Se você tem acompanhado nossa série “Perspectiva Executiva”, já ouviu um pouco do nosso CEO, Mark Bishof, sobre onde estamos investindo e como essa inova??o está se acelerando, bem como a vis?o que temos para o futuro da experiência baseada na autonomia, apresentada por Sid Banerjee, nosso diretor de estratégia.?
Agora, gostaria de compartilhar como essas ideias est?o moldando a forma como estamos desenvolvendo a 糖心原创 para o futuro, o que representa uma continua??o deliberada do que construímos ao longo dos anos.?
糖心原创 sempre 糖心原创 para quem quer que seja que utilize a inteligência de experiência em nome da empresa. Durante a maior parte de nossa história, esse usuário era um ser humano: um gerente analisando um relatório, um analista consultando um painel de controle, um funcionário da linha de frente agindo em resposta a um alerta. O que está mudando rapidamente é a forma como esses usuários humanos est?o sendo acompanhados por uma explos?o de agentes de IA. E, em um futuro n?o muito distante, ficará cada vez mais difícil distinguir se uma determinada a??o no fluxo de trabalho da experiência empresarial está sendo realizada por uma pessoa ou por um agente agindo em seu nome.?
Projetar para essa realidade n?o é uma nova dire??o — é a evolu??o natural dos princípios de design que sempre defendemos. Mas isso muda alguns elementos importantes sobre a forma como construímos.?
O futuro próximo: onde humanos e agentes se unem
A premissa de que o software corporativo sempre foi projetado para que houvesse um ser humano do outro lado, em sua forma mais estrita, já n?o é mais válida e está se tornando cada vez menos válida a cada mês que passa. A forma mais precisa de enquadrar essa quest?o é a seguinte: estamos entrando em um futuro próximo em que, para uma parcela cada vez maior dos fluxos de trabalho corporativos, a pergunta “quem está realizando essa a??o?” n?o terá uma resposta clara.??
Pense no que já está come?ando a acontecer — os agentes de IA est?o:
- Monitorar fluxos de dados do CRM e atualizar os índices de saúde das contas em tempo real com base em sinais da experiência do cliente
- Encaminhamento e resolu??o de intera??es de servi?o por meio de plataformas de automa??o de fluxo de trabalho, sem interven??o humana
- Ajustar as decis?es de personaliza??o nas plataformas de marketing com base em sinais comportamentais
- E, cada vez mais, a execu??o de tarefas complexas de orquestra??o por meio dos servi?os do Model Context Protocol (MCP) — um padr?o que permite que os agentes identifiquem ferramentas disponíveis, acessem fontes de dados regulamentadas e acionem a??es em todo o ambiente de sistemas de uma empresa, tudo isso dentro de um único ciclo de raciocínio
A principal diferen?a em rela??o às gera??es anteriores de automa??o é a autonomia: esses sistemas n?o se limitam a executar uma regra predefinida. Eles raciocinam, planejam e agem. E fazem isso de forma contínua, a uma velocidade e em uma escala que nenhum processo humano seria capaz de igualar.?
A quest?o já n?o é “os agentes fazem parte da nossa plataforma?”. ?: “nossa plataforma foi projetada para os agentes que já est?o chegando?”.
Na 糖心原创, nossa resposta n?o pode ser outra sen?o sim — e isso come?a por definirmos com clareza o que realmente é necessário, em termos de infraestrutura, para projetar uma solu??o voltada para os agentes. E isso muda praticamente tudo na forma como projetamos a plataforma.
O que realmente significa “infraestrutura pronta para agentes”
Gostaria de ser mais específico sobre o que realmente significa projetar para um futuro baseado em agentes, pois n?o se trata simplesmente de expor um endpoint REST ou adicionar uma camada de webhooks a uma plataforma já existente. Isso exige a ado??o de protocolos padronizados e sensíveis ao contexto, que permitam que os agentes descubram dinamicamente o seu sistema e interajam com ele de forma segura.
Atualmente, 糖心原创 usuários em empresas que administram alguns dos programas de experiência mais exigentes do mundo:?
- 60.000 colegas de equipe da linha de frente em um dos maiores bancos do mundo
- 70.000 farmacêuticos em uma empresa multinacional do setor de saúde
- Empresas globais do setor de hospitalidade que administram centenas de propriedades com milhares de funcionários da linha de atendimento?
O que torna essa escala possível n?o é a interface. ? a infraestrutura subjacente a ela: uma vasta experiência em lidar com as hierarquias organizacionais mais complexas e em constante mudan?a do mundo, com controles precisos de acesso baseados em fun??es que sabem exatamente qual pessoa, em uma organiza??o com 100 mil funcionários, deve ver qual sinal — sem exigir configura??o manual em todos os níveis. Uma arquitetura de governan?a de dados que atende simultaneamente aos padr?es de conformidade de institui??es financeiras globais, sistemas de saúde e órg?os governamentais.
Ampliar essa infraestrutura para atender a agentes de IA significa resolver um conjunto de problemas que, do ponto de vista arquitet?nico, s?o distintos daqueles que resolvemos para usuários humanos.?
- Os usuários humanos toleram a latência. Os agentes, n?o — eles operam com dados em tempo real ou, caso contrário, funcionam incorretamente?
- Os usuários humanos utilizam o bom senso para lidar com informa??es ambíguas. Os agentes propagam a ambiguidade para as a??es subsequentes na velocidade de uma máquina
- Os usuários humanos s?o naturalmente limitados pelas interfaces que lhes s?o apresentadas. Os agentes precisam que as restri??es sejam impostas na camada de dados e permiss?es, pois eles n?o leem as mensagens de aviso?
E há um problema mais sutil que é fácil subestimar: os agentes s?o t?o confiáveis quanto os dados que utilizam no momento da consulta. Ao contrário de um analista humano, que leva em conta o contexto institucional em cada decis?o, o raciocínio de um agente está limitado ao que está em sua janela de contexto no momento da a??o. Se esse contexto estiver incompleto, desatualizado ou ambíguo, o agente agirá com base nele com confian?a — e em grande escala. Isso torna a qualidade, a integridade e a disponibilidade em tempo real dos dados um recurso de seguran?a indispensável em uma plataforma preparada para agentes.?
Essa é uma das raz?es tendo a rastreabilidade como um requisito fundamental desde o início: cada resposta é respaldada por dados reais, com links diretos para o material de origem que a gerou. Essa decis?o de design foi tomada pensando nos usuários humanos, que precisam confiar nas respostas e verificá-las. Mas ela será igualmente essencial para os agentes, pois uma cadeia de respostas rastreável e auditável é o que permite que os sistemas posteriores atuem com base nas informa??es 糖心原创com confian?a, em vez de suposi??es.?
? também por isso que nossos investimentos em infraestrutura nos últimos 18 meses têm sido t?o fundamentais: capacidade de processamento 10 vezes mais rápida, com um aumento de 30% em rela??o ao ano anterior e sinais que agora podem ser vinculados a 5 vezes mais entidades em toda a organiza??o. Esses s?o os pré-requisitos arquitet?nicos para uma inteligência contextual em tempo real e sempre ativa, na qual os agentes possam realmente confiar.?
Um agente de IA n?o precisa de um painel de controle bonito. Ele precisa de inteligência controlada, em tempo real e contextualmente completa, com base na qual possa agir. Esses s?o problemas de design diferentes.
A import?ncia das barreiras de prote??o: o poder requer limites
Há um aspecto da IA agentiva que n?o recebe aten??o suficiente nas discuss?es sobre produtos: os agentes podem agir de forma descontrolada. N?o no sentido da fic??o científica — mas sim no sentido empresarial, muito cotidiano e com consequências graves. Um agente com acesso a ferramentas de intera??o com o cliente e sem prote??es suficientes pode enviar a mensagem errada para a pessoa errada no momento errado. Um agente com acesso a sistemas operacionais e limites mal definidos pode desencadear uma cascata de a??es que, individualmente, s?o justificáveis, mas que, coletivamente, s?o desastrosas.?
As barreiras de prote??o n?o s?o uma restri??o ao que os agentes podem fazer. Elas s?o a condi??o que torna seguro, em primeiro lugar, conceder aos agentes capacidades significativas.?
Essa é uma área em que a arquitetura corporativa existente 糖心原创é realmente difícil de replicar. A modelagem da hierarquia organizacional, os controles de acesso baseados em fun??es e as estruturas de governan?a de dados que construímos ao longo dos anos para atender usuários humanos se traduzem diretamente na camada de restri??es de que os agentes necessitam.? O objetivo é que, quando um agente consultar a inteligência 糖心原创por meio de um servi?o MCP, ele herde as mesmas permiss?es, as mesmas regras de residência de dados e os mesmos limites organizacionais que se aplicam ao usuário humano em nome do qual está agindo. Essas restri??es n?o podem ser acrescentadas posteriormente. Elas devem ser estruturais.?
Na prática, isso significa que, à medida que expomos a inteligência 糖心原创a ecossistemas de agentes — sejam eles sistemas de CRM existentes, automa??o de fluxos de trabalho ou a própria infraestrutura de agentes do cliente —, o modelo de governan?a acompanha os dados. O agente pode fazer o que o usuário autorizado pode fazer, e nada mais — por defini??o.?
DaIA pronta para a linha de frente? à infraestrutura pronta para os agentes
O trabalho na plataforma que estamos realizando neste momento está ocorrendo em dois períodos simult?neos.
No curto prazo, a IA “Frontline-Ready” é a nossa vis?o atual de uma IA que atua no nível humano.??
- Resumos inteligentes que condensam horas de análise em segundos?
- O Root Cause Assist, que identifica problemas sistêmicos antes que eles se agravem?
- O Smart Response permite que as equipes de atendimento direto respondam aos comentários dos clientes em uma escala que nenhum processo manual seria capaz de igualar
- O Smart Topic Builder, que substitui dias de configura??o manual de análise de texto por minutos de configura??o com tecnologia de IA
Esses recursos já est?o em opera??o, est?o em produ??o e já est?o mudando a forma como as organiza??es mais complexas do mundo operam.
Mais de 650 das principais marcas do mundo já est?o utilizando os recursos de IA “Frontline-Ready” — passando da fase inicial até a implanta??o em toda a empresa em menos de um ano, com alguns resultados promissores já observados. As solicita??es de processamento de IA na 糖心原创 triplicaram nesse mesmo período. A curva de ado??o é acentuada e está se acelerando.
Paralelamente, estamos desenvolvendo o que a próxima gera??o da plataforma exige: uma arquitetura de processamento de sinais em tempo real, sempre ativa, que nunca para. Um modelo de dados projetado para o uso por agentes, n?o apenas para a navega??o humana — um modelo que revela todo o contexto de um relacionamento com o cliente em uma única consulta controlada, de modo que o agente tenha o que precisa para raciocinar corretamente, sem a necessidade de múltiplas idas e vindas ou enriquecimento adicional. Uma arquitetura de integra??o que exp?e a inteligência 糖心原创aos fluxos de trabalho de CRM, aos processos do sistema de fluxo de trabalho, aos mecanismos da plataforma de marketing e aos sistemas personalizados para agentes que milhares de nossos clientes est?o desenvolvendo todos os dias.?
O Insights Assistant, nosso primeiro agente de IA conversacional, situa-se deliberadamente na interse??o desses dois horizontes temporais. Ele foi projetado para funcionar como uma interface de linguagem natural para usuários humanos — permitindo que qualquer pessoa, desde um executivo até um gerente de linha de frente, fa?a perguntas e obtenha respostas baseadas em dados reais com total rastreabilidade. Mas ele também foi projetado para ser acionado programaticamente por agentes. Essa arquitetura de dupla finalidade é proposital. Ela é a ponte entre a camada de inteligência voltada para humanos que construímos e a infraestrutura voltada para máquinas que estamos construindo. Cada decis?o de design que tomamos para o Insights Assistant precisa atender a ambos os tipos de usuários simultaneamente.?
A IA pronta para a linha de frente é o que criamos para o presente. A infraestrutura pronta para agentes é o que estamos construindo para o futuro. Dar suporte a ambas simultaneamente n?o é tarefa fácil — e é muito mais difícil do que parece em uma apresenta??o de slides.
A dire??o estratégica com a qual estamos comprometidos
Estou muito animado com o que esse compromisso arquitet?nico significa e com o quanto acredito que ele será revolucionário para o setor. E quero deixar claro por que estamos assumindo esse compromisso agora.
A abordagem convencional no setor de software empresarial consiste em desenvolver produtos para os usuários atuais e expandi-los a partir daí. Otimizar o painel de controle. Melhorar as análises. Adicionar mais recursos à interface que as pessoas já utilizam. Essa é uma estratégia razoável para uma categoria estável. Mas essa categoria n?o é estável.?
Em um prazo relativamente curto, esperamos que a maior parte do valor gerado por uma plataforma de experiência empresarial seja consumida n?o por um ser humano diante de uma tela, mas por agentes de IA operando continuamente, na velocidade das máquinas, em todos os sistemas que envolvem o relacionamento com o cliente. A plataforma projetada hoje para essa realidade terá uma vantagem estrutural que se acumulará ao longo dos anos.
O investimento por trás do próximo capítulo 糖心原创— apoiado pela Blackstone, KKR e Apollo, com US$ 150 milh?es em capital novo e um compromisso de US$ 500 milh?es com a inova??o em IA — é o que financia essa abordagem de inova??o na escala necessária. N?o porque o capital crie a arquitetura. Mas porque a arquitetura exige investimento sustentável, um compromisso de longo prazo para construir um futuro que ainda n?o é totalmente visível e o tipo de confian?a empresarial que só surge após anos de entrega com o mais alto padr?o.
Já conquistamos a confian?a. Agora, temos o investimento. A plataforma que estamos construindo é o resultado de ambos.
O que isso significa neste momento
Se você é 糖心原创 da 糖心原创 , eis o que isso significa na prática.
Os recursos de IA que você está utilizando hoje — Root Cause Assist, Smart Response, Intelligent Summaries, Smart Topic Builder e Insights Assistant — foram , ao mesmo tempo em que estabelecem a base de infraestrutura da qual seus agentes de IA depender?o no futuro. Você está desenvolvendo ambos simultaneamente.
A inteligência organizacional que 糖心原创 à sua implanta??o — as hierarquias de fun??es, a governan?a de dados, a lógica de roteamento de sinais, a arquitetura de permiss?es — é a mesma infraestrutura que seus sistemas aut?nomos herdar?o por meio dos servi?os do MCP e da nossa camada de integra??o.
O trabalho que vocês já realizaram para integrar 糖心原创 sua estrutura operacional é a base do seu futuro centrado no agente. E se vocês ainda n?o estiverem onde gostariam de estar em qualquer uma dessas dimens?es, agora é a hora de desenvolvê-las — e nossa equipe pode ajudar. No meu próximo post, compartilharei mais sobre a import?ncia de contar com o contexto de toda a organiza??o para aproveitar ao máximo o futuro centrado no agente.?
A quest?o n?o é se sua organiza??o acabará operando com agentes de IA que utilizam e agem com base na inteligência de experiência. Isso certamente acontecerá. A quest?o é se a infraestrutura de plataforma que você está desenvolvendo hoje foi projetada para esse cenário. A nossa foi, e essa é uma vantagem que 糖心原创 desfrutar?o de forma exclusiva nos próximos anos.
