Depois de ter conversado com centenas de líderes de TI apenas no último ano, é claro que temos um excesso de capacidade onde os modelos de IA atuais já são muito bons em resolver muitos problemas que ainda não foram adotados. Os maiores obstáculos geralmente são a imaginação sobre o que agora é possível, a velocidade com que a tecnologia está mudando e a gestão da mudança para que isso aconteça. Na tecnologia, é natural experimentar muitas soluções e fazer muito trabalho para fazer algo funcionar. Mas fora da tecnologia, exceto para uma pequena porcentagem das maiores empresas, essas capacidades precisam ser embaladas como soluções funcionais para problemas claros. A grande oportunidade agora é construir Agentes de IA específicos de domínio que aproveitem as capacidades de IA de hoje, mas tragam um alto grau de compreensão do domínio, um padrão de UX que se encaixe no caso de uso e suporte para realmente fazer a gestão da mudança na empresa. Sem este conjunto de fatores, a adoção será lenta. Mas com eles, você tem uma vantagem poderosa.

À medida que os agentes de IA se tornam melhores na utilização de computadores e ferramentas, ou na escrita de código de forma instantânea para uma tarefa, seremos capazes de resolver domínios muito mais amplos de trabalho do conhecimento. Aqui está um exemplo do Box AI com as novas Claude Skills para gerar um arquivo powerpoint limpo a partir de dados existentes.

Muitos dos nossos fluxos de trabalho e processos tradicionais para construir software serão reconstruídos por causa dos agentes de IA. Por exemplo, ao construir novas funcionalidades usando um agente de IA, é uma loucura porque você basicamente irá evoluir os requisitos e a especificação do produto em tempo real enquanto o está criando. Você pode começar com uma ideia ou abordagem, mas como adicionar uma nova capacidade ou testar uma direção diferente custa quase nada, você acaba explorando o espaço de soluções muito mais. O que você acaba tendo raramente será o que você começou tentando fazer. Você costumava passar todo o seu tempo no início tentando decidir o que construir, porque o custo de mudar de direção uma vez que você começou em um caminho era enorme. Isso era ótimo para o pensamento inicial e, quando feito bem, leva a grandes produtos. Mas o problema é que você constrói um plano inteiro, então espera uma semana ou um mês para decidir se gosta da direção, e, nesse momento, é muito difícil mudar de rumo. Agora, esse processo poderia ser reduzido a uma hora, e então você pode testar se gosta da solução que acabou. Mas como o custo da funcionalidade incremental, melhoria de UX, novo comportamento, e assim por diante, foi a zero, você simplesmente tentará abordagens totalmente diferentes e verá o que funciona melhor. E você não tem nenhum obstáculo mental em descartar o que acabou de construir. Claro, isso terá uma desvantagem óbvia de que muitos projetos terão um rápido aumento de escopo ou experiências desconexas se você não tiver cuidado. É por isso que, na verdade, sempre haverá um grande prêmio em habilidades de produto e design excelentes. Nada disso desaparece em um mundo de IA, mas o processo de construção é completamente diferente.