A IA Agentic pode oferecer benefícios de produtividade convincentes, mas ainda fica plana quando se trata do levantamento pesado das operações diárias e do desenvolvimento de tecnologia. Ainda assim, os líderes e proponentes de tecnologia vêem grande vantagem em colocar os agentes para trabalhar em muitas áreas -chave de seus negócios.
No last do ano passado, os pesquisadores da Universidade Carnegie-Mellon divulgaram detalhes Sobre o desempenho de uma empresa simulada, eles reuniram inteiramente os agentes da IA. O experimento continua, mas até o momento, o desempenho da empresa, chamado Theagentcompanytem sido subparto, sugerindo que os agentes não estão prontos para correr completamente por conta própria diariamente.
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Os agentes, alimentados por modelos de idiomas fechados à base de API e “pesos abertos”, eram capazes de concluir um máximo de 30% de suas tarefas de forma autônoma, mas é isso.
“Isso pinta uma imagem diferenciada na automação de tarefas com agentes LM-uma boa parte de tarefas mais simples pode ser resolvida de forma autônoma, mas tarefas mais difíceis de longo horizonte ainda estão além do alcance dos sistemas atuais”, escreveram os pesquisadores.
“Embora os agentes de IA ocasionalmente tenham executado bem as tarefas simples e isoladas, o estudo deixa claro que eles ainda não conseguem lidar com o tipo de trabalho complexo e dinâmico que os humanos se destacam”, disse Dusan Simic, CEO e co -fundador da 2IMERSIVE4U, em um LinkedIn publicar. “Os pesquisadores concluíram que a IA atual é melhor descrita como uma extensão sofisticada do texto preditivo-bom no reconhecimento de padrões, mas sem verdadeira compreensão, adaptabilidade e habilidades independentes de solução de problemas”.
O desenvolvimento de software program obviamente se enquadra na categoria de trabalho dinâmico complexo. Os agentes da IA são realmente capazes de assumir mais plenamente essas tarefas? Embora os observadores do setor tenham sentimentos contraditórios sobre suas habilidades até agora, eles estão otimistas sobre o potencial.
“Nos últimos meses, houve uma grande mudança para usar as ferramentas de IA para programação e em nossos empregos do dia-a-dia”, disse Ashwin Das Gururajagerente sênior de engenharia da Adobe. “Agentes de IA, assistentes de código e ferramentas estão mudando a maneira como realizamos nossas atividades diárias. As ferramentas Agentic AI são ótimas para prototipagem e brainstorming, e vejo engenheiros de software program experientes usando -os para acelerar seus ciclos de desenvolvimento”.
Mas muitas partes do processo de desenvolvimento e implantação permanecem muito além do escopo dos agentes, continuou ele. “Os agentes de IA fornecem uma camada de abstração sobre o código de software program complexo. Mas isso ainda exige que os engenheiros qualificados verifiquem, oriem, itineem e refinem a saída. Embora muitos não-motores possam usar agentes de IA para resolver problemas simples ou para protótipos rápidos, eles podem lutar com os problemas de depuração-especialmente quando não têm a compreensão do código subseqüente que um Ai Afirting”, ”
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A narrativa do desenvolvimento de software program completamente orientado por agentes “ignora a natureza profundamente humana e multifacetada do desenvolvimento de software program”, acordou Keith KuchlerDiretor de Desenvolvimento da Sumo Logic. “Embora a IA possa, sem dúvida, automatizar certas tarefas repetitivas e até contribuir fortemente para a geração de códigos, os aspectos cruciais da compreensão das necessidades do usuário, arquitetando sistemas complexos, tomando decisões de design diferenciadas e garantindo que a segurança e a confiabilidade do software program permaneçam firmemente no campo de engenheiros qualificados”.
Se alguma coisa, os agentes da IA ”os libertarão de tarefas repetitivas de nível inferior para se concentrar no pensamento crítico estratégico de nível superior, inovação e solução de problemas”, acrescentou.
Em vez de agentes de IA construindo autonomamente o software program, “acho que eles se tornarão algo mais próximo de um novo tipo de companheiro de equipe”, disse Spencer Kimball, CEO da Cockroach Labs. “Você deve gerenciar agentes inteligentes como parte do seu fluxo de trabalho de desenvolvimento – fazendo as perguntas certas, curadoria do contexto certo e avaliando a saída criticamente. Essa é uma mudança de conjunto de habilidades, não um substituto”.
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Por fim, os agentes de IA trazem “o potencial de aumentar drasticamente os engenheiros de trabalho, como comprimir o tempo de ciclo de solução de problemas, diminuindo a barreira à entrada de determinadas tarefas e mudando para onde o tempo e a criatividade humanos são mais valorizados”, acrescentou. “Isso significa que os engenheiros poderão se concentrar mais no pensamento arquitetônico, no design do sistema e na solução de problemas mais difíceis e ambíguos”.
Para se preparar para esse novo ambiente, os profissionais de software program “devem começar a adotar essas ferramentas diariamente e experimentá-las com uma mentalidade de confiança, mas verifica”, aconselhou Das Gururaja. “Eles também devem procurar ativamente um novo desenvolvimento nessa área”.
For instance, he famous, “Anthropic launched MCP in November 2024 to attach AI assistants with different information sources and instruments and to plug in numerous sources of context. This now has broad acceptance, and there’s a rush inside our groups to additionally construct workflows that may use MCP and have our providers expose information to MCP. Engineers are having to ramp up on such advances in a matter of days, not like any advances up to now. Software program engineering must consistently be taught e reaprender para acompanhar. ”
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