Agentes de IA e Gêmeos Digitais estão remodelando a arquitetura corporativa, permitindo uma governança dinâmica e autônoma por meio de simulações em tempo real.
Em “Dados, Agentes e Governança: Por que a arquitetura corporativa precisa de um novo manual”, examina-se a rota de colisão que a inteligência agêntica e a arquitetura corporativa enfrentam e como a automação e as simulações de governança representam o próximo nível de evolução para a arquitetura corporativa. Antes de nos aprofundarmos exatamente no que isso significa, precisamos voltar no tempo para entender o poder da simulação no gerenciamento de cenários de maior risco e desafios como a otimização da cadeia de suprimentos.
A Rand Corporation foi um importante instituto de pesquisa americano, fundado em 1946 para fornecer pesquisa e análise às Forças Armadas dos EUA, particularmente à Força Aérea, durante a Guerra Fria. Sua influência se estendeu muito além dos estudos técnicos, moldando a estratégia de defesa dos EUA, a política nuclear e a estrutura mais ampla de dissuasão da Guerra Fria.
No final das décadas de 1970 e 1980, a Rand desenvolveu sistemas avançados de jogos de guerra com suporte computadorizado. Esses sistemas utilizavam agentes automatizados para simular a tomada de decisões de ambas as superpotências (EUA e União Soviética), bem como de países terceiros, por meio de análises repetidas e rigorosas de cenários complexos, sem a necessidade de humanos executando cada iteração. O realismo e o escopo da análise estratégica com múltiplas permutações, incluindo restrições operacionais, características da aliança e o potencial para erros de cálculo por ambos os lados. Simulações e a teoria dos jogos influenciaram profundamente o processo de planejamento associado à defesa e dissuasão nuclear, além de influenciar décadas de estratégia militar do pós-guerra.
Então, o que a história da Rand Corp. tem em comum com a Arquitetura Corporativa, governança e IA agêntica? A Rand mudou a forma como vemos e gerenciamos riscos com os mais altos riscos geopolíticos, usando análises profundas de cenários complexos sem intervenção humana. A IA agêntica está pronta para fazer o mesmo na empresa moderna. Os riscos não são equivalentes, mas o manual conceitual é fundamentalmente o mesmo. Em um sentido literal, os agentes agem em nome de outra parte. Eles efetivamente agem como um proxy. O grau de autonomia que eles têm na execução de um processo de negócio direciona a forma como a agência pode ser implementada como uma ferramenta de governança e a natureza do comportamento agêntico também apresenta riscos… e é por isso que a automação da supervisão (governança agêntica) é tão crítica e representa metade do futuro da IA.
E quanto à outra metade? Dadas as opções assistidas, semiautônomas e totalmente autônomas, o risco é real quando se considera a capacidade da IA agêntica de usar aprendizado por reforço (Reinforcement Learning), memória e objetivos orientados a metas para interagir com outros agentes dentro e fora de um ecossistema de negócios. Para muitas empresas, isso significa, em última análise, que a IA pode desempenhar um papel ativo e muito diferente no fornecimento de supervisão por meio de simulações agênticas, curadoria e certificação de modelos, e até mesmo usando agentes para gerenciar, mensurar e executar simulações e resultados.
As simulações apoiam a observabilidade, como os agentes “aprendem” e até mesmo mudam de direção com base no que aprendem. A observabilidade dos agentes é essencial para compreender os riscos relativos às funções de negócios que automatizamos e ao grau de autonomia que mantemos dentro e fora do nosso ecossistema de negócios.
Em arquiteturas de nuvem, as melhores práticas em torno de configurações de ambiente prescritivas são rotineiramente automatizadas para garantir que fatores críticos, como dimensionamento, custo, desempenho e segurança, sejam incorporados por meio da infraestrutura como código por padrão e por design. A automação de implantação de pipelines de CI/CD impõe implantações para testar premissas, reduzir os riscos associados à resolução de defeitos e limitar o “raio de explosão” de recursos defeituosos por meio de públicos-alvo e limitados, em fase de lançamento. A simulação, de alguma forma, já é usada como prática rotineira hoje para fornecer métricas de observabilidade e usar essas métricas para gerenciar resultados governados, sensíveis a riscos e muito específicos.
Modelos e testes de simulação mais sofisticados, no entanto, também não são novidade para TI, engenharia de software ou portfólios de software corporativo. Temos visto tentativas de gerenciar e otimizar fluxos de trabalho com automação robótica de processos, gerenciamento de processos de negócios e otimização de processos de negócios. Essas soluções, às vezes fragmentadas e desconectadas, facilitam principalmente a compreensão dos processos e modelos atuais e nos ajudam a otimizar ou refatorar processos por meio de implementações frágeis e com scripts.
A peça que faltava não era a capacidade de modelar e simular, mas sim a automação inteligente para analisar, executar e adaptar. Entram em cena os LLMs, a IA agêntica e o que hoje é a tecnologia madura de gêmeos digitais para simulação abrangente de processos, sistemas, tecnologias e ecossistemas.
O termo “gêmeo digital” foi originalmente utilizado pelo Dr. Michael Grieves na Universidade de Michigan em 2002, durante uma apresentação sobre gestão do ciclo de vida do produto (PLM). Embora tenha encontrado espaço em ambientes industriais, o conceito de instância espelhada para validar premissas de design, riscos e recompensas tem amplas aplicações. Além disso, a união da IA agêntica com a tecnologia de gêmeos digitais representa uma oportunidade interessante.
Mas, primeiro, vamos analisar as respectivas capacidades de ambas as tecnologias.
Continuaremos no próximo post.
David Matos
Referências:
Rewriting the rules of enterprise architecture with AI agents