Cognizant aposta em engenharia de contexto para escalar agentes de IA

A Cognizant anunciou uma iniciativa estratégica para industrializar a IA agêntica em todas as empresas, implementando 1 mil engenheiros de contexto no próximo ano. Esse movimento marca um investimento fundamental na disciplina emergente de engenharia de contexto, que é essencial para permitir que os agentes de IA raciocinem, ajam e se adaptem de acordo com os objetivos da empresa.

Como parte dessa iniciativa, a Cognizant está fazendo parceria com a Workfabric AI, que está construindo o mecanismo de contexto para IA corporativa. Os 1 mil engenheiros de contexto da Cognizant serão alimentados pela plataforma ContextFabric da Workfabric AI, que transforma o DNA organizacional das empresas — como suas equipes trabalham, incluindo seus fluxos de trabalho, dados, regras e processos — em contexto acionável para agentes de IA. Ao servir como uma camada de aterramento de tempo de execução contínua, capturando o contexto organizacional e mantendo os agentes alinhados com fluxos de trabalho e padrões de execução do mundo real, o ContextFabric industrializa a engenharia de contexto em escala.

“Cada mudança de tecnologia cria uma mudança de serviços”, disse Ravi Kumar S, CEO da Cognizant. “Na era do microprocessador, a alavanca era o código. Na era da Nuvem, era a migração de carga de trabalho. Na era do LLM, a alavanca é o contexto. A profunda experiência da Cognizant em engenharia, operações e domínios da indústria nos posiciona para criar valor exclusivo. Ao treinar 1 mil engenheiros de contexto e equipá-los com a plataforma ContextFabric da Workfabric AI, estamos ajudando nossos clientes a ir além da experimentação em direção à adoção escalável da IA”, afirmou.

A Cognizant define contexto como o conjunto de conhecimento de uma empresa, incluindo seu modelo operacional, funções, metas, métricas, processos, políticas e sistemas de governança. O contexto revela como as pessoas trabalham juntas usando ferramentas para execução, aproveitando insights de dados para decisões, navegando por restrições para enfrentar desafios antecipados e imprevistos, mantendo-se em conformidade para fornecer resultados direcionados. Mais criticamente, o contexto incorpora a sabedoria coletiva de uma empresa a partir das decisões – o que funcionou, por que funcionou e como os ciclos de feedback impulsionam o aprendizado contínuo, o alinhamento comportamental e a mudança adaptativa.

Essa coleção de inteligência, que se manifesta em conteúdo, dados, aplicativos, fluxos de trabalho e outros sistemas, é o combustível para que os agentes de IA sejam precisos, eficazes e otimizem dinamicamente os fluxos de trabalho e a colaboração humano-IA. A ciência e a arte de trazer o contexto certo, no momento certo para os sistemas agenciais é a disciplina emergente da engenharia de contexto. A engenharia de contexto pode apoiar a IA agencial na tomada de decisões precisas, alinhando-se com os objetivos humanos, operando dentro de estruturas de políticas e adaptando-se aos desafios em tempo real. A engenharia de contexto foi projetada para ajudar os sistemas de IA a representar o conhecimento corporativo, alinhar-se com a intenção humana e refletir a cultura de trabalho da empresa. Com a engenharia de contexto, os agentes podem ser criados para fornecer resultados que promovam a confiança, mantenham os padrões corporativos e apoiem as metas estratégicas de negócios.

Contexto relevante para agentes de IA

As habilidades de engenharia de contexto combinam e se baseiam em conhecimentos de domínio, funcionais e técnicos para fornecer contexto relevante aos agentes de IA. Essas habilidades serão aprimoradas em todas as linhas de serviço da Cognizant por meio de treinamento e capacitação direcionados. Integrada ao Ciclo de Vida de Desenvolvimento Agêntico (ADLC) da Cognizant e à estrutura estratégica de agenciamento corporativo, a engenharia de contexto será dimensionada como um recurso fundamental. Essa abordagem ajuda a garantir que o contexto seja criado e gerenciado de forma holística, permitindo que os agentes de IA operem de forma eficaz, segura e em escala, acelerando o tempo de retorno e aprimorando a qualidade da solução em todos os setores.

“O compromisso da Cognizant com essa disciplina, começando com 1 mil engenheiros de contexto, é um sinal ousado de para onde o setor de serviços está indo”, disse Rohan N. Murty, CEO da Workfabric AI. “O ContextFabric será o multiplicador de força que transforma essa visão em realidade, permitindo que os engenheiros forneçam resultados confiáveis e de nível empresarial. Em implementações corporativas, a plataforma demonstrou melhorias como precisão até 3 vezes maior, 70% menos alucinações, ciclos de implantação mais rápidos e ROI mais alto, dependendo do caso de uso e da implementação. Juntos, estamos construindo a base para a era da computação contextual”, completou.

À medida que os engenheiros de contexto da Cognizant se envolvem com os clientes durante as fases do ADLC, com o suporte do ContextFabric, eles irão:

– Capture o conhecimento da empresa, incluindo processos, regras e padrões de execução.

– Gerencie todo o ciclo de vida do contexto, ajudando a garantir governança, privacidade e segurança.

– Crie pipelines de integração para recuperação, síntese, armazenamento e distribuição de contexto.

– Empacotar ativos de contexto reutilizáveis (“pacotes de contexto”) para implantação escalonável.

– Projete blueprints e modelos de contexto para casos de uso agenciais específicos do setor.

– Crie soluções para inicializar ecossistemas de compartilhamento de contexto

Além disso, os engenheiros de contexto da Cognizant podem agregar novo valor aos clientes, incorporando conhecimento organizacional e governança em sistemas de IA que os ajudam a ir além dos pilotos de IA para o impacto em escala empresarial. O impacto deste trabalho pode trazer os seguintes benefícios:

Redução de risco: os agentes operam em alinhamento com os padrões definidos pelo cliente e os regulamentos aplicáveis.

ROI mais alto: agentes confiáveis e precisos aumentando a adoção.

Ganhos de eficiência: menos erros e retrabalho.

Otimização de custos: arquiteturas simplificadas.

Tempo de retorno acelerado: ativos e bibliotecas reutilizáveis.

Diferenciação: contexto como personificação da estratégia da empresa para o modelo de execução.