camada de inteligência organiza as massas de dados em um projeto de infraestrutura típico, com pacotes de decisões e prioridades gerados para dar suporte às principais stakeholders. Isso permite que as consequências de atrasos e outros problemas sejam imediatamente identificadas e soluções sejam geradas. Em seguida, os humanos usam agentes de IA de orquestração para trabalhar em um projeto até a conclusão bem-sucedida. 

Para que a IA agêntica prospere, os agentes devem ser capazes de raciocinar além das fronteiras organizacionais e de várias fontes de informação que foram originalmente projetadas para permanecerem separadas. Isso coloca o ônus de ter a governança adequada em vigor.

Para serem bem-sucedidas, as estruturas de governança de IA agêntica precisam acertar cinco coisas: responsabilidade e responsabilidade legal, transparência e explicabilidade, soberania de dados e confidencialidade comercial, supervisão e competência humana e resiliência sistêmica.

Todas essas áreas são multifacetadas e falam dos altos padrões que as organizações devem atender para permitir o desenvolvimento dessa tecnologia.

Entretanto, a camada de inteligência não exige uma revisão imediata do modelo operacional para começar a criar valor. Como a IA agêntica está presente em vários projetos, programas e portfólios, ela refletirá o nível de qualidade e governança com que trabalha.

O caso da camada de inteligência é estratégico, mas a resposta deve ser prática. Para a maioria das organizações, a questão não é se devem passar imediatamente para a coordenação agêntica total, mas como dar os próximos passos de uma forma que crie valor, desenvolva confiança e fortaleça a prontidão ao longo do tempo. 

Além disso, os diferentes grupos de stakeholders devem assumir a responsabilidade por seu próprio papel para criar as condições para que a coordenação agêntica forneça valor com segurança e em escala:

• Governo e órgãos reguladores: Desenvolver orientações específicas do setor para a tomada de decisão assistida por IA em aplicações de infraestrutura críticas para a segurança
• Proprietários de ativos e investidores: Testar a camada de inteligência em uma área definida com critérios de sucesso mensuráveis
• Designers e consultores: Estruturar dados de projeto para acesso do agente juntamente com o consumo humano
• Empreiteiras e organizações de entrega: Implantar agentes sobre os sistemas existentes de programação, custo e progresso no Estágio 1
• Operadoras: Definir requisitos de transferência estruturados que preservem as informações do ciclo de vida em formato consultável
• Fornecedores de tecnologia: Construir com padrões abertos, especialmente OpenUSD e IFC. Investir na capacidade de mediação semântica
• Instituições de ensino e pesquisa: Integrar a governança de IA agêntica aos programas de engenharia e gerenciamento de construção

Para os líderes, a prioridade imediata não é resolver tudo de uma vez. O objetivo é identificar o problema de coordenação de maior atrito, provar o valor nesse domínio e desenvolver a partir daí. No entanto, esse pragmatismo de curto prazo deve estar inserido em uma ambição mais clara de longo prazo: tornar os sistemas, os dados e os processos de decisão cada vez mais prontos para um futuro agêntico por design. É assim que a camada de inteligência passará do conceito para a realidade operacional e de casos de uso isolados para vantagens duradouras.

A questão agora não é se essa mudança chegará. O que importa é se os líderes e suas organizações irão moldá-lo ou se adaptar a ele. Aqueles que esperam pela imagem completa descobrirão que ela foi desenhada por outros.