Em 3 de agosto, a Alibaba lançou o QwenWork, unificando em uma única plataforma os produtos QoderWork, MuleRun e Wukong para aumentar a produtividade com IA. Este desenvolvimento é voltado para grandes organizações, e não para usuários individuais. A integração do Alibaba Cloud, modelos Qwen e DingTalk permite que agentes trabalhem diretamente dentro dos sistemas de mensagens instantâneas (IM), CRM e ERP existentes, em vez de exigir a implementação de uma nova interface de trabalho.
Os indicadores iniciais de sucesso foram muito altos. No primeiro mês de operação, o QwenWork atraiu mais de 30 milhões de usuários, sendo que o número de contas corporativas ultrapassou metade dessa base. Em 17 de agosto, a Alibaba também tornou público o projeto MyContext — uma infraestrutura que transforma dados de trabalho dispersos, como e-mails, documentos, chats e aprovações, em um contexto estruturado para agentes. Este repositório rapidamente acumulou milhares de estrelas no GitHub.
O lançamento do QwenWork ocorre em meio a um fenômeno que os operadores chineses chamam de Token Maxxing — a compra de enormes cotas mensais de tokens por funcionário sem uma ligação clara com resultados de negócios. Disputas semelhantes sobre retorno sobre o investimento são observadas em grandes empresas de tecnologia globais, que estão apertando as permissões de uso de IA após gastos experimentais. A tese principal do QwenWork é que o gargalo reside na estrutura organizacional, e não na quantidade de tokens brutos para concluir tarefas.
Um exemplo proeminente de aplicação é o conglomerado automotivo Changan Automobile. No âmbito da iniciativa 'sem IA, não há Changan', as equipes estão implementando assistentes em todos os departamentos: pesquisa e desenvolvimento, produção, suprimentos, vendas e serviço. Um engenheiro criou uma ferramenta para carregar fotos que extrai campos da documentação de acompanhamento de veículos e compara mais de 100 itens obrigatórios com os requisitos regulatórios. Um gerente de compras relatou ajuda da IA em 58 cenários diferentes, totalizando cerca de 240 interações em duas semanas, o que permitiu economizar aproximadamente 45 horas. Depois disso, ele compartilhou suas habilidades com colegas, permitindo que eles adotassem rapidamente a maior parte da funcionalidade.
Outras empresas que implementaram a solução incluem grupos de pesquisa que elaboram relatórios com ciclos de controle de qualidade, divisões de logística que usam IA para planejamento e monitoramento, e departamentos financeiros de empresas farmacêuticas que verificam balanços e relatórios. O conceito de longo prazo está ligado ao 'conclusão por IA' da infraestrutura de TI: as superfícies de ERP e OA se tornam acessíveis tanto para humanos quanto para agentes, transformando truques pessoais com prompts em ativos corporativos. O QwenWork aposta que a gestão, o contexto geral e os colegas digitais superarão mais rodadas de orçamentos vazios de tokens.