O que são agentes de IA?

Agentes de IA são sistemas autônomos inteligentes que podem planejar, executar tarefas e tomar decisões em nome dos humanos. Eles interpretam a intenção das solicitações no contexto certo, aprendem com os dados históricos e se adaptam dinamicamente às constantes mudanças nas condições em tempo real.

Quando integrados ao ecossistema empresarial, os agentes de IA orquestram diferentes soluções e sistemas, colaborando entre si para executar workflows complexos e de múltiplas etapas.

Tipos de agentes de IA

Há cinco tipos principais de agentes de IA empresarial:

1. Agentes reflexos simples operam usando uma lógica do tipo “se isso, então aquilo”. Em outras palavras, se percebem alguma mudança, eles respondem.
2. Agentes reflexos baseados em modelos são semelhantes aos agentes reflexos simples, pois reagem a mudanças, mas se diferenciam por manter uma memória (um modelo) do ambiente que observam. Essa memória os habilita a reagir além dos estímulos diretos.
3. Agentes baseados em metas usam algoritmos de pesquisa ou planejamento para avaliar possíveis ações, prever resultados e escolher a sequência ideal de ações para alcançar o objetivo pretendido.
4. Agentes baseados em utilidade tomam decisões avaliando o quanto elas contribuem para alcançar o resultado desejado. Como utilidade representa uma medida numérica de atratividade, esses agentes buscam maximizar o desempenho enquanto equilibram prós e contras.
5. Agentes de aprendizagem melhoram continuamente o próprio desempenho, observando os resultados de determinada ação e avaliando se foram bons ou ruins.

As empresas também podem combinar vários agentes de IA em sistemas multiagentes para executar workflows complexos.

Por exemplo, um agente reflexo simples em um sistema HVAC pode acionar o resfriamento quando as temperaturas aumentam. Se estiver emparelhado com um agente reflexo baseado em modelo, o sistema lembrará que determinados ambientes aquecem mais rapidamente com a luz solar e ajusta as prioridades de resfriamento de forma proativa.

Exemplos de casos de uso de agentes de IA em empresas

Os agentes de IA já têm causado impactos que vão além de ganhos de produtividade em toda a empresa. Os Joule Agents da SAP exemplificam essa transformação.

Os Joule Agents são sistemas de agentes de IA empresarial integrados a todas as funções de negócio, projetados para ajudar as equipes a acelerar workflows complexos de várias etapas e gerar valor comercial em larga escala. Os produtos de dados da SAP harmonizam dados dispersos em diferentes silos, permitindo que os Joule Agents forneçam insights e recomendações com base no contexto de negócios completo. Seja qual for a singularidade dos processos de sua empresa, os Joule Agents podem ser personalizados para garantir compliance, segurança e compatibilidade com os sistemas existentes.

Aqui estão alguns dos principais casos de uso de negócios em que os Joule Agents fazem toda a diferença.

Agentes de IA em finanças e contabilidade

As equipes de finanças e contadores terceirizados buscam acelerar os pagamentos e agilizar o fechamento contábil. No entanto, faturas incorretas e pagamentos em atraso são problemas que consomem muito tempo e exigem intervenção manual.

O Agente de Resolução de Casos de Disputa do Joule automatiza o processo de disputa ao analisar os detalhes de faturas e contratos e sinalizar discrepâncias ou inconsistências. Esse agente faz isso de forma proativa, e não reativa, orientando as equipes de finanças sobre como proceder com a nota de crédito gerada.

Outros casos de uso de agentes de IA em finanças incluem:

• A previsão de atrasos de pagamento permite avaliar o comportamento de pagamento dos clientes para prever atrasos, possibilitando uma abordagem proativa e fortalecendo o capital de giro.
• A conciliação automática de pagamentos simplifica o processo lento e manual de associar pagamentos a faturas em aberto, ajudando a reduzir os prazos de pagamento.
• A resolução de fechamento financeiro analisa o histórico dos ciclos de fechamento, sinaliza anomalias e fornece às equipes orientações para resolver tais irregularidades antes que se transformem em atrasos em toda a organização.

Esses recursos aumentam a eficiência das equipes de finanças e as habilitam a passar de abordagens reativas para proativas, especialmente no gerenciamento de pagamentos recebidos ou atrasados.

Agentes de IA na cadeia de suprimentos e procurement

As operações de procurement são complexas, urgentes e envolvem grande volume de dados. As equipes que gerenciam cadeias de suprimentos devem tomar decisões rapidamente para acompanhar as constantes mudanças nas condições dos negócios e mitigar disrupções na cadeia de suprimentos.

O Agente de Sourcing do Joule pode ajudar. Ele identifica oportunidades de sourcing, avalia fornecedores e inicia RFPs de forma autônoma, simplificando os ciclos de procurement e melhorando a relação custo-benefício.

Isso ajuda a manter as empresas relevantes e competitivas. Outros casos de uso de agentes de IA em procurement e na cadeia de suprimentos incluem:

• Processamento automático de faturas para reduzir a carga da entrada manual de dados de faturas. Esses agentes de IA extraem, validam e identificam discrepâncias rapidamente.
• Análise de lead time para detectar e corrigir dados imprecisos de lead time, evitando faltas em estoque e atrasos.
• Detecção de defeitos por meio da análise de dados de imagens para identificar erros de forma rápida e precisa, e impulsionar a melhoria da qualidade dos produtos.

Agentes de IA em recursos humanos

Os gestores usam agentes de IA empresarial para capacitar suas equipes. O Agente de desempenho e metas, em particular, automatiza a coleta de dados para garantir que os líderes tenham insights relevantes sobre cada colaborador.

Como entendem o contexto dos dados de negócios, esses agentes de IA podem gerar pontos de discussão personalizados para reuniões individuais, alinhar as metas dos colaboradores aos objetivos de negócios e fornecer feedback construtivo.

Outros casos de uso de agentes de IA no RH incluem:

• Geração de descrições de cargo para economizar tempo dos recrutadores, elaborando descrições de cargo de alta qualidade por meio de geração em linguagem natural. O sistema também sinaliza formulações vagas ou tendenciosas que podem afastar candidatos em potencial.
• A triagem de candidatos viabiliza a avaliação de currículos em larga escala, destacando os principais candidatos de uma forma que também reduz o viés inconsciente.
• A preparação de entrevistas equipa os gestores com perguntas adaptadas ao cargo e elaboradas para revelar o verdadeiro potencial do candidato.

Agentes de IA na produção

Os agentes de IA permitem que as fábricas sejam mais produtivas, prevendo e mitigando atrasos. O Agente do supervisor de área de produção do Joule, por exemplo, ajuda os supervisores, primeiro identificando possíveis disrupções e, depois, recomendando ajustes na programação para remediá-las. Esse tipo de agente fornece visibilidade sobre a gravidade desses problemas e das dependências envolvidas, e atua proativamente impedindo tempo de inatividade não planejado e aumentando a eficiência operacional geral.

Os agentes de IA fornecem planos de contingência para o caso de gargalos e atrasos, permitindo que as operações se ajustem dinamicamente. Outros casos de uso de agentes de IA que corroboram essa funcionalidade incluem:

• Manutenção preditiva: os agentes de IA usam dados de sensores para determinar quando os equipamentos precisam de manutenção ou se alguma peça deve ser substituída – antes que apresente falha.
• O controle de qualidade ajuda a melhorar a consistência e reduzir o desperdício, identificando defeitos. Com técnicas de Machine Learning, os processos podem se ajustar de forma autônoma para manter os padrões de produção.

Agentes de IA em marketing e comércio

As equipes de marketing usam agentes de IA para priorizar leads de alta qualidade, personalizar interações com clientes e impulsionar conversões. Ao automatizar essas tarefas básicas, os profissionais de marketing podem mudar o foco para os aspectos do trabalho que exigem um toque humano.

Por exemplo, os agentes de IA podem analisar sinais de intenção, como o histórico de compras, a fim de identificar leads prontos para comprar. Em seguida, podem orientar os profissionais de marketing ou as equipes de contas a interagir com esses leads por meio de campanhas personalizadas ou entrando em contato direto com eles quando o nível de interesse estiver mais alto.

O Agente de otimização de catálogo complementa essa funcionalidade, atualizando continuamente os preços e as entradas de produtos. Ele reestrutura dinamicamente o conteúdo para alinhá-lo às mudanças na intenção de pesquisa, a fim de melhorar a classificação dos produtos da empresa nos resultados dos mecanismos de busca.

A colaboração entre agentes de IA empresarial e humanos pode gerar resultados impactantes. Outros casos de uso de agentes de IA em marketing incluem:

• A segmentação de clientes os agrupa de modo dinâmico com base em comportamento, preferências e intenção, viabilizando a execução de campanhas mais direcionadas e eficazes.
• Recomendações de produtos analisam interações em tempo real para sugerir produtos relevantes, aumentando as taxas de conversão e a satisfação dos clientes.
• A geração de conteúdo cria descrições de produtos, textos para campanhas e mensagens promocionais adaptadas para os segmentos de público e as metas de SEO (otimização de mecanismo de busca).

Agentes de IA em TI e governança

Os agentes de IA auxiliam cada vez mais as equipes de TI na defesa contra ameaças e na manutenção do compliance, automatizando tarefas de conformidade, monitorando a integridade do sistema e aplicando políticas.

Os casos de uso de agentes de IA em TI incluem:

• Aplicação de políticas para monitorar a atividade dos usuários e as configurações do sistema a fim de garantir o cumprimento de regulamentações internas e externas.
• Governança de dados para manter a integridade dos dados, detectando inconsistências, aplicando padrões e gerenciando controles de acesso.
• Monitoramento de segurança para identificar padrões incomuns no comportamento do sistema, ajudando as equipes de TI a responder a possíveis ameaças antes que se agravem.

Agentes de IA no atendimento ao cliente

Os clientes esperam suporte rápido e personalizado. Os agentes de IA ajudam as equipes de atendimento a atender a essas demandas com eficiência e em larga escala.

O Agente de compras, por exemplo, fornece aos novos clientes detalhes sobre produtos, opções comparáveis e assistência para efetuar o pedido. Quem já é cliente também pode contar com o Agente de perguntas e respostas para avaliar a intenção de uma consulta e obter respostas precisas.

Os recursos desses agentes de IA reduzem os tempos de resposta, melhoram a satisfação dos clientes e liberam agentes humanos para tickets (registros de atendimento) mais complexos. Outros casos de uso que demonstram essa funcionalidade incluem:

• Triagem e encaminhamento de tickets para classificar automaticamente as solicitações de suporte recebidas e encaminhá-las à equipe adequada com base em urgência, assunto e opinião.
• Resumo do caso de serviço: para sintetizar extensos threads de serviço em conteúdo conciso, melhorando as transferências e reduzindo o tempo de resolução.
• A assistência de agente fornece sugestões em tempo real, recomenda melhores ações a seguir e indica recursos de conhecimento durante as interações.

Orientação prática: integração de IA agêntica

A implementação de soluções de agentes de IA requer uma abordagem estratégica que dê suporte às metas de negócios e conte com a adesão dos stakeholders em toda a organização.

Para começar, identifique casos de uso em que os agentes de IA podem agregar valor mensurável. Exemplos típicos incluem processos repetitivos, propensos a erros e demorados, como processamento de faturas ou resolução de disputas. Workflows complexos, interfuncionais e com uso intensivo de dados, ou essenciais para compliance, também podem ser simplificados.

Depois, avalie a prontidão dos dados. Como os agentes de IA empresarial dependem de dados harmonizados e de alta qualidade, é essencial avaliar a infraestrutura atual para acessar recursos de integração e padrões de governança em tempo real. As ferramentas analíticas e de nuvem de dados da SAP podem ajudar na preparação rumo à integração bem-sucedida de IA, estabelecendo uma única fonte da verdade.

Inicie um projeto-piloto focado em um caso de uso gerenciável, como resolução de disputas, por exemplo. Defina métricas de sucesso claras e quantificáveis, como economia de tempo, redução de erros ou aumento da satisfação dos clientes. Defina uma linha de base e monitore o desempenho para validar o impacto.

Envolver os stakeholders ao longo de todo o processo de implementação é crucial. Como a integração de IA é inerentemente interfuncional, envolva líderes de negócios, equipes de TI e usuários finais desde o início. Transmita claramente os benefícios da IA agêntica e aborde as preocupações relacionadas à gestão de alterações, privacidade dos dados e impacto no trabalho.

As organizações que implementaram IA em seus workflows observaram aumentos significativos na produtividade e reduções nos custos operacionais, além da elevação dos níveis de satisfação dos clientes. Para manter o valor empresarial da IA ao longo do tempo, é vital criar loops de feedback para aprimoramento contínuo.

À medida que aprendem com novos dados, os agentes de IA fornecem insights capazes de embasar um número cada vez maior de outros casos de uso que atendam às necessidades exclusivas das organizações.

Estabeleça a base para a transformação dos negócios

À medida que amadurecem, os agentes de IA empresarial tornam-se parceiros digitais que aprimoram o julgamento humano de maneiras que aceleram a inovação. As organizações que iniciam a integração de IA hoje estarão prontas para uma nova era de desempenho revolucionário – em que decisões mais eficazes são tomadas com mais rapidez, os processos são mais eficientes e os resultados são alcançados com mais facilidade.

Perguntas frequentes