Os investimentos em inteligência artificial (IA) estão acelerando, mas sem a base arquitetônica adequada, muitos projetos estagnam antes de apresentarem resultados perceptíveis. Os arquitetos de IA são os profissionais encarregados de moldar os sistemas e as estratégias que fazem a IA empresarial funcionar no mundo real (em vez de apenas no laboratório).

Um arquiteto de IA garante que as soluções de IA sejam tecnicamente sólidas, totalmente alinhadas aos objetivos de negócios e capazes de escalar ao longo do tempo. Enquanto outras funções podem se concentrar no desenvolvimento de modelos ou na gestão de infraestrutura, o arquiteto de IA adota uma visão mais ampla. Ele conecta os pontos entre as equipes, projeta arquiteturas prontas para empresas e orienta as iniciativas, da fase de conceito e produção à implantação.

Em outras palavras, essa função diz: “Sabemos que a organização quer usar IA. Vamos garantir que a infraestrutura, os dados, a governança e a integração estejam em vigor para que isso não seja apenas um projeto experimental, mas sim parte integrante da operação da empresa.”

Mas essa é uma definição bastante ampla. Na prática, um arquiteto de IA se concentra em:

• Definir a estratégia de arquitetura
  Entender os casos de uso, as restrições de implantação e os objetivos de negócios para projetar a topologia de sistema adequada.
• Garantir a integração e a escalabilidade
  Certificar-se de que a solução se conecte aos sistemas existentes e possa lidar com o crescimento ou as mudanças.
• Avaliar a prontidão dos dados
  Determinar se a organização tem a qualidade, o volume e os controles de acesso necessários para suportar resultados confiáveis ​​de IA.
• Liderar a prontidão operacional
  Estabelecer o monitoramento, o retreinamento, a governança e a gestão do ciclo de vida dos modelos de IA.

Arquitetura de IA e funções relacionadas

É muito mais fácil executar um projeto tranquilo quando todos estão cientes sobre quem faz o quê, e para isso é preciso saber como um arquiteto de IA se diferencia dos outros cargos:

• Arquiteto de IA e desenvolvedor de IA
  Enquanto os desenvolvedores de IA desenvolvem e testam modelos de aprendizado de máquina, o arquiteto de IA se concentra em selecionar a infraestrutura, definir padrões de arquitetura, incorporar processos e orientar a implantação na produção. 
• Arquiteto de IA e arquiteto de rede
  Um arquiteto de rede gerencia a conectividade, o roteamento e a infraestrutura de rede da organização. Já o arquiteto de IA trabalha mais especificamente em como os dados e os modelos se integram para fornecer funcionalidades habilitadas por IA. 
• Arquiteto de IA e. engenheiro de IA
  Os engenheiros de IA geralmente se concentram em construir algoritmos, ajustar modelos e integrá-los a aplicações. Em contraste, o arquiteto de IA ajuda modelos, infraestrutura, operações e processos de negócios a formar um ecossistema coerente compatível com múltiplos casos de uso de IA ao longo do tempo. 

Muitas organizações investem em IA com altas expectativas, mas têm dificuldades para ir além de protótipos e provas de conceito. Muitas vezes, isso ocorre porque a arquitetura, a governança e as operações não foram abordadas com a devida antecedência. Sem isso, os esforços em IA tendem a permanecer isolados ou subutilizados, ou podem até mesmo representar riscos de segurança ou conformidade.

A função do arquiteto de IA visa solucionar esses desafios. Ao focar as dimensões técnicas, organizacionais e estratégicas da IA, esses profissionais ajudam as organizações a escalar a IA e integrá-la aos fluxos de trabalho de negócios, incorporando a governança desde as fases iniciais. Eles desempenham uma função fundamental para garantir que as iniciativas de IA sejam sustentáveis, auditáveis e confiáveis, não apenas tecnicamente interessantes. 

À medida que as normas de IA evoluem, as organizações precisam de alguém que possa transformar esses requisitos em ação. Os arquitetos de IA geralmente assumem a liderança para garantir que os sistemas atendam aos padrões de conformidade e sigam as diretrizes éticas. Isso inclui:

• Lidar com os requisitos de privacidade de dados. Os arquitetos de IA garantem que os dados sejam coletados, armazenados e usados de acordo com as leis de privacidade e políticas internas relevantes. 
• Identificar e mitigar vieses no modelo. Eles trabalham com cientistas de dados e engenheiros para detectar vieses nos dados de treinamento ou nos resultados dos modelos e fazer os ajustes necessários. 
• Garantir a explicabilidade. Eles ajudam a implementar ferramentas e processos que tornam a tomada de decisões com IA transparente tanto para entidades reguladoras quanto para as partes interessadas da empresa. 

Tipos de projetos de arquitetura de IA

Os arquitetos de IA podem liderar uma ampla gama de iniciativas em diversos setores e funções. Alguns dos tipos comuns incluem:

• Projetos de visão computacional
  Desenvolver soluções para análise de imagens ou vídeos (como inspeção de qualidade, vigilância ou reconhecimento de objetos) e criar estruturas complementares como clusters de GPU, pipelines de inferência e implantação de borda.
• Iniciativas de processamento de linguagem natural (NLP)
  Criar sistemas para chatbots, análise de documentos ou detecção de sentimentos e garantir fluxos de trabalho do modelo à produção, ciclos de feedback e integração com sistemas de negócios. 
• Programas de análise preditiva
  Desenvolver sistemas que preveem resultados, como rotatividade de clientes, falha de equipamentos ou padrões de demanda, e criar infraestrutura para retreinamento, monitoramento, implantação e colaboração entre equipes. 

As responsabilidades diárias e estratégicas de um arquiteto de IA abrangem uma ampla gama de atividades. Vamos detalhar alguns dos principais domínios de trabalho:

Desenvolver arquitetura e estratégia de IA

Como o nome sugere, uma tarefa fundamental nessa função é definir a arquitetura e a estratégia para iniciativas de IA. Isso abrange a escolha do modelo de implantação certo, o projeto de pipelines de dados e modelos, a integração com sistemas existentes e o planejamento para gestão do ciclo de vida e escalabilidade.

Um arquiteto de IA determina se uma iniciativa será executada no local, na nuvem, em um ambiente híbrido ou na borda. Ele projeta como os dados são ingeridos, transformados, modelados, inferidos e monitorados. Além disso, esses profissionais garantem que a infraestrutura ofereça suporte aos casos de uso de negócios pretendidos e esteja dentro dos requisitos de custo, desempenho e governança.

Na camada de dados, os arquitetos de IA também definem como os recursos são gerenciados, como os pipelines de dados em tempo real e em lote coexistem e como os contratos de dados e as definições semânticas são aplicados entre as equipes. As decisões sobre armazenamentos de recursos, gestão de metadados, linhagem e observabilidade de dados afetam diretamente a confiabilidade e a reutilização do modelo em várias iniciativas de IA.

Sem essa base estratégica, as organizações correm o risco de implantar sistemas de IA frágeis, isolados ou difíceis de evoluir.

Unir necessidades técnicas e de negócio

O arquiteto de IA atua como tradutor e facilitador entre a liderança empresarial e as equipes técnicas. Isso envolve:

• Identificar os casos de uso certos
  Ao trabalhar diretamente com as partes interessadas do negócio, os arquitetos de IA ajudam a descobrir onde a IA pode agregar valor, e a contestar quando uma solução proposta não se encaixa em uma estratégia mais ampla. 
• Transformar objetivos de negócios em requisitos técnicos
  Eles transformam objetivos em uma direção técnica clara e garantem que as equipes de engenharia entendam o "porquê" por trás do que estão construindo. 
• Explicar as compensações técnicas em termos simples
  Quando as decisões afetam o desempenho, o custo ou a viabilidade do projeto, os arquitetos de IA ajudam a liderança a entender o impacto usando uma linguagem de negócios. 
• Ajudar a priorizar projetos
  Eles avaliam a velocidade, o risco, o valor esperado e a prontidão operacional para orientar quais iniciativas de IA devem avançar e quando.

Selecionar e implementar tecnologias de IA

Os arquitetos de IA são responsáveis por escolher as ferramentas, estruturas e modelos de implantação certos para dar suporte às iniciativas de IA. Essas decisões vão além da preferência técnica: elas devem se adequar ao contexto comercial e se integrar de forma clara aos sistemas existentes. Para isso, os arquitetos de IA precisam:

• Avaliar as opções de infraestrutura
  Eles avaliam modelos de implantação na nuvem, no local, híbrida e na borda com base nas necessidades de escalabilidade, latência, custo e governança de dados. 
• Selecionar ferramentas e estruturas
  De bibliotecas de código aberto a plataformas comerciais, os arquitetos avaliam as vantagens e desvantagens entre flexibilidade, suporte, licenciamento e viabilidade a longo prazo.
• Coordenar com equipes de engenharia e operações
  Eles garantem que as tecnologias selecionadas se encaixem nos pipelines atuais de dados, análise e infraestrutura, evitando problemas de compatibilidade ou duplicação. 
• Considerar restrições mais amplas
  Custo, requisitos de conformidade e prontidão organizacional influenciam as escolhas, e os arquitetos levam esses fatores em consideração em todas as recomendações.
• Alinhar as práticas de infraestrutura com os padrões corporativos
  Isso inclui garantir que os pipelines de CI/CD, as ferramentas de monitoramento e os fluxos de trabalho operacionais suportem escalabilidade e manutenção a longo prazo.

Supervisionar a gestão de riscos e a segurança

Os sistemas de IA oferecem um mundo de possibilidades (muitas das quais estamos apenas começando a compreender), mas também podem introduzir um conjunto diferente de riscos, como viés nos dados de treinamento, modelos que perdem a exatidão ao longo do tempo ou comportamento inesperado em casos extremos. O arquiteto de IA trabalha em estreita colaboração com as equipes de segurança, riscos e conformidade para implementar as verificações certas desde o início. Isso significa criar diretrizes éticas e práticas de governança, além da capacidade de monitorar e identificar possíveis riscos para ajudar a manter a IA confiável e em conformidade com as políticas da empresa e as normas externas.

Mais especificamente, os arquitetos de IA podem:

• Definir trilhas de auditoria e controle de versão
  Esses processos ajudam as equipes a rastrear alterações nos modelos, entender o comportamento do sistema ao longo do tempo e dar suporte à emissão de relatórios de conformidade. 
• Estabelecer a linhagem e o monitoramento do modelo
  Os arquitetos de IA garantem que as equipes possam rastrear como os modelos foram desenvolvidos, treinados e atualizados. Além disso, garantem o monitoramento constante do desempenho e da confiabilidade dos sistemas.
• Participar de revisões éticas e avaliações de viés
  Eles colaboram com equipes multifuncionais para identificar possíveis problemas de imparcialidade e recomendar estratégias para mitigação.
• Incorporar controles de segurança na implantação
  Desde o fornecimento do modelo até a inferência, os arquitetos garantem que as proteções corretas estejam em vigor para proteger dados confidenciais e evitar o uso indevido.

Gerenciar a documentação do modelo de IA e monitorar o desempenho

A supervisão contínua não termina quando um modelo é implantado. Os arquitetos de IA desempenham uma função fundamental para garantir que tudo permaneça funcionando como esperado. Isso inclui:

• Manter a documentação atualizada
  Isso inclui aspectos como definições de recursos, fontes de dados, histórico de versões e os métodos usados ​​para medir o desempenho.
• Implementar monitoramento
  Eles ajudam a rastrear métricas como exatidão do modelo, latência e desvio, bem como a eficácia do modelo em apoiar os resultados de negócios.
• Trabalhar com as equipes de MLOps na gestão do ciclo de vida
  Juntos, eles configuram sistemas de alerta, criam ciclos de feedback e definem quando e como o retreinamento deve ocorrer.
• Integrar com fluxos de trabalho de relatórios e análises
  Os arquitetos de IA garantem que os resultados dos modelos alimentem os painéis de business intelligence, permitindo visibilidade contínua do desempenho da IA.
• Apoiar previsões e projeções
  Eles ajudam as equipes a aproveitar os resultados de IA para obter informações prospectivos, como previsão de demanda, previsão de risco ou planejamento operacional. Além disso, garantem que essas informações sejam confiáveis, explicáveis e úteis.

Alinhar soluções de IA com as necessidades de negócio e restrições técnicas

Por fim, o arquiteto de IA garante que as iniciativas de IA se encaixem na estratégia, cultura, sistemas e orçamento da organização. Isso significa garantir que a solução:

• Resolva um problema de negócios significativo
  O foco dos arquitetos de IA são casos de uso que oferecem valor real, e não novidades técnicas.
• Integre-se aos sistemas e fluxos de trabalho existentes
  Eles avaliam como uma nova solução se integrará às ferramentas, processos e equipes atuais.
• Considere as restrições
  Sejam elas de orçamento, tempo, disponibilidade de dados ou prontidão operacional, os arquitetos levam em conta as limitações práticas que podem afetar o sucesso.

Para ter sucesso como arquiteto de IA, é necessário combinar domínio técnico e habilidades interpessoais. Abaixo estão as principais áreas de habilidades.

Habilidades técnicas

Um arquiteto de IA deve ter um sólido conhecimento técnico em:

• Elaboração de prompts
  Ser proficiente em projetar e refinar prompts eficazes para sistemas de IA generativa. Isso inclui estruturar entradas que levem grandes modelos de linguagem a resultados precisos, contextualizados e em conformidade, bem como saber como avaliar e iterar o desempenho dos prompts em ambientes de produção. Os prompts corretos ligam o design técnico à intenção humana, ajudando a garantir que os modelos de IA respondam com exatidão, ética e em conformidade com as metas organizacionais.
• O design de prompts é especialmente crítico em arquiteturas orientadas por IA generativa (como assistentes, agentes e experiências de busca baseados em grandes modelos de linguagem). Embora não seja necessária para todos os sistemas de IA, essa habilidade é cada vez mais importante à medida que as organizações adotam a IA generativa como parte de sua estratégia de IA empresarial.
• Modelos e estruturas de aprendizado de máquina
  Entender como funcionam os pipelines de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) e se familiarizar com estruturas como TensorFlow ou PyTorch.
• Infraestrutura de IA e operações de implantação
  Saber como projetar e gerenciar infraestrutura para treinamento, inferência, pipelines de dados, processamento em tempo real e em lote.
• Gestão e governança de dados
  Trabalhar com pipelines de ingestão, qualidade de dados, metadados, armazenamento, linhagem e políticas de governança.
• Linguagens de programação e ferramentas DevOps
  Ter familiaridade com linguagens como Python (e possivelmente R), controle de versão (Git), orquestração de contêineres (Kubernetes) e práticas de integração/implantação contínuas. Embora você não programe todos os dias como arquiteto, precisa ter conhecimento suficiente para tomar decisões sólidas sobre a pilha de tecnologia e a infraestrutura.
• Design do sistema e análise de compensações
  Avaliar restrições de custo, escalabilidade, latência, segurança e integração ao projetar arquiteturas de ponta a ponta.

Habilidades não técnicas/corporativas

Competências interpessoais e estratégicas são igualmente importantes:

• Colaboração e trabalho em equipe
  Trabalhar com equipes de ciência de dados, engenharia, produto, operações, segurança e liderança de negócios.
• Pensamento analítico e crítico
  Traduzir objetivos de negócios em requisitos técnicos, avaliar compensações e identificar riscos ocultos.
• Habilidades de comunicação e apresentação
  Explicar conceitos técnicos complexos em termos de negócios; engajar executivos de alto nível e equipes técnicas em uma conversa compartilhada.
• Liderança e prontidão para mudanças
  Ajudar as equipes a adotar novos processos, fluxos de trabalho e cultura em torno de iniciativas de IA.
• Mentalidade de aprendizado contínuo
  Manter-se atualizado com pesquisas, ferramentas, estruturas e práticas de governança de IA, garantindo que a arquitetura permaneça relevante.

Liderança intelectual e gestão de mudanças

Além das habilidades técnicas e interpessoais, um arquiteto de IA geralmente desempenha a função de agente de mudança. Ele orienta a mentalidade, a cultura e a governança organizacional em torno da IA. Isso inclui:

• Promover expectativas realistas para a IA e ajudar a empresa a entender o que a tecnologia pode (e não pode) alcançar.
• Defender a implantação iterativa e a melhoria contínua, em vez de buscar grandes avanços isolados.
• Liderar discussões sobre ética, viés, transparência, governança de dados e regulamentação como parte do planejamento e do design de IA.
• Influenciar a estratégia de negócios para incorporar a capacitação em IA, não apenas como um projeto, mas como uma capacidade integrada.

Para profissionais que têm como alvo essa função, aqui está uma sequência de etapas práticas para orientar o progresso da sua carreira.

Desenvolvimento de relacionamentos e contatos com profissionais de IA

Desenvolver sua rede de contatos em ciência de dados, engenharia de aprendizado de máquina, arquitetura, operações e liderança de negócios é fundamental.

• Participe de conferências, workshops ou webinars focados em arquitetura de IA, MLOps e IA empresarial.
• Participe de fóruns profissionais, grupos do LinkedIn ou encontros presenciais onde os sistemas e arquitetura de IA são discutidos.
• Ofereça-se como voluntário ou contribua para projetos multifuncionais envolvendo dados, análises, IA e processos de negócios.

Formação e experiência

Muitos arquitetos de IA começam com um bacharelado em ciência da computação, ciência de dados, engenharia ou áreas relacionadas. Uma base sólida em algoritmos, estatística, matemática e design de sistemas é importante. Você também pode querer aprofundar seu perfil por meio de programas de mestrado em inteligência artificial, ciência de dados ou arquitetura empresarial, mas a experiência geralmente importa tanto quanto (ou até mais).

Os principais elementos educacionais incluem:

• Fundamentos de programação e ciência de dados
  Essas habilidades facilitam a compreensão de como os modelos são construídos, treinados e mantidos.
• Conceitos de arquitetura de sistemas e infraestrutura
  A compreensão de como os sistemas se integram ajuda a projetar ambientes de IA escaláveis.
• Conhecimento de negócios e IA aplicada
  Entender como conectar decisões técnicas a objetivos de negócios é fundamental para o sucesso a longo prazo. 

Desenvolver conhecimento técnico

A experiência prática é importante. Algumas abordagens recomendadas são:

• Aprender a programar em linguagens como Python e R e trabalhar com estruturas e bibliotecas de aprendizado de máquina.
• Desenvolver conhecimento sobre pipelines de aprendizado de máquina: preparação de dados, treinamento, avaliação, implantação e monitoramento.
• Familiarizar-se com ferramentas de infraestrutura: plataformas de nuvem, contêineres, Kubernetes, pipelines de CI/CD e práticas de MLOps.
• Aprimorar habilidades de gestão de dados: data lakes, metadados, governança, pipelines e integração de dados.

A incorporação de projetos pessoais ou paralelos ajuda a criar um portfólio que demonstra sua capacidade de projetar e implementar pipelines de IA de ponta a ponta.

Experiência prática

A experiência é fundamental para a transição de profissional da área para arquiteto. Considere:

• Participar de estágios ou projetos envolvendo IA, dados, infraestrutura ou análise.
• Juntar-se a equipes multifuncionais onde você colabora com partes interessadas, engenheiros de dados e equipes de operações da empresa para entender como os sistemas se conectam.
• Desenvolver um portfólio de trabalhos relacionados à arquitetura, como projetar pipelines de dados, definir estratégias de implantação, integrar modelos aos fluxos de trabalho da empresa, resolver problemas de restrições e operacionalizar soluções.

Certificações profissionais

As certificações ajudam a estabelecer credibilidade e servem como um sinal de conhecimento nesta área em constante evolução. Possíveis certificações incluem:

• Certificações de provedores de nuvem com foco em especialidades de IA/aprendizado de máquina.
• Certificações em IA, ciência de dados, MLOps ou arquitetura empresarial de organizações de treinamento reconhecidas.
• Certificações específicas de plataforma relacionadas à implementação e implantação de IA em contextos empresariais.

Embora os certificados sozinhos não tornem você um arquiteto, quando combinados com experiência e conhecimento, eles têm o poder de melhorar significativamente seu perfil.

Como se manter atualizado com os avanços da IA

A arquitetura de IA não é estática. Novas estruturas, modelos de IA generativa (GenAI), implantação na borda, análises em tempo real, regulamentações e modelos de governança continuam evoluindo.

Para se manter relevante, você pode:

• Acompanhar publicações de pesquisa, pré-publicações e blogs do setor sobre aprendizado de máquina, infraestrutura de IA e governança.
• Monitorar tendências de implantação: IA sem servidor, inferência de borda, pipelines de MLOps e estruturas de IA responsáveis.
• Experimentar novas ferramentas, estruturas ou arquiteturas para entender as vantagens e desvantagens e as implicações práticas.
• Interagir com colegas e participar de fóruns de tecnologia onde práticas e ferramentas em evolução são discutidas.

Um arquiteto que não continua aprendendo corre o risco de ser superado pelas mudanças, onde as decisões se tornam reativas em vez de proativas.

Arquitetos de IA técnicos e não técnicos

Dentro da ampla carreira de arquitetos de IA, há duas categorias básicas, e a maioria das funções se enquadra em uma ou na outra:

• Os arquitetos de IA técnicos se concentram em infraestrutura, pipelines, implantação de modelos, operações, escalabilidade e integração. O foco é fazer os sistemas funcionarem, e eles interagem profundamente com engenheiros, cientistas de dados e equipes de plataforma.
• Por outro lado, os arquitetos de IA não técnicos tendem a se concentrar em estratégia, governança, alinhamento de negócios, gestão de partes interessadas e arquitetura empresarial. Eles podem não programar ou desenvolver modelos, mas atuam como líderes que projetam estruturas, definem políticas e priorizam iniciativas.

As organizações se beneficiam de ambos os perfis: o arquiteto técnico garante a excelência operacional, enquanto o arquiteto não técnico garante o alinhamento estratégico e a prontidão da empresa.

Para quem está avaliando a oportunidade, aqui está o que você precisa saber sobre remuneração e demanda.

Faixas salariais

Os salários dos arquitetos de IA variam de acordo com a região, a experiência, o setor e o tamanho da empresa. Nos Estados Unidos, o salário de profissionais nesse cargo normalmente ultrapassa os seis dígitos. A remuneração tende a aumentar significativamente com a experiência, responsabilidade de liderança e sucesso em implantações de IA em escala de produção. Em outras regiões, os valores diferem, mas o alto padrão de remuneração para essa função especializada se mantém.

Crescimento e oportunidades de trabalho

À medida que as organizações amadurecem com a IA, a necessidade de arquitetos que possam levar projetos além da fase piloto para soluções de produção confiáveis continua aumentando. Áreas de saúde, finanças, manufatura, varejo, telecomunicações e outras, tanto no setor público quanto no privado, estão investindo cada vez mais em sistemas de IA escaláveis ​​e de nível empresarial, o que aumenta a demanda por talentos na arquitetura de IA.

Muitas vezes, a progressão de carreira é assim: o engenheiro de dados ou especialista em aprendizado de máquina assume a posição de arquiteto de IA e então líder de IA empresarial, diretor de IA ou um cargo de liderança semelhante que supervisione a estratégia de inteligência artificial na empresa.

Se você busca o cargo de arquiteto de IA, ou sua organização quer formar uma liderança mais especializada em IA, investir em aprendizado direcionado é uma decisão inteligente. A ServiceNow University oferece uma ampla variedade de cursos relacionados à IA, projetados para ajudar os profissionais a trabalhar com sistemas de IA empresariais do mundo real. Se você estiver apenas começando ou buscando expandir suas habilidades, esses recursos podem ajudar:

• Desenvolver habilidades práticas em implantação e governança de IA.
• Aprimorar sua compreensão de como a IA se encaixa na arquitetura empresarial mais ampla.
• Obter credenciais que destacam sua prontidão para liderar iniciativas de IA.

Os seguintes cursos estão disponíveis para ajudar você a obter o conhecimento e a experiência de que você precisa:

• AI Essentials
  Desenvolva uma base sólida em conceitos e terminologia de IA. 
• Get Started with Artificial Intelligence
  Aprenda a navegar na ServiceNow AI Platform.
• Predictive Intelligence Fundamentals e Predictive Intelligence Implementation
  Entenda e implante modelos preditivos em fluxos de trabalho.
• Agentes de IA: Build an AI Agent, Configure AI Agents e AI Agent Administration
  Aproveite laboratórios práticos para criar e gerenciar agentes de IA.
• AI Strategy for Platform Owners
  Explore como projetar e executar estratégias de IA em escala.
• AI Search: Indexing
  Saiba como configurar e otimizar experiências de pesquisa com inteligência artificial.
• AI Builder Fundamentals
  Descubra como criar fluxos de trabalho e aplicações inteligentes e orientadas por IA.
• ServiceNow AI Implementation (SNAII)(curso com instrutor)
  Este novo curso foi desenvolvido para ajudar profissionais a implementar recursos de IA em todas as linhas de produtos da ServiceNow. Lançado em janeiro de 2026, esse caminho de aprendizagem inclui estratégia e administração do Now Assist, o kit de habilidades do Now Assist, avaliação e implantação de agentes de IA, gráficos de conhecimento, conectores de conteúdo externo, recursos da Torre de controle de IA, além de integração com cliente MCP, Now Assist e agentes de IA.

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