Em toda essa conversa sobre IA Agêntica, continuamos pensando em estratégias de memória... bancos de dados vetoriais, janelas de contexto, hacks de recuperação. Mas estamos perdendo algo óbvio. Hoje somos a memória de longo prazo da IA.
Nós, humanos, sentamos em nossos laptops e nos lembramos do que aconteceu no último bate-papo, o que tentamos na semana passada, o que funcionou, o que fracassou. Somos a cola, costurando fragmentos, alimentando o contexto, corrigindo, orientando, conectando os pontos.
Se você criou ou usou sistemas agênticos, conhece o padrão:
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Levantamento com 1.563 profissionais mostra que 62% das empresas brasileiras já detectaram tentativas de ataque, mas quatro em cada dez organizações da América Latina ainda não conseguem enxergar as próprias falhas de segurança
O discurso mudou em Las Vegas: o desafio agora é fazer agentes operarem em escala, com múltiplos modelos, dados sob controle e humanos responsáveis pelas decisões que importam.
O avanço tecnológico depende menos da capacidade de produzir hipóteses do que da capacidade de descartá-las. É o que separa as empresas em que a IA acelera a inovação daquelas em que ela apenas acelera o erro.
Políticas e comitês não bastam quando a autoridade pode expirar no tempo e se ampliar pelo caminho. As empresas terão de construir uma camada capaz de identificar, limitar, revalidar e revogar o poder de cada agente antes que a ação a...
Reguladores, coalizões, protocolos da IETF e produtos tentam evitar que a capacidade de um agente vire autoridade só porque ele encontrou um caminho técnico até a ação.
Quando agentes passam a agir sozinhos, é preciso decidir, no ponto de execução, se a ação ainda está dentro da autoridade que foi concedida.
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