A equipe da Vercel compartilha sua experiência prática na construção de agentes inteligentes: Agentes inteligentes não são a solução para todos os problemas, mas sim ferramentas práticas para cenários específicos, especialmente adequadas para tarefas simples, de fácil execução, com alta repetição e baixa carga cognitiva. Contexto e Objetivo A Vercel, uma plataforma focada em desenvolvimento e implantação de front-end, enxerga o potencial de agentes de IA em empresas, como na melhoria da eficiência no suporte ao cliente, revisão de código ou operações de vendas. O objetivo principal é compartilhar como eles usam seus próprios produtos (como o conjunto de ferramentas de IA da Vercel) para criar agentes internos personalizados, liberando as equipes de tarefas tediosas e permitindo que se concentrem em missões de alto valor. A equipe acredita que escolher os problemas certos é crucial: embora os modelos de IA atuais sejam poderosos, sua confiabilidade é limitada. As empresas precisam priorizar a resolução de problemas nos quais a IA possa executar a tarefa e onde os retornos para os negócios sejam claros, em vez de buscar cegamente aplicações complexas. Criar agentes inteligentes não é tarefa fácil. A equipe enfrentou dois grandes desafios: primeiro, determinar quais problemas são adequados para as soluções de IA atuais — muitas tarefas (como revisão de código de alta precisão) ainda exigem recursos humanos de engenharia para produção; e segundo, as limitações dos modelos, como a instabilidade em cenários dinâmicos ou de alta carga cognitiva, o que dificulta a quantificação da relação custo-benefício. Além disso, as empresas geralmente não possuem a capacidade de engenharia necessária para implantações em larga escala, fazendo com que muitos experimentos de IA permaneçam na fase de protótipo. A experiência da Vercel sugere começar pela simplicidade e evitar encarar os agentes inteligentes como "ferramentas mágicas totalmente automatizadas". As principais lições aprendidas pela equipe sintetizaram diversas percepções práticas baseadas em experimentação entre equipes, enfatizando a combinação de iteração e supervisão humana: Priorize tarefas pouco cognitivas e altamente repetitivas: Atualmente, a forma mais confiável de agentes inteligentes é lidar com "tarefas mecânicas" que os humanos consideram tediosas, como entrada de dados, pesquisa preliminar, triagem de qualificações ou identificação de problemas. Essas tarefas são previsíveis o suficiente para que a IA as execute de forma confiável, mas são dinâmicas demais para serem automatizadas usando scripts tradicionais — essa é precisamente a "zona de conforto" da IA. • Comece por abordar os principais problemas da equipe: Recomendamos identificar oportunidades por meio de entrevistas simples, como perguntar: "Qual é a parte mais irritante do seu trabalho?" ou "Quais tarefas você gostaria que nunca mais fossem repetidas?". Essa abordagem pode identificar rapidamente projetos de automação simples que podem levar a ganhos de produtividade mensuráveis (como uma economia de tempo de 50% ou mais). • Integrar mecanismos de supervisão humana: Agentes inteligentes devem ser projetados em modo "semi-autônomo", com revisão humana antes de decisões críticas (como segurança ou acompanhamento de vendas). Isso equilibra eficiência e precisão, evitando os riscos associados às ilusões da IA. • Ferramentas de código aberto aceleram o desenvolvimento: a Vercel compartilha modelos reutilizáveis, como a função generateObject para categorização inteligente, para ajudar os desenvolvedores a criar fluxos de trabalho rapidamente. Essas lições destacam uma perspectiva profissional: os agentes de IA são ferramentas incrementais, não mudanças disruptivas, e precisam ser profundamente integrados aos processos existentes. A equipe de estudo de caso ilustra vividamente a aplicação das lições aprendidas por meio de dois projetos internos: Agente de gestão de leads: O que antes exigia uma equipe de 10 pessoas para pesquisar manualmente os leads do site, categorizá-los e escrever e-mails de acompanhamento, agora é automatizado pelo novo agente. Ele realiza a pesquisa de histórico da empresa, gera e-mails personalizados e envia os resultados para aprovação humana via Slack. Resultado: A equipe foi reduzida em 9 pessoas, permitindo que se concentrem em tarefas de vendas complexas e aumentando significativamente a eficiência. • Agente antiabuso: Utilizado pela equipe de segurança para lidar com denúncias (como phishing e spam). O agente analisa automaticamente o conteúdo visual/textual de URLs, recomenda opções de tratamento e as encaminha para os engenheiros para revisão. Resultados: O tempo de resolução de chamados foi reduzido em 59%, permitindo que a equipe se concentrasse em casos extremos. Endereço do blog
