Jason Hardy and Atsushi Ishikawa
Jason Hardy, CTO, Artificial Intelligence & Atsushi Ishikawa, CTO, Network Storage
17 de março de 2025
Se você trabalha em TI e a expressão IA agêntica não lhe é familiar, não se sinta excluído. Você não está sozinho.
Mas, assim como aconteceu com sua prima geradora de celebridades (GenAI), um pouco mais antiga, o nome logo fará parte do seu léxico cotidiano. Sem falar em todas as pessoas que você conhece.
Aqui estão os princípios básicos do que você precisa saber. E, mais importante, o que a IA agêntica significará para você como profissional ou líder de TI. Não apenas porque você a usará para ajudar a fornecer soluções para melhorar os processos de trabalho (como manutenção preditiva, previsão de demanda e rastreamento de ativos) e impulsionar a inovação para todos os outros em sua organização. Mas, sim, por causa da promessa que ele tem de ajudar VOCÊ e suas equipes a gerenciar e automatizar proativamente seus recursos de TI e dados. Liberando você para dedicar mais tempo ao que realmente gosta. Incluindo o aproveitamento da IA para realizar grandes coisas para todos em sua organização.
Embora as ferramentas e tecnologias que farão isso acontecer ainda estejam no horizonte, não demorará muito para que elas tenham o mesmo tipo de impacto transformador em nossas vidas que vimos com o lançamento do ChatGPT.
Uma rápida introdução à IA agêntica
Uma maneira simplista de ver a IA agêntica é pensar nela como um exército de especialistas prontos para ajudar você a fazer negócios. Esses especialistas são projetados para executar tarefas em seu nome com um nível de autonomia. Isso inclui a capacidade de tomar decisões, realizar ações e desenvolver estratégias sem sua intervenção imediata ou contínua. Embora não sejam necessariamente orientados a metas no sentido humano da expressão, os sistemas de IA agêntica geralmente são projetados para se adaptar a ambientes em constante mudança, aprendendo e melhorando a si mesmos com base em sua experiência anterior. Considerando tudo isso, é bom ter esses especialistas ao seu lado.
Funções de IA generativas igualmente ótimas, mas diferentes, criando novos tipos de conteúdo – texto, imagens, vídeos, etc. – com base em padrões e estruturas encontrados nos dados em que foram treinados. Embora seu nome os caracterize como tendo "inteligência", os sistemas GenAI são essencialmente reativos por natureza, respondendo às suas solicitações sem qualquer compreensão verdadeira do contexto ou dos objetivos.
Uma grande diferença entre a IA agêntica e generativa está em seus principais usos e aplicações. Embora a IA agêntica utilize a IA generativa, ela foi projetada para levar as coisas para o próximo nível, aconselhando e até mesmo tomando decisões por conta própria, em ambientes dinâmicos e em tempo real. Por exemplo, auxiliar no atendimento ao cliente ou fazer parte de uma organização de RH – tudo isso atuando como uma extensão de sua força de trabalho. Mas o foco deste blog é como esse mesmo nível de inteligência em tempo real - que vai muito além do que você pode pensar apenas como machine learning – pode ser aplicado ao mundo da própria TI. E como isso pode ser transformador para a vida de pessoas como você e eu.
Cinco maneiras como a IA agêntica transformará o gerenciamento de TI/dados
O advento da GenAI tornou este um momento empolgante para se trabalhar com TI. Mas também pode parecer um pouco exasperante. As empresas já enfrentavam desafios como o crescimento exponencial dos dados, as ameaças à segurança cibernética e a complexidade. A IA autêntica está surgindo como uma solução para lidar com todos eles.
Aqui estão cinco maneiras importantes de como a IA agêntica ajudará a simplificar as coisas para as pessoas que trabalham com TI.
1. Classificação e gerenciamento de dados
A IA agêntica pode ajudar a reduzir os esforços manuais e garantir dados consistentes em toda a empresa, categorizando, marcando e organizando-os de forma autônoma, acelerando a recuperação de dados e obtendo insights da infinidade de conjuntos de dados existentes em um ecossistema corporativo por meio da identificação de padrões nos dados. Tudo isso em tempo real. Um exemplo específico pode ser a detecção de informações confidenciais ou pessoalmente identificáveis (PII) e a adição automática de criptografia conforme necessário, agregando valor significativo (e reduzindo o risco) aos negócios.
2. Otimização proativa do armazenamento
Um sistema de IA agêntica pode monitorar as tendências de uso do armazenamento, prever e planejar a evolução das necessidades de capacidade, equilibrar as cargas de trabalho e realocar dinamicamente os recursos exatamente quando e onde forem necessários em tempo real. A capacidade de otimizar os recursos de armazenamento, evitando o provisionamento excessivo e acionando o escalonamento de dados “frios” (raramente acessados) para um armazenamento mais antigo e econômico, sem esforço manual, pode ser libertadora e mudar o jogo.
3. Governança e conformidade automatizadas de dados
Além de organizar e otimizar seus dados, a IA autêntica pode ajudar você a governá-los. Isso inclui a criação e a aplicação de políticas de retenção, a sinalização de riscos de conformidade e a garantia de níveis adequados de segurança e proteção. Além de aumentar a visibilidade, a IA autêntica pode gerenciar relatórios e auditorias, tudo sem intervenção humana. Isso pode ser especialmente valioso em setores altamente regulamentados, como serviços financeiros e de saúde.
4. Manutenção preditiva
Com a IA agêntica, os usuários poderiam automatizar proativamente os processos e a programação de manutenção, antecipando e evitando falhas de hardware por meio do monitoramento de peças-chave de telemetria, incluindo temperatura, vibração e até mesmo falhas leves. O sistema também pode iniciar o pedido e o envio de equipamentos de substituição ou a manutenção necessária de forma totalmente autônoma, liberando as equipes de TI para se concentrarem em tarefas estratégicas de nível superior.
5. Segurança e proteção de dados aprimoradas
A IA agêntica pode ser excelente na detecção e na resposta a ameaças de segurança cibernética em tempo real, inclusive ransomware e padrões de acesso a dados/computação incomuns ou anormais. Os sistemas podem isolar de forma autônoma volumes ou sistemas de dados específicos e iniciar instantâneos imutáveis, air- gaps ou backups. Dessa forma, reduzem os tempos de resposta e atenuam ou evitam danos, muitas vezes antes que eles aconteçam.
Um dia na vida da TI, no estilo da IA autêntica
Ao falar sobre os benefícios hipotéticos de uma nova solução de TI, acho útil imaginar como isso afetará a vida diária do usuário. Neste caso, um líder de dados em um grande banco global.
Começam o dia verificando o painel de controle do sistema, que categorizou e marcou todos os dados recebidos durante a noite. O sistema inteligente de classificação de dados identificou informações confidenciais, inclusive PII, e as criptografou automaticamente. Isso garante que os dados estejam devidamente organizados e seguros. Depois de economizar várias horas nessa tarefa, eles trabalham com a equipe financeira para criar um novo aplicativo de análise com IA.
No final da manhã, recebem uma notificação do sistema prevendo a necessidade de capacidade de armazenamento adicional. O sistema já realocou automaticamente os recursos para evitar o excesso de provisionamento imediato. Eles usam o tempo economizado para se reunir com a equipe de análise e discutir uma solução de transferência monetária na qual estão trabalhando com parceiros na EMEA.
A tarde começa com uma análise dos relatórios automatizados de governança de dados e conformidade. O sistema aplicou políticas de retenção, sinalizou riscos de compliance e garantiu níveis de segurança adequados para todos os dados. Percebem que um novo aplicativo não parece ter os sinalizadores de conformidade corretos definidos. Porém, como o sistema entende o tipo de dados, por meio do agente de classificação de dados, ele conseguiu informar o agente de governança e conformidade para corrigir a aplicação inadequada. Esse tipo de colaboração entre os dois agentes pode ser extremamente valioso, principalmente no espaço bancário global altamente regulamentado, garantindo a conformidade com sistemas regulatórios multinacionais complexos.
No final do dia, um alerta os notifica sobre uma possível falha de hardware de armazenamento em bloco. O recurso de manutenção preditiva de seu sistema de IA agêntica detectou anomalias nos dados e programou a manutenção proativa durante a noite. Antes de sair para o dia, eles conversam com parceiros em sua equipe global de gerenciamento de dados para discutir projetos em andamento. Em seguida, vão para a academia antes de ir para casa, confiantes em saber que sua infraestrutura de dados está segura e protegida. E no impacto positivo que a equipe causou ao longo do dia.
Explorando o poder transformador da IA autêntica
O dia desse líder de dados em particular pode não ter parecido muito empolgante para alguém de fora da TI. Mas para quem trabalha com TI, você sabe que um dia sem problemas inesperados – em que os problemas foram mitigados antes que acontecessem e em que é possível dedicar tempo a iniciativas estratégicas mais desafiadoras – é, de fato, um dia excelente e altamente produtivo.
E isso resume muito bem a promessa e o potencial transformador da IA agente. Que, embora ainda esteja no horizonte, tem a capacidade de melhorar drasticamente a TI e o gerenciamento de dados. E, ao fazer isso, deixar uma grande marca na indústria em geral.
Assim como na IA generativa, não podemos prever exatamente como será a jornada da IA agêntica. Mas podemos ter certeza de que ela será divertida. Especialmente para aqueles que a fizerem funcionar a seu favor.
Espero ter a chance de trabalhar com você ao longo do caminho.
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Jason Hardy is Chief Technology Officer for Artificial Intelligence at Hitachi Vantara
Atsushi Ishikawa is Chief Technology Officer for Network Storage at Hitachi Vantara.
