Imagine se cada pessoa em sua empresa, da liderança ao representante de vendas mais recente, pudesse contar com um assistente dedicado: alguém sempre disponível para auxiliar, que entende os mínimos detalhes dos seus clientes e pode oferecer recomendações sobre os próximos eventos. Com os diferentes tipos de agentes de IA, essa possibilidade já é uma realidade e continua a se expandir.
Nós, da Serasa Experian, acompanhamos de perto a evolução da tecnologia no trabalho e seu impacto nos negócios. Por isso, vamos mostrar para você como a inteligência artificial avançou de assistentes virtuais e chatbots para uma nova fase: a dos agentes autônomos, que executam tarefas complexas com independência e aprendizado contínuo.
Se interessou pelo assunto? Então, confira abaixo:
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O que são agentes de IA?
Para entender o que são agentes de IA, pense neles como sistemas que usam inteligência artificial para realizar tarefas de forma autônoma, com o objetivo de alcançar uma meta pré-determinada por meio da coleta e do uso de dados.
Um agente de IA, por exemplo, consegue interagir com seu ambiente operacional e pode ser treinado para missões específicas, além de aprender e se adaptar ao longo do processo.
Esses agentes empregam técnicas avançadas de processamento de linguagem natural, originadas dos grandes modelos de linguagem (LLMs), para entender e responder às solicitações, além de determinar quando precisam recorrer a ferramentas externas.
Suas capacidades vão além do diálogo e incluem a tomada de decisão, resolução de problemas e execução de ações, o que os torna aptos a resolver desafios complexos em múltiplos contextos corporativos, desde a automação de TI até o auxílio em tarefas de conversação.
Como funcionam agentes de IA generativa?
Nos agentes de IA estão os grandes modelos de linguagem (LLMs), os mesmos que impulsionam a IA generativa. Por isso, é comum que sejam chamados de agentes LLM. Os modelos tradicionais produzem respostas com base nos dados que os treinaram, o que limita seu conhecimento e raciocínio.
A tecnologia dos agentes, por outro lado, desfruta de ferramentas que acessam informações atualizadas, otimizam o fluxo de trabalho e criam subtarefas de modo independente para atingir objetivos complexos.
Nesse processo, o agente autônomo aprende a se ajustar às expectativas do usuário com o tempo. Aliás, sua capacidade de armazenar interações passadas na memória e planejar ações futuras promove uma experiência personalizada e respostas mais completas.
Essas solicitações de ferramentas ocorrem sem a necessidade de intervenção humana, o que expande as possibilidades de aplicação desses sistemas no mundo real. A abordagem que os agentes de IA adotam para alcançar os objetivos definidos pelos usuários geralmente se divide em fases.
Inicialização e planejamento de objetivos
Embora os agentes de IA operem com autonomia em seus processos de decisão, eles precisam de objetivos e ambientes definidos por humanos. Existem três influências principais em seu comportamento: a equipe de desenvolvimento que projeta e treina o sistema; a equipe que implementa o agente e concede o acesso ao usuário; e o próprio usuário, que informa ao agente as metas específicas a serem alcançadas e estabelece as ferramentas de GenAI disponíveis.
Com base nessas informações, o agente de IA executa a decomposição da tarefa para melhorar seu desempenho. Em outras palavras, ele cria um plano de ações e subtarefas específicas para alcançar o objetivo que foi proposto pelo usuário.
Para atividades mais simples, o planejamento pode não ser uma etapa necessária. Nesses casos, o agente pode refletir de forma interativa sobre as respostas e aprimorá-las sem planejar as próximas etapas de maneira tão estruturada.
Quais são os benefícios do uso dos agentes de IA?
Os agentes de IA podem elevar suas operações comerciais e as experiências que você oferece aos seus clientes. A aplicação dessa tecnologia traz vantagens diretas para a rotina de pequenas e médias empresas que buscam crescimento e solidez. Confira abaixo:
1. Produtividade aprimorada
Os agentes de IA são sistemas inteligentes e autônomos que realizam tarefas específicas sem a necessidade de intervenção humana. As organizações os usam para atingir metas e obter resultados comerciais mais eficientes.
As equipes de negócios se tornam mais produtivas quando delegam atividades repetitivas aos agentes, que podem direcionar sua atenção para atividades criativas ou estratégicas que agregam mais valor à organização.
2. Custos reduzidos
As empresas podem usar agentes inteligentes para diminuir despesas que surgem de ineficiências, erros humanos e processos manuais. Você pode executar tarefas complexas com mais confiança, pois os agentes autônomos seguem um modelo consistente que se adapta às mudanças no ambiente. Isso ajuda a minimizar gastos e a otimizar o uso dos recursos disponíveis.
3. Tomada de decisão adequada
Agentes inteligentes avançados usam machine learning (ML) para coletar e processar grandes volumes de dados em tempo real. Isso permite que as pessoas gestoras façam projeções melhores com mais agilidade ao planejar suas próximas ações.
Por exemplo, você pode usar agentes de IA para analisar a demanda por produtos em diferentes segmentos de mercado ao executar uma campanha de publicidade.
4. Melhor experiência do cliente
Os clientes procuram interações personalizadas e que agreguem valor. A integração de agentes de IA permite que as empresas customizem recomendações de produtos, ofereçam respostas rápidas e inovem para melhorar o engajamento e a fidelidade.
Ao compreender as necessidades do público, é possível construir um relacionamento mais próximo e duradouro, fundamental para o sucesso do negócio.
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