Si nous avons 100 fois plus d'agents IA que de personnes travaillant dans une entreprise, il est en réalité beaucoup plus probable que nous nous conformions à la manière dont les agents fonctionnent le mieux plutôt que les agents ne se conforment à notre façon de travailler. Les agents IA prospèrent fondamentalement grâce au contexte, et la variance de ce que vous en tirez est presque entièrement liée à la qualité de votre contexte. Ce qui signifie que beaucoup des *nouvelles* façons dont nous travaillons seront au service de donner aux agents le bon contexte. Avant l'IA, il était assez facile d'accepter qu'il y aurait une documentation limitée sur le fonctionnement de quelque chose parce que vous pouviez simplement demander à votre collègue. Cela avait bien sûr d'énormes inconvénients, car cela rendait beaucoup plus difficile l'intégration d'un nouvel employé, c'était un fardeau pour les talents existants, et vous perdiez beaucoup de connaissances institutionnelles au fil du temps. Les agents IA n'ont pas ce luxe. Les agents IA n'ont pas le bénéfice de toute la conscience situationnelle et de l'osmose dont disposent les gens. Par défaut, ils ne connaissent pas vos objectifs, les normes de l'entreprise, le style, les autres projets en cours, etc. Alors que nous avons adopté une approche axée sur l'IA chez Box, lorsque des collègues construisent des agents IA Box, ils capturent intrinsèquement des années de connaissances sur les processus et les écrivent enfin pour que l'agent puisse s'en servir. Même pour les domaines où nous avons de la documentation sur quelque chose, elle est mise à jour d'une manière qui est intrinsèquement favorable aux agents. Mais ce n'est que le début. En raison de la nécessité de rendre les agents plus productifs, il y a de nombreux domaines qui pourraient nécessiter des changements progressifs : * Documentation pour tout travail critique. Nous commencerons à rédiger des descriptions claires de beaucoup plus de nos flux de travail importants d'une manière qui soit favorable aux agents. Et contrairement à l'évolution de la documentation qui se produit dans les flux de travail humains, nous devrons les maintenir à jour puisque chaque exécution d'agent est un redémarrage des connaissances et de l'expérience de l'agent. * Règles et instructions claires pour les agents. Chaque entreprise a des guides de style différents, des normes de code de base, des politiques internes, etc. auxquelles les agents doivent se conformer. Tout comme nous l'avons vu avec des choses comme les règles de Cursor, nous pouvons nous attendre à cela pour tous les domaines du travail de connaissance. * Nouvelles approches de la mémoire des agents. Nous aurons probablement besoin de moyens plus simples pour intégrer des agents qui peuvent puiser dans une banque de mémoire d'un utilisateur en fonction de différentes modalités ou du travail qu'ils effectuent dans une entreprise. Et ensuite, la question sera de savoir si je peux emporter une partie de cette mémoire avec moi plus tard, ce qui est peu probable d'un point de vue IP d'entreprise. * Meilleures structures de piles technologiques. En raison de la facilité avec laquelle les agents IA peuvent dérailler, il y aura une énorme prime sur la qualité de l'architecture informatique d'une entreprise, la propreté de ses données, la mise à jour de ses contrôles d'accès, etc. De petites déviations ici limiteront de manière significative combien vous pouvez pousser les agents à faire ou vous obtiendrez de mauvais résultats ou un véritable risque commercial. * Le contexte pour les agents IA transcendera les structures organisationnelles typiques. Dans un monde où les agents doivent collaborer à travers plusieurs parties d'une pile technologique (back-end et front-end) ou d'un processus commercial (juridique et opérations de vente), nous ne pourrons peut-être pas cartographier les flux de travail des agents IA et l'accès aux données uniquement aux employés et fonctions existants, ce qui a toutes de nouvelles implications. Il sera très intéressant de voir comment les entreprises évolueront au fil du temps pour soutenir la productivité des agents, et ce que cela signifie pour l'avenir du travail.