A sua empresa precisa de uma solução de agentes de IA. No entanto, há uma decisão crítica pela frente: comprar uma solução existente ou investir tempo e recursos no desenvolvimento de uma solução à medida?
Esta questão costuma confundir os decisores, porque não existe uma resposta universal. É importante saber que escalar soluções de IA é mais caro e difícil do que parece. À medida que a utilização da IA nas empresas cresce rapidamente e as oportunidades se multiplicam, muitas organizações lançam-se em projetos à pressa. 88 % dos projetos-piloto de IA não chegam à versão final.
Antes de a sua empresa ou equipa decidir entre comprar ou construir, conheça melhor as vantagens e as armadilhas.
Os agentes de IA desenvolvidos à medida têm dificuldades no mundo real
As soluções à medida podem cumprir tarefas em ambientes controlados, mas não estão ao nível dos agentes comerciais, que utilizam os mais recentes Large Language Models (LLM) e dispõem de recursos de engenharia para iterações e manutenção contínuas. Os agentes desenvolvidos internamente produzem muitas vezes respostas de menor qualidade, porque a Retrieval Augmented Generation (RAG) utilizada para os criar perde eficácia à medida que aumenta o volume de pesquisas em documentos.
Um exemplo recente dos desafios de uma solução à medida é o da Klarna, que decidiu criar a sua própria plataforma de suporte ao cliente exclusivamente com IA. A OpenAI ajudou a desenvolver esta plataforma de agentes de IA. Ao fim de alguns meses, os clientes ficaram frustrados com a fraca qualidade das respostas geradas pelo sistema. Após a implementação, a OpenAI não conseguiu prestar mais apoio de engenharia para gerir a plataforma de forma eficaz. A Klarna está agora a recontratar pessoal de suporte ao cliente para corrigir a situação.
Rapidez na obtenção de valor: a vantagem de comprar
Uma das diferenças mais visíveis entre construir e comprar é o tempo necessário para obter valor mensurável. A Gartner indica que os projetos internos demoram normalmente cerca de 8 meses a chegar à produção. Se se incluir o tempo para conceber pipelines de dados, configurar a infraestrutura e integrar a solução, os prazos alongam-se ainda mais.
Os fornecedores não enfrentam muitos destes problemas. A McKinsey refere que utilizar uma plataforma de IA consolidada pode tornar a implementação até 10 vezes mais rápida. Os clientes da Maven AGI entram em produção em dias ou semanas, e não em meses.
Compreender o custo total de propriedade
Mesmo com infraestrutura instalada e uma equipa de engenharia interna, construir a sua própria plataforma de agentes de IA implica custos de oportunidade significativos. A equipa de engenharia tem de abrandar ou suspender o desenvolvimento dos produtos principais para redirecionar recursos de engenharia, design e produto para a construção de um agente interno. Cada sprint dedicado a esta infraestrutura é um sprint que não é usado para fazer evoluir o produto principal, satisfazer os utilizadores ou lançar funcionalidades que geram crescimento e receita.
Começar do zero sem recursos de engenharia nem infraestrutura pode ser bastante difícil. Só os salários de engenharia variam entre 380 000 USD e 530 000 USD por ano, sem contar com benefícios. Os custos indiretos e os serviços de cloud ficam normalmente entre 5 000 USD e 20 000 USD por mês. Além disso, as auditorias de segurança podem prolongar o desenvolvimento em 9 a 18 meses. Os custos do primeiro ano ascendem muitas vezes a valores entre 1 000 000 USD e 2 000 000 USD, enquanto as despesas contínuas com manutenção, atualizações de modelos, conformidade e escalabilidade podem elevar os custos anuais para 500 000 USD a 1 000 000 USD ou mais.
Quando construir faz sentido estratégico
Para algumas empresas com orçamentos de I&D substanciais e muito talento de engenharia, criar uma plataforma de agentes de IA à medida é uma opção viável. Empresas como a Bloomberg e a JPMorgan Chase desenvolveram os seus próprios modelos de IA, adaptados aos seus dados e fluxos de trabalho proprietários, com resultados impressionantes.
Uma das vantagens de construir uma plataforma interna é o controlo total sobre a personalização, as funcionalidades e a experiência do utilizador. A IA é um componente central da vantagem competitiva destas empresas, e a sua estrutura organizacional está preparada para suportar investimento de longo prazo. Esta é, normalmente, a exceção e não a regra.
Porque é que muitas empresas optam por uma abordagem híbrida
Muitas grandes organizações estão a adotar uma abordagem híbrida, que combina plataformas fiáveis de fornecedores com componentes personalizados. Esta estratégia tira partido dos pontos fortes das soluções dos fornecedores e minimiza o esforço de engenharia interno.
A Maven permite às empresas construir o que pretendem através do nosso portal de desenvolvimento. Os nossos clientes já criaram as suas próprias instâncias de chat, integrações personalizadas com o WhatsApp e muito mais.
Adquirir uma solução de IA agêntica ou adotar uma abordagem híbrida é a estratégia mais eficaz para as empresas. Fale já com a equipa da Maven sobre qualquer uma das opções e marque uma demonstração.
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