Se tivermos 100 vezes mais agentes de IA do que pessoas trabalhando em uma empresa, é muito mais provável que estejamos em conformidade com a forma como os agentes funcionam melhor, em vez de os agentes se conformarem com a forma como trabalhamos. Os agentes de IA prosperam fundamentalmente no contexto, e a variação no que você obtém deles está quase inteiramente relacionada à qualidade do seu contexto. O que significa que muitas das *novas* maneiras pelas quais trabalhamos estarão a serviço de fornecer aos agentes o contexto certo. Antes da IA, era muito fácil aceitar que haveria documentação limitada sobre como algo funcionava, porque você poderia simplesmente perguntar ao seu colega. Isso teve desvantagens tremendas, é claro, porque tornou muito mais difícil aumentar um novo funcionário, é um imposto sobre o talento existente e você perde muito conhecimento institucional com o tempo. Os agentes de IA não têm esse luxo. Os agentes de IA não têm o benefício de toda a consciência situacional e osmose que as pessoas têm. Por padrão, eles não conhecem seus objetivos, padrões da empresa, estilo, outros projetos em andamento e assim por diante. Como estamos priorizando a IA na Box, quando os colegas criam agentes de IA da Box, eles estão capturando inerentemente anos de conhecimento do processo e, finalmente, anotando-o para o agente operar. Mesmo para as áreas em que temos documentação sobre algo, ela está sendo atualizada de uma forma inerentemente amigável para os agentes. Mas isso é apenas o começo. Como resultado da necessidade de tornar os agentes mais produtivos, há muitas áreas que podem precisar mudar gradualmente: * Documentação para todos os trabalhos críticos. Começaremos a escrever descrições claras de muitos outros fluxos de trabalho importantes de uma forma que seja amigável ao agente. E, ao contrário do desvio de documentação que ocorre em fluxos de trabalho humanos, precisaremos que eles sejam mantidos atualizados, pois cada execução do agente é uma reinicialização do conhecimento e da experiência do agente. * Regras e instruções claras para os agentes. Cada empresa tem diferentes guias de estilo, diferentes padrões de base de código, políticas internas e assim por diante que os agentes devem aderir. Assim como vimos com coisas como regras de cursor, podemos esperar isso para todas as áreas de trabalho do conhecimento. * Novas abordagens para a memória do agente. Provavelmente precisaremos de maneiras mais fáceis de aumentar os agentes que podem acessar um banco de memória de um usuário com base em diferentes modalidades ou trabalho que eles fazem em uma empresa. E então a questão será se eu posso levar alguma dessas memórias comigo mais tarde, o que é improvável do ponto de vista da propriedade intelectual corporativa. * Pilhas de tecnologia melhor estruturadas. Como resultado da facilidade com que os agentes de IA podem sair dos trilhos, haverá um grande prêmio na qualidade da arquitetura de TI de uma empresa, limpeza de seus dados, atualização de seus controles de acesso, etc. Pequenos desvios aqui limitarão significativamente o quanto você pode pressionar os agentes a fazer ou você obterá resultados ruins ou risco real para os negócios. * O contexto para agentes de IA transcenderá as estruturas organizacionais típicas. Em um mundo onde os agentes precisam colaborar em várias partes de uma pilha de tecnologia (com suporte e front-end) ou processo de negócios (operações jurídicas e de vendas), talvez não possamos mapear os fluxos de trabalho dos agentes de IA e o acesso a dados apenas para funcionários e funções existentes, o que tem todas as novas implicações. Vai ser super interessante observar como as empresas mudam ao longo do tempo para apoiar a produtividade dos agentes e o que isso significa para o futuro do trabalho.