A LangChain, um dos principais frameworks para a construção e orquestração de aplicações de inteligência artificial (IA) baseadas em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e engenharia de agentes, divulgou em março de 2026 o relatório ‘State of Agent Engineering’. Este documento global, baseado em uma pesquisa com 1.300 profissionais de diversas funções e setores, busca desvendar o estado atual dessa tecnologia. No Brasil, o uso de agentes de IA tem ganhado relevância em setores como finanças, varejo e atendimento ao cliente, que buscam cada vez mais automatizar processos complexos. De acordo com informações do portal especializado KDnuggets, o relatório destaca termos e jargões-chave relacionados aos agentes de IA, tornando-os acessíveis a um público mais amplo.
Como as grandes empresas se comparam às startups?
O relatório revela que grandes empresas estão superando startups na produção de soluções de IA. Essa tendência é corroborada por evidências encontradas em relatórios das consultorias Deloitte e McKinsey, que preveem o estado da IA em 2026 e 2025, respectivamente. A capacidade de produção em larga escala e os recursos disponíveis para grandes corporações são fatores determinantes para essa liderança.
Qual é a lacuna entre observabilidade e avaliação?
Outro ponto crucial abordado é a lacuna entre observabilidade e avaliação de LLMs. A observabilidade refere-se à capacidade de monitorar e entender o comportamento dos modelos de IA em tempo real, enquanto a avaliação envolve a análise de desempenho desses modelos. Um artigo da plataforma Giskard sobre esse tema oferece evidências semelhantes, destacando a importância de equilibrar esses dois aspectos para otimizar o uso das ferramentas.
O custo ainda é um obstáculo principal?
O relatório também aponta que o custo deixou de ser o principal obstáculo para a adoção de IA, sendo a qualidade das soluções o novo foco. Evidências adicionais podem ser encontradas no relatório ‘Barriers to AI Adoption’ da Deloitte, que explora os bloqueios enfrentados por empresas ao implementar a tecnologia. A qualidade, portanto, tornou-se o critério mais crítico para a adoção bem-sucedida da inteligência artificial.
A análise do tema no KDnuggets foi elaborada por Iván Palomares Carrascosa, líder e conselheiro em IA e aprendizado de máquina, que contribui para o campo orientando profissionais e empresas na aplicação prática da tecnologia no mundo real.
