Durante o THINK, evento anual da IBM, a empresa apresentou novas tecnologias híbridas para escalar a IA corporativa, permitindo que organizações criem e implementem agentes de IA com seus próprios dados empresariais. A IBM estimou que mais de um bilhão de aplicativos surgirão até 2028, pressionando as empresas a crescer em ambientes cada vez mais fragmentados. Isso requer integração perfeita, orquestração e prontidão de dados.
A IBM divulgou que está combinando tecnologias híbridas, recursos de agentes e o conhecimento da indústria para ajudar empresas a operacionalizar a IA. Segundo a companhia, os agentes de IA estão migrando de uma ferramenta que conversa para sistemas que funcionam sobre demandas. Apesar disso muitas empresas ainda têm dificuldade em integrá-los a diversos ambientes, aplicativos e dados.
“A era da experimentação com IA acabou. Hoje, a vantagem competitiva vem da integração de IA, desenvolvida especificamente para gerar resultados de negócios mensuráveis”, disse Arvind Krishna, presidente e CEO da IBM. “A IBM está capacitando empresas com tecnologias híbridas que simplificam a complexidade e aceleram implementações de IA prontas para produção.”
De acordo com os especialistas, há uma nova ferramenta da empresa que permite criar agentes próprios com ferramentas que facilitam a integração, personalização e implementação de agentes desenvolvidos em qualquer framework, desde um gerador de agentes (sem código) para usuários não técnicos até ferramentas de código avançadas. Também é possível gerar agentes especializados pré-desenhados em áreas como Recursos Humanos, Vendas e Compras, com agentes utilitários para ações mais simples, como pesquisas na web e cálculos.
O portfólio da organização também conseguirá integrar aplicativos empresariais de fornecedores, incluindo Adobe, AWS, Microsoft, Oracle, Salesforce Agentforce, SAP, ServiceNow e Workday. Orquestração de agentes para gerenciar múltiplos agentes e coordenar ferramentas necessárias para lidar com projetos complexos. E a observabilidade do agente para monitorar desempenho, segurança, otimização do modelo e governança durante todo o ciclo de vida do agente.
