Se tivermos 100 vezes mais agentes de IA do que pessoas a trabalhar numa empresa, é muito mais provável que nos conformemos a como os agentes trabalham melhor em vez de os agentes se conformarem a como nós trabalhamos. Os agentes de IA prosperam fundamentalmente no contexto, e a variação no que se obtém deles relaciona-se quase inteiramente com a qualidade do seu contexto. O que significa que muitas das *novas* formas de trabalharmos estarão ao serviço de dar aos agentes o contexto certo. Antes da IA, era bastante fácil aceitar que haveria documentação limitada sobre como algo funcionava porque podias simplesmente perguntar ao teu colega. Isso tinha enormes desvantagens, claro, porque tornava muito mais difícil integrar um novo funcionário, era um imposto sobre o talento existente e perdias muito conhecimento institucional ao longo do 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 os teus objetivos, padrões da empresa, estilo, outros projetos em andamento, e assim por diante. À medida que temos adotado uma abordagem centrada na IA na Box, quando os colegas constroem agentes de IA da Box, estão a capturar anos de conhecimento de processos e finalmente a escrevê-lo para que o agente possa operar. Mesmo nas áreas onde temos documentação sobre algo, está a ser atualizada de uma forma que é inerentemente amigável para os agentes. Mas isto é apenas o começo. Como resultado da necessidade de tornar os agentes mais produtivos, há muitas áreas que o trabalho pode precisar de mudanças incrementais: * Documentação para todo o trabalho crítico. Começaremos a escrever descrições claras de muitos mais dos nossos fluxos de trabalho importantes de uma forma que seja amigável para os agentes. E ao contrário da deriva de documentação que ocorre nos fluxos de trabalho humanos, precisaremos que estas sejam mantidas atualizadas, uma vez que cada execução de agente é um reinício do conhecimento e 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 têm de seguir. Assim como vimos com coisas como as regras do Cursor, podemos esperar isso para todas as áreas de trabalho do conhecimento. * Novas abordagens para a memória dos agentes. Provavelmente precisaremos de formas mais fáceis de integrar agentes que possam aceder a um banco de memória de um utilizador com base em diferentes modalidades ou trabalho que realizam numa empresa. E então a questão será se posso levar alguma dessa memória comigo mais tarde, o que é improvável do ponto de vista da propriedade intelectual corporativa. * Pilhas tecnológicas melhor estruturadas. Como resultado de quão facilmente os agentes de IA podem sair do controle, haverá um enorme prémio na qualidade da arquitetura de TI de uma empresa, limpeza dos seus dados, quão atualizados estão os seus controles de acesso, etc. Pequenas desvios aqui limitarão significativamente o quanto podes pressionar os agentes a fazer ou obterás resultados ruins ou um risco real para os negócios. * O contexto para os agentes de IA transcenderá as estruturas organizacionais típicas. Num mundo onde os agentes precisam colaborar em várias partes de uma pilha tecnológica (back-end e front-end) ou processo de negócios (jurídico e operações de vendas), pode não ser possível mapear os fluxos de trabalho dos agentes de IA e o acesso a dados apenas para os funcionários e funções existentes, o que tem todas 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.