Lançamento da Conferência BoxWorks
Na quinta-feira, a Box deu início à sua conferência de desenvolvedores, BoxWorks, anunciando um novo conjunto de recursos de inteligência artificial (IA), integrando modelos de IA autônomos na base dos produtos da empresa.
Aceleração no Desenvolvimento de IA
Este ano, a conferência trouxe mais anúncios de produtos do que o habitual, refletindo o ritmo acelerado do desenvolvimento de IA na empresa. Em 2022, a Box lançou seu estúdio de IA, seguido por um novo conjunto de agentes de extração de dados em fevereiro e outros para busca e pesquisa aprofundada em maio.
Novo Sistema: Box Automate
A empresa agora está introduzindo um novo sistema chamado Box Automate, que funciona como um sistema operacional para agentes de IA, segmentando fluxos de trabalho em diferentes partes que podem ser aprimoradas com IA conforme necessário.
Entrevista com o CEO Aaron Levie
Tive a oportunidade de conversar com o CEO Aaron Levie sobre a abordagem da empresa em relação à IA e os desafios de competir com empresas que desenvolvem modelos de fundação. Sem surpresa, ele demonstrou otimismo em relação às possibilidades dos agentes de IA no ambiente de trabalho moderno, mas também reconheceu as limitações dos modelos atuais e a necessidade de gerenciar essas restrições com a tecnologia disponível.
Esta entrevista foi editada para maior clareza e concisão.
Visão Geral da Integração de IA
Pergunta: Vocês estão anunciando uma série de produtos de IA hoje. Para começar, gostaria de saber sobre a visão geral. Por que integrar agentes de IA em um serviço de gerenciamento de conteúdo em nuvem?
Resposta: O que pensamos constantemente — e qual é o nosso foco na Box — é o quanto o trabalho está mudando devido à IA. A maior parte do impacto atual está relacionada a fluxos de trabalho que envolvem dados não estruturados. Já conseguimos automatizar tudo que diz respeito a dados estruturados que vão para um banco de dados. Se pensarmos em sistemas de CRM, ERP e de recursos humanos, já temos anos de automação nesse espaço. No entanto, nunca tivemos automação em processos que lidam com dados não estruturados.
Explicação: Considere qualquer tipo de processo de revisão legal, gerenciamento de ativos de marketing ou revisão de negócios e fusões (M&A) — todos esses fluxos de trabalho lidam com grandes quantidades de dados não estruturados. As pessoas precisam revisar esses dados, atualizá-los, tomar decisões e assim por diante. Nunca conseguimos trazer muita automação a esses fluxos de trabalho. Temos conseguido descrever esses processos em software, mas os computadores ainda não são bons o suficiente para ler um documento ou analisar um ativo de marketing. Portanto, para nós, os agentes de IA significam que, pela primeira vez, podemos realmente explorar todos esses dados não estruturados.
Riscos Associados ao Uso de Agentes
Pergunta: Quais são os riscos de implementar agentes em um contexto empresarial? Alguns de seus clientes devem estar preocupados com a utilização de algo assim em dados sensíveis.
Resposta: O que temos observado entre os clientes é que eles querem ter certeza de que toda vez que executam um fluxo de trabalho, o agente irá operar de maneira consistente, no mesmo ponto do fluxo, sem que as coisas saiam do controle. Ninguém quer que um agente cometa um erro que se acumule, onde, após as primeiras centenas de submissões, ele comece a agir de forma indiscriminada.
Importância dos Marcos: É crucial ter os pontos de demarcação corretos, onde o agente inicia e as outras partes do sistema terminam. Para cada fluxo de trabalho, há a questão do que precisa ter garantias determinísticas e o que pode ser totalmente autônomo e não determinístico.
Potencial de Box Automate
Capacidades do Box Automate: O que você pode fazer com o Box Automate é decidir quanto trabalho cada agente individual deve realizar antes de passar para outro. Assim, pode haver um agente de submissão que seja distinto do agente de revisão, por exemplo. Isso permite que você implemente agentes de IA em grande escala em qualquer fluxo de trabalho ou processo de negócios dentro da organização.
Desafios de Separação de Fluxos
Pergunta: Que tipo de problemas você está prevenindo ao dividir o fluxo de trabalho?
Resposta: Já observamos algumas limitações, mesmo nos sistemas autônomos mais avançados, como o Claude Code. Em algum momento da tarefa, o modelo fica sem espaço no contexto para continuar tomando boas decisões. Atualmente, não há almoço grátis em IA. Você não pode simplesmente ter um agente de longa duração com um contexto ilimitado para lidar com qualquer tarefa no seu negócio. Portanto, é necessário dividir o fluxo de trabalho e utilizar subagentes.
Contexto Necessário: Acredito que estamos na era do contexto na IA. O que modelos e agentes de IA precisam é de contexto, e esse contexto está presente nos seus dados não estruturados. Portanto, todo o nosso sistema é projetado para descobrir qual contexto podemos fornecer ao agente de IA para garantir que ele desempenhe suas funções da forma mais eficaz possível.
Debate Sobre Modelos de IA
Pergunta: Existe um debate mais amplo na indústria sobre os benefícios de modelos de grande porte e poderosos em comparação com modelos menores e mais confiáveis. Isso coloca vocês do lado dos modelos menores?
Resposta: Posso esclarecer que nada sobre nosso sistema impede que a tarefa seja arbitrariamente longa ou complexa. O que estamos tentando fazer é criar as garantias corretas para que você decida quão autônoma deseja que cada tarefa seja.
Arquitetura à Prova de Futuro: Não temos uma filosofia particular sobre onde as pessoas deveriam estar nesse contínuo. Estamos apenas tentando projetar uma arquitetura que seja resistente ao futuro. Criamos esse sistema de forma que, à medida que os modelos melhoram e as capacidades autônomas avançam, você obterá todos esses benefícios diretamente em nossa plataforma.
Controle de Dados e Segurança
Pergunta: Outra preocupação é o controle de dados. Como os modelos são treinados com grandes volumes de dados, existe um temor real de que dados sensíveis sejam expostos ou mal utilizados. Como isso é tratado?
Resposta: Este é um dos principais pontos onde muitas implantações de IA falham. As pessoas pensam: "Isso é fácil. Vou dar a um modelo de IA acesso a todos os meus dados não estruturados, e ele responderá às perguntas das pessoas." E então ele começa a fornecer respostas sobre dados que a pessoa não tem permissão para acessar. Você precisa de uma camada muito poderosa que lide com controles de acesso, segurança de dados, permissões, governança de dados e conformidade.
Experiência da Box: Estamos tirando proveito dos
décadas que passaram construindo um sistema que, essencialmente, resolve esse problema: como garantir que apenas a pessoa certa tenha acesso a cada peça de dados dentro da empresa? Assim, quando um agente responde a uma pergunta, você sabe de forma determinística que ele não pode acessar dados que aquela pessoa não deveria ter. Isso é algo que está fundamentalmente embutido em nosso sistema.
Concorrência no Mercado da IA
Pergunta: No início desta semana, a Anthropic lançou um novo recurso para upload direto de arquivos para o Claude.ai. Embora seja uma abordagem bastante diferente da gestão de arquivos da Box, você deve considerar a competição vinda das empresas de modelos de fundação. Como você aborda isso estrategicamente?
Resposta: Se pensarmos sobre o que as empresas precisam ao implantar IA em larga escala, elas necessitam de segurança, permissões e controle. Precisam de uma interface de usuário, de APIs poderosas e desejam escolher seus modelos de IA, pois um dia, um modelo de IA pode atender a um caso de uso de maneira melhor do que outro, e isso pode mudar, então não querem estar presos a uma plataforma específica.
Sistema da Box: O que construímos é um sistema que permite que você tenha efetivamente todas essas capacidades. Estamos cuidando do armazenamento, da segurança, das permissões e da incorporação vetorial, e nos conectamos a todos os principais modelos de IA disponíveis no mercado.
