Os agentes de IA estão aparecendo rapidamente nas pilhas das empresas, mas a maioria permanece isolada em casos de uso, em vez de integrada aos fluxos de trabalho principais. Embora 90,3% das empresas relatem o uso de agentes de IA, apenas 23,3% os têm em produção e apenas 6,3% integraram totalmente a IA em sua pilha de marketing.
A adoção é alta porque a IA é fácil de implantar em tarefas isoladas. A integração fica atrasada porque juntar esses resultados em fluxos de trabalho governados e de sistema de registro é muito mais complexo. Na Martech, a verdadeira restrição não é o acesso à IA – é o alinhamento de resultados probabilísticos com sistemas determinísticos sem quebrar o controle, a conformidade ou a consistência.
Os dados mostram que as organizações não estão substituindo o SaaS pela IA. Eles estão sobrepondo IA probabilística sobre sistemas SaaS determinísticos que ainda administram os negócios. O desafio é fazer com que estes sistemas funcionem em conjunto sem criar fragmentação ou perda de controlo. A pilha de agentes fornece esse modelo e varia significativamente de acordo com o tamanho da empresa.
O SaaS determinístico e a IA probabilística desempenham papéis diferentes, mas devem operar na mesma pilha. Os sistemas de registo continuam a ser a base. Eles armazenam dados, impõem regras e respondem a uma pergunta: o que é verdade?
Os agentes de IA interpretam situações e decidem que ações tomar. Eles respondem a uma pergunta diferente: o que deve acontecer a seguir?
Na sua forma mais simples, a pilha agente funciona assim.
- Contexto = grades de proteção: Regras de preços, disponibilidade de produtos, regras legais e de marca, definem o que é permitido.
- Intenção = situação: O que o cliente deseja e o que está tentando fazer define o que está acontecendo.
- Agentes = decisão: Reconcilie ambos para decidir o que fazer
Ele permite que a IA opere em SaaS. A integração torna-se mais crítica, mas também mais complexa de controlar, porque as decisões agora dependem da orquestração de dados, regras e contexto em vários sistemas em tempo real.
Seus clientes pesquisam em qualquer lugar. Certifique-se de que sua marca aparece.
O kit de ferramentas de SEO que você conhece, além dos dados de visibilidade de IA de que você precisa.
Comece o teste gratuito
Comece com
Como funciona a pilha agente na prática
Aqui está um exemplo simples. Um cliente pergunta o preço de um produto via chat.
Em uma pilha tradicional, isso aciona uma pesquisa. O sistema recupera um preço com base em regras predefinidas. A resposta está correta, mas não é relevante para o cliente.
Em uma pilha agente, a mesma solicitação torna-se uma decisão coordenada. O agente recupera regras de preços, restrições de produtos e acordos contratuais de sistemas de registro, ao mesmo tempo que avalia o contexto do cliente, como comportamento, timing, canal e perfil.
- Contexto do cliente define para quem é a resposta. Reflete a situação atual do cliente, não apenas seus atributos armazenados.
- Contexto de conteúdo define o que pode ser dito. Isto inclui lógica de preços, disponibilidade de produtos, tom da marca e limites regionais ou legais.
O agente combina ambos, elaborando uma resposta que se alinhe às regras da empresa e ao momento do cliente. O resultado é preciso e relevante. O preço certo torna-se a mensagem certa, entregue da maneira certa.
Como a pilha de agentes muda de acordo com o tamanho da empresa
A pilha de agentes é dimensionada por meio de mudanças na forma como a inteligência é definida, integrada e controlada, e não pela adição de mais ferramentas ou agentes.
Empresas menores e em expansão são frequentemente as adotantes mais agressivas de martech e IA. Eles contam com ferramentas para impulsionar o crescimento, refletido tanto em gastos relativos mais elevados com martech quanto em sua abordagem de integração.
Mais de metade das PMEs (53,6%) dependem de soluções iPaaS como Zapier, Make ou n8n para ligar sistemas, em comparação com apenas 20% em ambientes empresariais. Também adotam a IA através de pontos de entrada acessíveis, com 32,1% integrando agentes via iPaaS ou plataformas de automação, contra apenas 8% nas empresas. Isso permite experimentação rápida, mas distribui a lógica de negócios entre ferramentas e fluxos de trabalho.
À medida que a complexidade aumenta, os limites desta abordagem tornam-se visíveis. As empresas de médio porte começam a formalizar sua pilha, combinando iPaaS, integrações pré-construídas e trabalho personalizado seletivo. A lógica de decisão começa a ir além das ferramentas individuais e uma camada de intenção explícita começa a surgir.
Em ambientes empresariais, a integração muda em direção ao controle e à propriedade. Quase três quartos (72%) dependem de integrações personalizadas, em comparação com 53,6% nas pequenas e médias empresas. As empresas também incorporam a IA mais profundamente nos assistentes e nas plataformas principais (52% contra 46,4% nas PME), ao mesmo tempo que enfrentam desafios significativamente maiores. O atrito na integração atinge 68% (contra 41,1% nas pequenas e médias empresas), as restrições de governança 48% (contra 26,8%) e a observabilidade dos custos 44% (contra 17,9%).
A maturidade agente é definida pela eficácia com que as organizações integram sistemas e governam a tomada de decisões entre eles. À medida que as empresas crescem, o desafio passa de permitir a inteligência para controlar onde e como as decisões operam em uma pilha cada vez mais interconectada.
Varejo como exemplo
O varejo fornece um exemplo útil de como a pilha de agentes evolui à medida que as organizações crescem. Este exemplo também funciona claramente em uma única vertical.
Vejamos duas perspectivas: maturidade e tamanho geral da pilha e, mais especificamente, uma categoria: integração e gerenciamento de tags.
A maturidade geral aumenta com o tamanho da empresa. Os pequenos retalhistas têm uma maturidade média de 2,6, os médios retalhistas 2,8 e os grandes retalhistas 2,9. O tamanho da pilha também cresce, passando de aproximadamente 60% das grandes pilhas de varejo em pequenas empresas para escala total em ambientes corporativos.
A integração conta uma história diferente. Esta categoria permite que as empresas coletem dados de clientes e conectem sistemas, permitindo que os dados fluam entre plataformas, criem fluxos de trabalho personalizados (IA) e executem decisões orientadas por agentes em toda a pilha.
À medida que as pilhas crescem, no entanto, a ligação de sistemas, a gestão de fluxos de dados e a manutenção da consistência tornam-se mais difíceis, aumentando a lacuna entre capacidade e coordenação.
Pequenos varejistas construir pilhas firmemente conectadas com foco no impacto direto na receita. ferramentas de comércio eletrônico, CMS, CRM, atendimento ao cliente e marketing de desempenho são frequentemente vinculadas por meio de soluções iPaaS. Os agentes já oferecem suporte a casos de uso como geração de conteúdo de produtos, otimização de anúncios e interações com clientes. Mas a lógica de decisão permanece distribuída entre as ferramentas, dificultando a escalabilidade da consistência.
Varejistas de médio porte expandir em direção à coordenação. À medida que o volume da campanha aumenta e mais canais são adicionados, os sistemas são integrados de forma mais deliberada. Os agentes começam a operar em fluxos de trabalho e a lógica de decisão torna-se mais explícita.
Grandes varejistas operam em uma escala diferente e constroem sua pilha em torno de sistemas integrados de registro, incluindo CDP, CDW, PIM e MRM, suportando grandes volumes de dados e campanhas. Os agentes coordenam as decisões nesses sistemas, desde preços e promoções até personalização. Ao mesmo tempo, o aumento da complexidade torna mais difícil manter o controlo sobre a tomada de decisões.
Em todos os três, o padrão é consistente. A pilha não apenas cresce, mas também fica mais difícil de gerenciar. A mudança é de permitir a execução para controlar decisões. Essa é a verdadeira mudança que a pilha agente introduz.
Fonte ==> Istoé
