A engenharia de contexto é cada vez mais o componente mais crítico para a criação de agentes de IA eficazes na empresa no momento. Em última análise, este será o longo poste na tenda para a adoção de agentes de IA na maioria das organizações. Precisamos de agentes de IA que possam entender profundamente o contexto do processo de negócios ao qual estão vinculados. Isso significa acessar os dados mais importantes para esse fluxo de trabalho, usar as ferramentas apropriadas no momento certo, ter objetivos e instruções adequados e entender o domínio em que estão. Alguns dos grandes itens em aberto para qualquer pessoa que esteja construindo agentes corporativos são: * Agentes estreitos vs. gerais. Quanto menor a tarefa, mais fácil é fornecer aos agentes de IA o contexto certo para serem bem-sucedidos. Mas quanto menor a tarefa, menos valor haverá. Encontrar o tamanho ideal da tarefa para geração de valor será um fator importante para os próximos anos. * Colocar dados em um sistema pronto para agente. Os dados corporativos geralmente são fragmentados entre dezenas ou centenas de sistemas, muitos dos quais não estão preparados para um mundo de IA. A maioria das empresas ainda precisará modernizar seus ambientes de dados para obter todos os benefícios dos agentes de IA. * Acessar os dados *certos* para a tarefa é fundamental. Mesmo quando você tem dados em um ambiente moderno, é fundamental obter controles de acesso perfeitamente alinhados ao que o AI Agent precisará acessar. Além disso, decidir o que fazer RAG versus apenas uma pesquisa geral versus o que colocar totalmente na janela de contexto será muito importante por tarefa. * Escolher o que deve ser determinístico vs. não determinístico. Se você exigir muito dos modelos, é provável que veja alguma queda na qualidade. No entanto, se você fizer com que o modelo faça muito pouco, estará subutilizando drasticamente o que é possível com a IA. Isso, é claro, é um alvo em movimento porque os próprios modelos estão melhorando em um ritmo acelerado. * A interface de usuário certa para obter o contexto dos agentes de IA é profundamente importante. Metade do problema para obter contexto para os agentes não parece um problema de IA. É tudo sobre onde os agentes aparecem no fluxo de trabalho e como o usuário interage com eles para fornecer a eles o contexto necessário para realizar a tarefa. A corrida para os próximos anos em IA na empresa é ver quem melhor fornecerá o contexto certo para qualquer fluxo de trabalho. Isso determinará os vencedores e perdedores na corrida da IA.