A ado\u00e7\u00e3o crescente de intelig\u00eancia artificial generativa e de agentes aut\u00f4nomos imp\u00f5e mudan\u00e7as profundas no ambiente corporativo. Modelos de gest\u00e3o tradicionais podem perder efic\u00e1cia diante desse novo patamar tecnol\u00f3gico.<\/p>\n
Para Gilson Magalh\u00e3es, General Manager da Red Hat para a Am\u00e9rica Latina, atravessar essa fronteira exige, primeiramente, reduzir a complexidade operacional e priorizar a infraestrutura de dados. O executivo afirma que automa\u00e7\u00e3o deixou de ser diferencial e passou a pr\u00e9-requisito para liberar capital humano ao pensamento estrat\u00e9gico.<\/p>\n
A automa\u00e7\u00e3o m\u00e1xima, segundo ele, deve ser a prioridade imediata. O objetivo \u00e9 criar fluxos operacionais capazes de funcionar de forma aut\u00f4noma, tornando a organiza\u00e7\u00e3o mais \u00e1gil diante de mudan\u00e7as.<\/p>\n
Mudan\u00e7as de foco tamb\u00e9m s\u00e3o necess\u00e1rias. O modelo de gest\u00e3o tradicional, com silos entre financeiro, RH e faturamento, n\u00e3o sustenta a era da IA. Empresas devem adotar uma vis\u00e3o orientada a dados, usando ontologia para entender conex\u00f5es entre informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, \u00e9 preciso liberar o capital humano para o pr\u00f3ximo passo. A sobrecarga de tarefas impede planejamento de inova\u00e7\u00e3o. A automa\u00e7\u00e3o pode libertar equipes para entender novas ferramentas e se requalificar.<\/p>\n
Por fim, preparar-se hoje para a Era da Supervis\u00e3o por agentes \u00e9 essencial. Em vez de perseguir o hype, \u00e9 importante investir na base: infraestrutura s\u00f3lida e dados de qualidade. Essa funda\u00e7\u00e3o sustenta a escalabilidade quando a IA se tornar onipresente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"