A inteligência artificial continua a mudar fundamentalmente a maneira como fazemos negócios e, no ano passado, uma nova inovação entrou nos holofotes. Os agentes de IA estão sendo adotados em velocidade recorde entre as organizações, do marketing ao gerenciamento de dados e ao atendimento ao cliente, com a promessa de otimizar decisões, envolver clientes e aumentar a produtividade para as empresas gerarem valor comercial.
Vimos o agente de IA lançados de empresas em todos os tamanhos e indústrias. Em maio, o Google anunciou que incorporaria agentes de IA em suas pesquisas, enquanto a Microsoft também anunciou um plano para usar agentes de IA para ajudar seus usuários a pesquisar na Web. O uso de agentes de IA está surgindo entre as indústrias, desde finanças e saúde a concessionárias de carros.
De fato, o Boston Consulting Group prevê que o mercado de agentes de IA crescerá em um CAGR de 45% nos próximos cinco anos. O Gartner também estimou que 80% das consultas comuns de atendimento ao cliente serão resolvidas pelos agentes da IA em menos de cinco anos.
Mas aqui está o problema: os agentes são tão bons quanto os dados que eles executam.
Derek lidera as equipes de segurança, engenharia, operações e segurança da Amperity.
Por que os dados ainda viajam ai
Independentemente da natureza de ponta da ferramenta de IA ou de suas promessas altas, uma constante permanece quando se trata dos dados em que estão operando: lixo, lixo fora.
As empresas que concordam contra os concorrentes para implantar agentes de IA sem dar um passo atrás para avaliar as fontes que estão operando em um risco importante – se esses agentes dependem de dados fragmentados ou imprecisos, não funcionam conforme o esperado. Mesmo os sistemas de IA mais capazes não podem fornecer resultados se forem construídos com informações ruins.
De acordo com o MIT Technology Review Insights, 78% das empresas globais não estão prontas para implantar agentes e LLMs de IA. O que os impede? Seus dados não estão preparados para apoiar a IA. No centro do sucesso da IA, os dados de clientes unificados, precisos e em tempo real.
Quando os agentes da IA são alimentados por dados ruins e desarticulados, as consequências podem ser caras. No ano passado, a Air Canada foi forçada a reembolsar um cliente quando seu chatbot prometeu um desconto que não existia. E, em abril, uma empresa de tecnologia sofreu consequências depois que o erro de um agente de atendimento ao cliente resultou em uma onda de assinaturas canceladas.
Esses tipos de contratempos podem ameaçar a lealdade do cliente e resultar em rotatividade. Os agentes da IA são tão inteligentes e úteis quanto os dados nos quais são construídos. Para confiar no seu agente de IA, você deve confiar na sua fundação de dados.
Resolução de identidade, reimaginada para agentes
A peça mais essencial – e a mais esquecida – para fazer a IA Agentic Work é a resolução de identidade. Sem uma visão clara e precisa de quem o cliente está em sistemas historicamente desconectados e fragmentados, os agentes estão voando cegos.
Isso está mudando. Agora, os agentes da IA podem assumir a resolução de identidade como parte de sua função, correspondendo registros em tempo real, refinando continuamente as conexões e operando sem sistemas quebradiços baseados em regras. Em vez de depender dos perfis estáticos e de tamanho único, a resolução de identidade agêntica cria uma imagem viva do cliente, melhorando a cada interação e promovendo maior produtividade e precisão.
Isso significa menos erros, menos tempo de dados manual de demora e tempo mais rápido para cada sistema a jusante.
Obtendo a Fundação de Dados certa
Antes que os agentes da IA possam operar de maneira eficaz, os dados subjacentes devem ser:
Unificado: Dados de todos os toques, que vão do comércio eletrônico e do CRM ao suporte ao cliente, devem ser costurados em uma única camada acessível que é utilizável para equipes de marketing e engenharia.
Preciso: A resolução de identidade deve conciliar inconsistências ou duplicados em vários canais e pontos de contato para criar um perfil confiável.
Contextual: Casos de uso diferentes precisam de visualizações diferentes. O marketing pode precisar de perfis probabilísticos para uma ampla segmentação, enquanto o suporte precisa de precisão determinística de sessão única.
Governado: Controles de acesso, supervisão humana, loops de feedback e rastreamento de consentimento são apostas de tabela para IA compatível e confiável – especialmente após a evolução dos regulamentos de privacidade.
Uma arquitetura moderna de Lakehouse, combinada com ferramentas nativas de IA para resolução de identidade e construção de perfis de clientes, pode reduzir drasticamente o esforço manual necessário e tornar viável as decisões em tempo real, a IA.
Dados como diferenciador competitivo
Muitas vezes, a qualidade dos dados é tratada como encanamento, o que é necessário, mas invisível. Mas na era dos agentes da IA, torna -se um ativo competitivo.
Os dados prontos para agentes de alta qualidade permitem melhor personalização, experimentação mais rápida e automação mais segura. Ele permite que a IA age com confiança, sabendo com quem está interagindo, com o que eles querem e como responder melhor de maneira eficiente e eficaz.
Quando bem feito, os dados não suportam apenas a IA – ele o eleva.
O que vem a seguir
A IA baseada em agente já está reformulando as expectativas de capacidade de resposta, personalização e automação. Mas o verdadeiro avanço não está nos modelos, está nos dados.
As empresas que investem em uma fundação de dados de alta qualidade agora serão as que tornam a IA útil, confiável e transformadora não apenas para suas operações, mas também para a experiência final do cliente. Essa é a diferença entre uma interface chamativa ou um algoritmo de primeira linha e uma solução impactante e escalável.
Antes de criar seu próximo agente, crie a base de dados necessária.
Listamos a ferramenta de melhor experiência do cliente (CX).
Este artigo foi produzido como parte do canal especialista da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia hoje. As opiniões expressas aqui são as do autor e não são necessariamente as do TechRadarpro ou do Future Plc. Se você estiver interessado em contribuir, descubra mais aqui:
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